Qua quá trình tìm hiểu và nghiên cứu, chúng em đã xây dựng được một cái nhìn khái quát về bài toán nhận dạng, đặc biệt là nhận dạng mặt người. Đồng thời, nắm bắt được một số vấn đề về xử lý ảnh: các dạng ảnh, tính chất ảnh, không gian, tọa độảnh, ma trận ảnh,… và vận dụng nó kết hợp với các công cụ xử lý ảnh trong Matlab (Image Processing Toolbox).
Từ kết quả thu được, ta nhận thấy: ta có thể dò tìm được 1 khuôn mặt, 2 khuôn mặt, 3 khuôn mặt và tối đa là 4 khuôn mặt trong 1 bức ảnh, nguyên nhân do sự hạn chế về kích thước của khuôn mặt và bức ảnh, và những khuôn mặt này có thể có hoặc không có trong tập ảnh huấn luyện, đây chính là ưu điểm của bài toán. Tuy chưa có sự chuẩn xác trong quá trình dò tìm và nhận dạng mặt người, nhưng bài toán phần nào đã được giải quyết. Trong quá trình thao tác, có thể có những ưu và khuyết điểm, nhưng bài luận văn này của chúng em cũng đã hoàn thành tương đối có thể chấp nhận được, sau đây là một số ưu điểm và khuyết điểm của bài toán cũng như trong quá trình thực hiện luận văn.
¾ Ưu điểm
- Ta có thể nhận dạng được một bức ảnh với 1 khuôn mặt, 2 khuôn mặt, 3 khuôn mặt và 4 khuôn mặt.
- Đối với thuật toán PCA, đây là một thuật toán được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực, đối với lĩnh vực chuyên ngành điện tử, thuật toán được vận dụng trong Matlab với nhiều công cụ xử lý, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện đề tài.
¾ Khuyết điểm
- Nội dung của bài toán là dò tìm và nhận dạng mặt người, nên sử dụng rất nhiều khuôn mặt của nhiều đối tượng với các trạng thái khác nhau, nên khuyết điểm của bài toán này là cần một số lượng lớn nguồn tài nguyên của khuôn mặt của nhiều đối tượng, từ đó mới có thể tạo ra được một khối lượng cơ sở dữ liệu phong phú. Cho nên có những trường hợp chúng ta sẽ không dò tìm được một vài khuôn mặt trong bức ảnh, vì không tìm được những nét đặc trưng cơ bản của khuôn mặt.
- Chương trình được thực hiện nhờ vào hoạt động của máy tính, nên cần có một cấu hình cần thiết để xử lý và tính toán, từđó mới có thể áp dụng trong công nghệ hiện đại, điều này ảnh hưởng đến tốc độ thực hiện của chương trình. Ví dụ như nhận dạng khuôn mặt người qua một thiết bị quan sát, nếu tốc độ xử lý nhanh ta có thể có một kết quả mỹ mãn và hài lòng hơn.
- Về nội dung của bài toán, việc chọn lọc đưa ảnh vào để xử lý, thì có hai cách: sử dụng một ảnh tĩnh có sẵn và sử dụng nguồn dữ liệu đưa vào từ webcam. Đối với webcam, hay một thiết bị thu hình nào, thì điều đầu tiên là cần phải có độ phân giải tốt đểảnh đưa vào rõ nét, như vậy khả năng xử lý sẽ cao hơn và chính xác hơn.
- Đồng thời khó khăn về cách xác định khoảng cách và tọa độ khuôn mặt người trong quá trình đưa ảnh vào xử lý, cụ thể là kích thước ảnh mặt người so với kích thước của ảnh huấn luyện (quá lớn hoặc quá bé). Vì phương pháp nhận dạng PCA là phương pháp dò quét ảnh nhận dạng theo khối cho nên vấn đề khoảng cách và kích thước của khuôn mặt ảnh đưa vào so với kích thước của tập ảnh huấn luyện (tập ảnh face) là rất quan trọng. Cho nên thuật toán thường gặp khó khăn nhiều về vấn đề này.
- Khó khăn trong việc xử lý dò tìm và nhận dạng, điều kiện ảnh đưa vào xử lý phải phù hợp: độ sáng, góc lệch, cảm xúc, biến dạng,… Chính vì điều này, đôi khi có những khuôn mặt mà không đủ điều kiện về ánh sáng (ảnh bị tối) hoặc khuôn mặt bị sai khác quá nhiều so với ảnh dữ liệu (méo dạng, khuôn mặt nhăn nhó, nhiều cảm xúc,…)
Như vậy, dựa vào xác suất thống kê trong quá trình làm việc, có một vài trường ảnh không nhận dạng được, với nhiều lí do khách quan.
Một số trường hợp bị lỗi, không dò tìm được khuôn mặt, do nhiều nguyên nhân khác nhau:
- Ảnh có nhiều điểm đặc trưng khác: râu quai nón…
- Ảnh không phải là ảnh ảnh thật: tranh vẽ…, làm cho độ sắc nét của ảnh không cao.
Chương 5
KẾT LUẬN