5 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
5.2 Các hình ảnh của một người trong AR face database
5.2 Khảo sát ảnh hưởng của hệ số k lên chất lượngcủa phương pháp RLHD và phương pháp LT- của phương pháp RLHD và phương pháp LT- LHD
Trong hai phương pháp RLHD và LT-LHD, hệ sốklà chỉ số sai lệch nhóm giữa hai đường cạnh, quyết định đến việc tính khoảng cách giữa các đường cạnh. Trong phần này, sự ảnh hưởng của hệ sốk lên chất lượng hệ thống của các phương pháp được đề xuất như RLHD và LT-LHD sẽ được phân tích. Không có lý thuyết để có thể đưa ra được hệ số k tối ưu cho các phương pháp RLHD và LT-LHD. Tùy từng điều kiện của ảnh đầu vào, tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp sẽ đạt giá trị tối ưu tại các giá trị khác nhau củak. Vì không có lý thuyết để chọn hệ số k nên hệ số k sẽ được lựa chọn thông qua thực nghiệm. Cụ thể, dựa vào tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp RLHD và LT-LHD trong điều kiện bình thường của ảnh đầu vào, hệ số k được chọn sao cho tỷ lệ nhận dạng là tối ưu nhất. Trong mô phỏng này, 30 cặp ảnh khuôn mặt chính diện trong điều kiện bình thường của 30 người trong tập dữ liệu khuôn mặt của BERN University cùng 99 cặp ảnh khuôn mặt chính diện trong điều kiện bình thường của 99 người trong tập dữ liệu AR được dùng để đánh giá chất lượng hệ thống của các phương pháp với các giá trị khác nhau của k.
Sự ảnh hưởng của hệ số k đến tính chính xác trong việc nhận dạng của hai phương pháp như sau: GọiTl là bản đồ cạnh của ảnh cần kiểm tra và tl là một đường cạnh trong đó. Gọi Ml
c và Ml
n lần lượt tương ứng là bản đồ cạnh của ảnh tương ứng và không tương ứng với ảnh cần kiểm tra trong cơ sở dữ liệu. Gọi ml
Hình 5.3: Các hình ảnh của một người trong ORL face databasetrong Ml