So sánh hệ thống nhận diện khuôn mặt với phương pháp HOG đã có

3.3 Áp dụng mạng nơron tích chập để xây dựng hệ thống nhận diện

3.3.4 So sánh hệ thống nhận diện khuôn mặt với phương pháp HOG đã có

3.3.4.1 So sánh khả năng phát hiện khuôn mặt giữa HOG và CNN

1. Kết quả phát hiện khn mặt khi khn mặt ở góc trực diện

Kết quả phát hiện khn mặt với HOG:

Hình 3.24: Phát hiện khn mặt sử dụng HOG

Độ chính xác: phát hiện gần như chính xác; Thời gian phát hiện của HOG: 0,37s

Kết quả phát hiện với CNN:

Hình 3.25: Phát hiện khn mặt sử dụng CNN

Độ chính xác: phát hiện gần như chính xác Thời gian phát hiện của CNN: 42s

2. Kết quả phát hiện khn mặt khi khn mặt bị nghiêng một góc lớn(khoảng 70

độ):

Kết quả phát hiện với phương pháp HOG:

Hình 3.26: Phát hiện khn mặt sử dụng HOG với góc nghiêng lớn

Phương pháp hồn tồn khơng thể phát hiện được. Độ chính xác: khơng thể phát hiện được;

Kết quả phát hiện với CNN:

Hình 3.27: Phát hiện khn mặt sử dụng CNN với góc nghiêng lớn

Với phương pháp CNN: phát hiện được với kết quả gần như chính xác Thời gian nhận diện 27.30s

Bảng 3.2: Kết quả so sánh phát hiện khuôn 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% 78%

Kích cỡ khn mặt trong bức ảnh rất nhỏ 98% 38%

Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 30 độ theo phương ngang

99% 55%

Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 50 độ theo phương ngang

95% 20%

Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 70 độ theo phương ngang

85% 1%

Khuôn mặt trong bức ảnh bị xoay 90 độ theo phương ngang

Qua phép so sánh, ta có thể thấy tuy HOG có khả năng tính tốn rất nhanh vì tính chất đơn giản. Tuy nhiên với những hình ảnh có độ phức tạp cao, CNN thể hiện rõ khả năng phát hiện khuôn mặt vượt trội so với công nghệ HOG.