Hình 3.7. Tỷ lệ nhận dạng đúng (RR) của 2 phƣơng pháp trong test 1 (8 ảnh), test 2 (12), va test 3(24).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnụedụvn 55
Theo kết quả nhận dạng ta thấy với số lƣợng ảnh test rất nhỏ, cả 2 phƣơng pháp cho tỷ lệ nhận dạng đúng là 100% (FR =0). Tuy nhiên khi tăng số lƣợng ảnh test lên thì tỷ lệ nhận dạng đúng của 2 phƣơng pháp giảm đi và phƣơng pháp kết hợp PCA-MLP-GA cho kết quả tốt hơn. Kết quả thực nghiệm ở đây cũng tƣơng đƣơng nhƣ các kết quả thực nghiệm đã thực hiện trong [17, 19, 20]. Nhƣ vậy cũng có thể thấy việc kết hợp PCA và GA vào mạng MLP không chỉ giúp tăng hiệu năng, giảm chi phí (thời gian thực hiện) mà còn làm tăng hiệu quả nhận dạng.
3.6 KẾT LUẬN
Mặc dù thuật toán tổng quát kết hợp MLP-GA đã đƣợc đề xuất trong [28] tuy nhiên chƣa có hệ thống nhận dạng ảnh mặt ngƣời cụ thể đƣợc xây dựng sử dụng thuật toán này, do vậy các kết quả nghiên cứu trong luận văn này là một cố gắng cuả tác giả.
Các kết quả đánh giá thực nghiệm trên cho thấy, phƣơng pháp kết hợp MLP- PCA-GA cho kết quả nhận dạng cao hơn phƣơng pháp MLP-PCA cũng nhƣ giảm chi phí tính toán. Do vậy có thể kết luận phƣơng pháp đề xuất hiệu quả hơn phƣơng pháp MLP-PCA vốn đƣợc các nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng phổ biến.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnụedụvn 56
Chƣơng 4
PHẦN MỀM MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG HÀNH KHÁCH TẠI SÂN BAY
4.1. GIỚI THIỆU
Áp dụng các kết quả nghiên cứu trong đề tài tôi đã cài đặt, xây dựng một phần mềm nhận dạng ảnh mặt ngƣời áp dụng trong việc nhận dạng hành khách tại sân baỵ
Nhƣ đã trình bày trong chƣơng 3, phƣơng pháp MLP-PCA-GA chứng tỏ hiệu quả hơn phƣơng pháp nên phƣơng pháp MLP-PCA-GA đƣợc sử dụng để xây dựng phần mềm thử nghiệm nàỵ
Phần mềm chỉ mang tính thử nghiệm, để có thể sử dụng trong thực tế cần tiếp tục cải tiến thuật toán và bổ sung các tính năng cần thiết. Trƣớc hết là cần tích hợp với camera để bắt hình trực tiếp và tích hợp với cơ sở dữ liệu hành khách thực tế.
4.2. MÔI TRƢỜNG XÂY DỰNG
Trong luận văn, phần mềm mô phỏng đã đƣợc cài đặt lại các thuật toán này trên môi trƣờng Windows. Phần mềm nhận dạng ảnh mặt ngƣời ở đây đƣợc xây dựng trên ngôn ngữ Visual StudiọNet. Phần mềm có thể đóng gói là dễ dàng phân phối cho ngƣời sử dụng.
4.3. CÁC CHỨC NĂNG CHƢƠNG TRÌNH