X 200x320 512000 double array
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Thông qua việc ứng dụng nhận dạng đối tượng là ảnh mặt người, có thể thấy rằng ICA khơng chỉ hữu ích trong việc xử lý tín hiệu mà còn hiệu quả với việc nhận dạng ảnh.
Tuy nhiên do còn nhiều hạn chế về thời gian và điều kiện thực hiện, chương trình vẫn cịn nhiều giới hạn. Chúng ta có thể bổ xung thêm một số yêu cầu như:
Trích khn mặt từ một ảnh nào đó để đưa vào nhận dạng. Ảnh có thể có một hoặc nhiều khn mặt.
Kiểm tra các phương pháp nhận dạng khác. Thực hiện trên mạng neural
Chúng ta sẽ mở rộng hệ thống bằng cách phối hợp nhiều nhiều hướng tiếp cận (chứ khơng giới hạn các hướng nhìn phía trước) bằng việc xác định một số lớp mặt của từng người biết trước ứng với các góc nhìn đặc trưng. Do tốc độ nhận dạng, hệ thống sẽ có nhiều cơ hội để thử nhận dạng với các góc nhìn khơng khác nhau nhiều, ít nhất một trong số chúng cũng sẽ gần giống một trong số các góc nhìn đặc trưng.
Một hệ thống thơng minh sẽ có khả năng nhận dạng theo thời gian. Lý do là các ảnh trong không gian mặt cung cấp các giá trị để học và sau đó nhận dạng gương mặt mới trong điều kiện khơng cần giam sát. Khi một gương mặt đủ gần không gian mặt nhưng nó khơng phải là gương mặt quen thuộc, thì nó sẽ được dán nhãn là chưa biết ”unkown”. Máy tính sẽ lưu trữ các vector mẫu tương ứng với bức ảnh chưa biết. Nếu tập hợp các vector mẫu “chưa biết” này họp lại thành khơng gian mẫu, thì hình dạng của đối tượng mới nhưng chưa được xác định là gương mặt sẽ mặc nhiên được công nhận.
Nhận dạng gương mặt là dùng dãy đặc trưng của ảnh (có kích thước nhỏ) để xấp xỉ gần đúng một chuỗi ảnh gương mặt đã biết trước, mà không yêu cầu chúng phải phù hợp với các yếu tố đặc trưng hay các phần của gương mặt theo cảm nhận về mặt trực giác của chúng ta…