3. 8 Thiết kế chương trình nhận dạng mặt người:
4.5 Hướng phát triển của đề tài:
Chương trình đã cho kết quả tương đối tốt trong việc tìm các điểm đặc trưng sinh học của ảnh mặt người như : mắt, lông mày, mũi, miệng, cạnh cằm, má lúng đồng tiền, nốt ruồi, vết sẹo…Mặc dù vậy, với dữ liệu ảnh hiện tại thì phát sinh ra những điểm đặc trưng không thuộc về mặt người dẫn đến phải tính toán nhiều như: điểm đặc trưng do nền tạo nên ( do ảnh vẫn tồn tại phần nền xung quanh), những điểm đặc trưng do mái tóc tạo ra, các điểm đặc trưng còn có vị trí rất gần nhau….Do đó những công việc tiếp theo cần phải giải quyết đó là:
- Xây dựng tập ảnh dữ liệu chuẩn nhằm giảm xuất hiện những điểm đặc trưng không có giá trị cao về mặt sinh học của khuôn mặt, giảm bớt những điểm đặc trưng có vị trí rất gần nhau.
- Xây dựng chương trình nhận dạng mặt người sử dụng thuật toán biến đổi sóng Gabor.
Tài liệu tham khảo :
[1] - Face Recognition Using Gabor Wavelet Transform.
Luận án Tiến sĩ của Burcu Kepenekci tại trường Middle East Technical - 9/ 2001
[2] - Recognizing Faces - An Approach Based on Gabor Wavelets.
Luận án Tiến sĩ của LinLin Shen tại trường Nottingham – 7/ 2005
[3] - Occluded Face Recognition By Using Gabor Features.
Nhóm tác giả:Burcu Kepenekci, F. Boray Tek, Gozde Bozdagi Akar
[4] - Gabor Wavelet Based Pose Estimation For Face Recognition.
Nhóm tác giả: B. Gökberk, L. Akarun, E. Alpaydın
[5] - Thị Giác Máy Tính và Xử lý Ảnh.
Th.s Nguyễn Thanh Hải – TTMP - Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự.
[6] – Nhập Môn Xử Lý Ảnh.
Lương Bá Mạnh.
Nguyễn Thanh Thủy. NXB Khoa học và Kỹ Thuật.
[7]- “Nhận dạng mặt người trên tập ảnh hữu hạn”
Đề tài nghiên cứu khoa học 2007-2008 của: Phan Việt Anh. Phạm Văn Lai.
