Bộ lọc Gabor 25

Một phần của tài liệu So khớp chuỗi ảnh mặt người trên dữ liệu video lớn (Trang 25)

Bộ lọc Gabor là một trong những phương pháp tiêu biểu cho hướng sử dụng bộ

lọc. Ý tưởng chính của hướng sử dụng bộ lọc là thiết kế nhiều bộ lọc với những tính chất khác nhau và xem xét phản hồi của ảnh khi cho tiếp xúc với mỗi bộ lọc. Tập kết quả trả về này có thể cho ta thấy tính chất của ảnh. Một trong những bộ lọc được dùng thành công để biểu diễn ảnh mặt người là bộ lọc Gabor [17, 18, 19, 23]. Một bộ lọc Gabor hai chiều có scale và hướng v được định nghĩa trong [17, 19] như

sau:

Trong đó z = (x, y) là vị trí áp bộ lọc, là vector sóng với và . là tần số tối đa và f là yếu tố khoảng cách giữa các kernel trong miền tần số. Như vậy chúng ta có thể thấy bộ lọc Gabor là tích của hàm sin hai chiều với hàm Gaussian, hay nói cách khác đây là hàm sin được đánh trọng

số bởi hàm Gaussian. Điều này khiến cho bộ lọc Gabor có tính chất của một bộ lọc cạnh (Hình 2-6).

Hình 2-6: Bộ lọc Gabor có tính chất của một bộ lọc cạnh: ảnh gốc (hình trái) và

ảnh sau khi qua bộ lọc Gabor (hình phải) (Nguồn matlabserver)

Điều chỉnh giá trị và v khác nhau ta sẽ tạo ra những bộ lọc khác nhau. Hình 2-7 cho ta thấy một tập hợp gồm 40 bộ lọc Gabor tương ứng với 5 scale và 8 hướng, mỗi bộ lọc ứng với một scale và hướng nhất định. Các bộ lọc này có được bằng cách thay các giá trị , v khác nhau vào phương trình trên. Lấy tích chập mỗi bộ lọc với ảnh sẽ cho thấy tính chất của ảnh với hướng và scale tương ứng. Cách đơn giản nhất để biểu diễn ảnh mặt người dùng bộ lọc Gabor là lấy tích chập của ảnh với mỗi bộ lọc và nối các ảnh kết quả này với nhau để tạo thành vector đặc trưng mô tả cho

ảnh.

Một phần của tài liệu So khớp chuỗi ảnh mặt người trên dữ liệu video lớn (Trang 25)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(75 trang)