3.3 Áp dụng mạng nơron tích chập để xây dựng hệ thống nhận diện
3.3.4So sánh khả năng nhận diện khuôn mặt giữa HOG và CNN
1. Kết quả nhận diện khn mặt khi khn mặt ở góc trực diện Kết quả phát hiện khn mặt với HOG:
Hình 3.28: Kết quả nhận diện khn mặt với HOG
Độ chính xác: phát hiện gần như chính xác;
Kết quả phát hiện với CNN:
2. Kết quả nhận diện khuôn mặt khi khn mặt bị nghiêng một góc lớn(khoảng 70 độ) Kết quả phát hiện với phương pháp HOG:
Hình 3. 30: Nhận diện khn mặt sử dụng HOG với góc nghiêng lớn
Độ chính xác: khơng thể nhận diện được;
Kết quả phát hiện với CNN:
Hình 3.31: Phát hiện khn mặt sử dụng CNN với góc nghiêng lớn
Bảng 3.3: Kết quả so sánh nhận diện khn mặt giữa phương pháp mạng nơ ron tích chập và phương pháp HOG trên kết quả trung bình của dữ liệu thực tế của hệ thống
Trường hợp thử nghiệm Kết quả phương pháp CNN
Kết quả phương pháp HOG
Mặt nhìn trực diện vào camera 100% 100%
Kích cỡ khn mặt trong bức ảnh rất lớn 100% 62%
Kích cỡ khn mặt trong bức ảnh rất nhỏ 98% 35%
Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 30 độ theo phương ngang
95% 51%
Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 50 độ theo phương ngang
35% 0%
Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 70 độ theo phương ngang
12% 0%
Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 90 độ theo phương ngang
0% 0%
Qua phép so sánh, ta có thể thấy, ở những hình ảnh có độ phức tạp như khn mặt có góc nghiêng lớn, xử lý bằng HOG gần như không thể nhận diện được. Nhưng xử lý bằng CNN có sự vượt trội và chính xác hơn.