3.3 Áp dụng mạng nơron tích chập để xây dựng hệ thống nhận diện
3.3.4So 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 khuôn 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 khuôn mặt khi khuôn 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 khn 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.