CHƯƠNG 2: PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI DỰA TRÊN MÀU DA
2.1.Nội dung phương pháp
Từ các phương pháp đã trình bày ở Chương 1, em chọn ra một phương pháp (có cải biên và làm rõ thêm một số bước) để cài đặt trong chương trình. Phương pháp thực hiện phát hiện mặt người trong ảnh màu. Do thời gian ngắn, nên phương pháp được đưa ra tương đối đơn giản, do đó, độ chính xác cũng không cao. Nhưng bù lại, nó cũng có những ưu điểm là:
• Tốc độ nhanh.
• Có thể phát hiện được những khuôn mặt mờ (ảnh mờ, các chi tiết trên khuôn mặt không rõ).
• Không phụ thuộc vào hướng và kích thước khuôn mặt, tức là phương pháp không có sự giả định trước về hướng cũng như kích thước khuôn mặt. Nó có thể phát hiện các khuôn mặt trong ảnh với các hướng khác nhau và với các kích thước khác nhau.
• Không phụ thuộc vào độ sáng của ảnh.
• Không phụ thuộc vào số lượng các khuôn mặt trong ảnh. Các bước của phương pháp như sau:
• Bước 1: Phát hiện màu da. Đây là bước quan trọng then chốt là bước chính trong thuật toán, vì nếu không phát hiện được màu da thì sẽ không phát hiện được các khuôn mặt. Ngoài các điểm màu da trên cơ thể người như mặt, cổ, tay, chân, thì trong nền của ảnh cũng có nhiều điểm có màu tương tự màu da. Số lượng các điểm đó mà nhiều thì sẽ ảnh hưởng tới xác định các khuôn mặt sau này. Đầu vào của bước này là ảnh màu, đầu ra là ảnh nhị phân. Những điểm 1 (điểm trắng) là những điểm màu da.
• Bước 2: Lọc nhiễu. Do trong quá trình xác định màu da có thể phát hiện nhầm một số điểm gây ra những nhiễu điểm trong ảnh nhị phân. Do đó, khâu này sẽ loại bỏ những nhiễu điểm đó, để việc xác định các vùng trắng được thuận lợi và nhanh chóng. Đầu vào là ảnh nhị phân màu da ở trên, đầu ra là ảnh nhị phân được lọc nhiễu.
• Bước 3: Xác định các vùng trắng. Các điểm trắng trong ảnh nhị phân liên kết với nhau tạo thành các vùng trắng (dựa trên quan hệ 8 hàng xóm). Trong bước này ta sẽ phải xác định các vùng đó. Đầu vào của bước này là: ảnh nhị phân đã lọc nhiễu, và đầu ra là danh sách các vùng trắng tìm được. Mỗi vùng trắng được xác định bằng các tham số sau:
o Tọa độ: mỗi vùng trắng sẽ được bao bằng một hình chữ nhật. Do đó, tọa độ của vùng trắng là tọa độ của hình chữ nhật bao nó, bao gồm: tọa độ góc trái trên (x,y) và chiều rộng, chiều cao.
o Số điểm trắng trong vùng.
• Bước 4: Phân loại các vùng trắng. Ở bước 3 ta đã xác định được danh sách các vùng trắng. Trong bước cuối cùng này, ta sẽ phải phân loại các vùng trắng đó dựa trên một số tiêu chí để xác định xem vùng trắng nào là mặt. Đầu vào của bước này là danh sách các vùng trắng, đầu ra là danh sách các tọa độ vùng mặt (nếu 1 vùng trắng được xác định là vùng mặt, thì trong đầu ra, ta chỉ giữ lại tọa độ của vùng trắng đó (hình chữ nhật bao vùng trắng), còn tham số “số điểm trắng” sẽ không cần phải giữ lại trong đầu ra).
Sơ đồ khối của phương pháp như sau:
Hình 2.1: Sơ đồ khối của phương pháp
Sau đây ta sẽ đi vào chi tiết các bước trong phương pháp.