1.5.1. SIFT
SIFT (Scale Invariant Feature Transform) một phương pháp để chiết xuất các thuộc tính bất biến đặc biệt từ các hình ảnh và được sử dụng để thực hiện đối sánh tin cậy giữa các khung nhìn khác nhau của một đối tượng hay cảnh. Các thuộc tính này là bất biến đối với phép thay đổi tỉ lệ và phép quay ảnh và thể hiện rõ nét trong việc đối sánh một vùng con với phép biến đổi affine và sự thay đổi khung nhìn 3D cộng thêm nhiễu và thay đổi trong chiếu sáng. Các thuộc tính này rất đặc biệt và là một thuộc tính duy nhất có thể đối sánh chính xác trong một cơ sở dữ liệu lớn các thuộc tính trích xuất từ nhiều hình ảnh. Ngồi ra thuật toán này cũng được ứng dụng trong cách tiếp cận để nhận dạng đối tượng.
1.5.2. SURF
SURF (Speeded Up Robust Features) là bộ phát hiện và bộ mô tả các điểm quan tâm bất biến với tỷ lệ và góc xoay. Phương pháp này tương đương hoặc thậm chí nhanh hơn so với các phương pháp đề xuất trước đây mà liên quan đến tính lặp đi lặp lại, tính riêng biệt và tính vững chắc, nó cịn giúp việc tính tốn và so sánh nhanh hơn.
SURF đạt được kết quả này bằng cách dựa trên những hình ảnh tích hợp có nhiều nếp cuộn hình ảnh thơng qua việc xây dựng dựa trên các thế mạnh của các bộ phát hiện và bộ mô tả hàng đầu (ở đây sử dụng phương pháp ma trận Hessian để đo đạc cho bộ phát hiện và dựa trên phương pháp phân phối cho các bộ mô tả) Bằng cách đơn giản hóa các phương pháp này sẽ cho ta các kết quả thiết yếu và dẫn tới việc liên kết các phát hiện và mô tả mới phù hợp.
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT THUẬT TOÁN
Trong luận văn này việc phát hiện khuôn mặt là sự kết hợp giữa một thuật toán tăng cường gọi là AdaBoost và đặc tính đáp ứng nhanh của các đặc trưng Haar. Đây là một phương pháp được xem là dựa trên cả hai cách phát hiện đối tượng dựa trên ảnh lẫn dựa trên đặc điểm hình học. Phương pháp này khơng chỉ sử dụng các thuật toán học (Learning Algorithm) để huấn luyện bộ phân lớp bằng các mẫu ví dụ đúng và không đúng mặt người được chọn lựa trước cẩn thận, mà các đặc trưng được chọn ra bởi thuật toán học hầu hết có liên quan trực tiếp đến các đặc trưng riêng biệt trên khuôn mặt người (độ tương phản của sóng mũi, vị trí cặp mắt …). Kỹ thuật tăng tốc cải thiện hiệu suất của các bộ phân loại cơ sở bằng cách đặt lại trọng số cho các mẫu ví dụ dùng trong huấn luyện.