Hình 3.5 a Kết quả đối sánh giữa 2 ảnh cùng một người ta có được 24 điểm so khớp. Hình 3.5 (b) Ảnh bị biến đỗi bởi phép xoay, ảnh trên thu được số 20 điểm so khớp. Hình 3.5 (c) với hai khn mặt khác nhau vẫn thu được 10 điểm so khớp.
Với ảnh bị biến đổi bởi phép xoay, co dãn và che lấp một phần, chương trình đã đối sánh chính xác . Điều này cho thấy SIFT bất biến với phép xoay, thu phóng và khơng u cầu tính tồn vẹn của ảnh.
3.5 Định danh khuôn mặt
Dựa vào các kết quả mơ phỏng ta có thể thấy rằng dùng các đặc trưng Haar và thuật toán Adaboost ta phát hiện được khuôn mặt trong camera. Ta so khớp khuôn mặt đó lần lượt với từng khn mặt trong cơ sở dữ liệu. Nếu số lượng so khớp của khuôn mặt nào trong danh sách là lớn nhất, ta có thể kết luận đó là người trong ảnh. Để tránh tình trạng một khn mặt bất kỳ khơng có trong cơ sở dữ liệu ta vẫn thu được số lượng so khớp giữa 2 ảnh nhưng khơng chính xác, ta nên cài đặt giá trị score để tránh tình trạng nhận danh nhầm.
3.6 Thực nghiệm
Chương trình đã sử dụng bộ hình ảnh khn mặt face94, face95, face96 và grimace của Tiến sĩ Libor Spacek với :
- Tổng số cá nhân: 395
- Số hình ảnh trên mỗi cá nhân: 20 - Tổng số hình ảnh: 7900
- Giới tính: chứa hình ảnh của các đối tượng nam và nữ
- Chủng tộc: chứa hình ảnh của những người có nguồn gốc chủng tộc khác nhau
- Phạm vi tuổi: hình ảnh chủ yếu là sinh viên năm nhất, do đó, phần lớn các cá nhân là từ 18-20 tuổi, nhưng một số cá nhân lớn tuổi cũng có mặt.
- Kính: Có - Gấu: Có
- Định dạng hình ảnh: JPEG màu 24bit - Máy ảnh đã sử dụng: Máy quay S-VHS
- Ánh sáng: nhân tạo, hỗn hợp vonfram và huỳnh quang trên không Ta được kết quả sau:
- Các ảnh chứa khn mặt trong điều kiện ánh sáng bình thường khơng có tác động bởi ngoại cảnh thì số lượng so khớp của hai ảnh cao trên 100 điểm và các điểm đó đều nằm trên khn mặt.
- Các ảnh có chứa khn mặt và chịu tác động bởi ngoại cảnh thì số lượng so khớp của hai ảnh cũng cao nhưng có nhiều điểm khơng nằm trên khn mặt. - Các ảnh có chứa khn mặt trong điều kiện ánh sáng tối thì số lượng so khớp
của hai ảnh thấp và dễ bị nhầm lẫn.
Hình 3.7: Hai ảnh chứa khn mặt khơng có ngoại cảnh ở ánh sáng bình thường
Số lượng so khớp nằm hồn tồn nằm trong vùng mình cần nhận dạng và kết quả nhận dạng là chính xác.
Hình 3.8: Hai ảnh chứa khn mặt có ngoại cảnh
Số lượng so khớp giữa hai ảnh là nhiều nhưng những điểm này khơng nằm trên đối tượng mình cần nhận dạng.