Có rất nhiều model cascade đã huấn luyện sẵn do cộng đồng OpenCV thực hiện. Các model này chứa đặc trưng của đối tượng cần tìm trong ảnh tổng hợp vào file *.xml. Dựa vào model này mà ta có thể biết đối tượng cần tìm có trong ảnh không. Trong lib opencv cũng đã có sẵn 1 số model cascade dùng để nhận diện khuôn mặt.
Độ chính xác của việc phát hiện khuôn mặt phụ thuộc rất nhiều vào file cascade. Những file cascade được cung cấp sẵn theo lib OpenCV và các file cascade này có tỷ lệ nhận diện khác nhau.
Bây giờ chúng ta sẽ kiểm tra các file cascade này với 100 bức ảnh (trong đó chỉ có 80 bức ảnh là chứa khuôn mặt người thật). Chúng ta sẽ kiểm tra bằng phần mềm
47 Hình 42: Giao diện phần mềm Cascade Trainer Gui
Sau khi cài đặt xong phần mềm và khởi động, ta nhấp chọn Test.
Tiếp theo ta lựa chọn file cascade cần test, sau đó ta tinh chỉnh thông số để test (có thể giữ nguyên thông số).
Bước tiếp theo ta chọn file ảnh cần test và lựa chọn file lưu kết quả như hình bên dưới.
48 Sau khi kiểm tra xong chúng ta sẽ có một file như hình bên dưới.
Hình 44: Kết quả sau khi kiểm tra Kết quả sau khi kiểm tra các file cascade như sau:
- Haarcascade_frontalface_alt.xml: 75 khuôn mặt/80 khuôn mặt và nhận diện sai 2 ảnh.
- Haarcascade_frontalface_alt2.xml: 74 khuôn mặt/80 khuôn mặt nhận diện sai 4 hình ảnh.
- Haarcascade_frontalface_alt_tree.xml: 23 khuôn mặt/80 khuôn mặt.
- Haarcascade_frontalface_default.xml: 74 khuôn mặt/80 khuôn mặt và nhận diện sai 11 hình ảnh.
Như vậy, ta có thể dùng Haarcascade_frontalface_alt.xml hoặc Haarcascade_frontalface_alt2.xml để có kết quả tốt nhất.
49
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ