Bài toỏn nhận dạng khuụn mặt cú thể ỏp dụng rộng r thực tế khỏc nhau. Đú chớnh
cứu trong thời gian dài. Cỏc mà cũng rất đa dạng.
Hệ thống phỏt hiện tội phạm: camera đ
như: siờu thị, nhà sỏch, trạm xe bus, sõn bay… Khi phỏt hiện đ
cỏc đối tượng là tội phạm, hệ thống sẽ gửi thụng điệp về cho trung tõm xử lý. Hệ thốngtheo dừi nh
nhõn viờn và chấm cụng.
ở dữ liệu Yale A gồm 15 người (14 nam và 1 nữ), cỏc ảnh đều l ớc 320x243 px. Mỗi người cú 11 hỡnh ảnh. Dữ liệu mỗi ng
ện trong điều kiện ỏnh sỏng thay đổi (trực diện, ỏnh sỏng bờn trỏi, ỏnh sỏng bờn ồn ngủ, bỡnh thường, buồn, ngạc nhiờn, nhỏy m
ở dữ liệu Yale được sử dụng trong luận văn này.
ố hỡnh ảnh cơ sở dữ liệu ảnh mặt người Yale A
ở dữ liệu Yale B, được gọi là mở rộng của cơ sở dữ liệu Yale ời khỏc nhau. Trọng tõm cơ sở dữ liệu ảnh n
ủa nhận dạng mặt người.
ận dạng khuụn mặt cú thể ỏp dụng rộng rói trong nhi
ực tế khỏc nhau. Đú chớnh là lý do mà bài toỏn này hấp dẫn rất nhiều nhúm nghi ài. Cỏc ứng dụng liờn quan đến nhận dạng mặt ngư
ệ thống phỏt hiện tội phạm: camera được đặt tại một số điểm cụng cộng ạm xe bus, sõn bay… Khi phỏt hiện được sự xuất hiện của ội phạm, hệ thống sẽ gửi thụng điệp về cho trung tõm xử lý.
ừi nhận sự trong một đơn vị: giỏm sỏt giờ ra v
ữ), cỏc ảnh đều là ảnh ảnh. Dữ liệu mỗi người thực ờn trỏi, ỏnh sỏng bờn ờn, nhỏy mắt) và cú
ày.
i Yale A
ở dữ liệu Yale A. Nú gồm ở dữ liệu ảnh này là thay đổi
ói trong nhiều ứng dụng ấp dẫn rất nhiều nhúm nghiờn ười chớnh vỡ thế
ợc đặt tại một số điểm cụng cộng ợc sự xuất hiện của ội phạm, hệ thống sẽ gửi thụng điệp về cho trung tõm xử lý.
Hệ thống giao tiếp người mỏy: thay thế việc tương tỏc giữa người và mỏy theo cỏch truyền thống như: bàn phớm, chuột…Thay vào đú là sử dụng cỏc giao tiếp trực quan: biểu cảm khuụn mặt, dấu hiệu, cử chỉ bằng tay.
Hệ thống tỡm kiếm thụng tin trờn ảnh, video dựa trờn nội dung.
Cỏc hệ thống bảo mật dựa trờn thụng tin sinh trắc học: mặt người, võn tay,…thay vỡ xỏc nhận mật khẩu, khúa,…
Mỏy rỳt tiền nhận dạng khuụn mặt.
1.4 Cỏc hướng tiếp cận trong nhận dạng mặt người
Cú hai hướng tiếp cận chớnh làm hạt nhõn của cỏc kỹ thuật phõn tớch đặc trưng mặt người: hướng tiếp cận hỡnh học và hướng tiếp cận hỡnh ảnh.
Hướng tiếp cận hỡnh học sử dụng việc ỏnh xạ khụng gian cỏc đặc trưng mặt
người. Mặt người được phõn loại theo khoảng cỏch hỡnh học, theo đường bao và theo cỏc gúc giữa cỏc điểm.
Hướng tiếp cận hỡnh ảnh bao gồm việc xõy dựng cỏc mẫu từ những đặc
trưng mặt người. Mẫucủa cỏc đặc trưng nổi bật, hoặc thậm chớ là toàn khuụn mặt được thiết lập, việc nhận dạng được thực hiệnbằng cỏch duyệt cỏc khuụn mặt rồi tỡm mặt nào khớp nhất với mẫu.
Hiện nay cỏc hệ thống nhận dạng mặt người vẫn đang tiếp tục được phỏt triển. Dưới đõy là một số phương phỏp trớch chọn đặc trưng:
Mặt riờng (Eigenface) Mụ hỡnh Markov ẩn
Mẫu nhị phõn cục bộ (LBP) Phõn tớch thành phầnchớnh(PCA)