- Giám sát (Surveillance): Sử dụng thiết bị camera để theo dõi, giám sát Đó là những ứng dụng thường được triển khai ở các cửa khẩu, nhà ga nơi có
2.2.1.Đặc điểm của bài toán
Con người là đối tượng nghiên cứu rất phong phú và phức tạp của nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Mỗi ngành khoa học, mỗi lĩnh vực khoa học chỉ nghiên cứu về con người với góc độ, khía cạnh riêng để phục vụ thiết thực cho ngành khoa học đó.
Khoa học hình sự nói chung và kỹ thuật hình sự nói riêng đã nghiên cứu về đặc điểm bề ngoài con người từ nhiều năm qua. Mục đích của việc nghiên cứu, trước hết là để nhận dạng, tái tạo, lai ghép phục vụ công tác phòng ngừa, đấu tranh chống các loại tội phạm và quản lý con người.
Thông qua lời kể, mô tả, diễn tả về đối tượng của các nhân chứng, bộ phận tiếp nhận chọn lọc các thông tin diễn tả về các đặc điểm của các bộ phận: khuôn mặt, mắt, mũi, tai, tóc, lông mày, sẹo, bớt, nếp nhăn, …và các đặc điểm đặc biệt khác.
Các thông tin đầu vào đó được cụ thể hóa bằng các thuật ngữ, các phương pháp phân tích và mô tả của các kiến thức chuyên gia liên quan đến khoa học kỹ thuật hình sự. Trên cơ sở đó tìm kiếm, tái tạo lên khuôn mặt gần giống với khuôn mặt đối tượng nhất theo khẳng định của nhân chứng.
Bài toán tái tạo khuôn mặt chân dung đối tượng tiến hành xây dựng và lưu trữ kho dữ liệu bộ mẫu ảnh chi tiết từng bộ phận trên khuôn mặt, sau đó dựa trên mô tả của các nhân chứng để tìm kiếm, lựa chọn các mẫu ảnh thích hợp và tái
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
tạo ra khuôn mặt của đối tượng hoặc các khuôn mặt gần giống đối tượng nhất theo đánh giá, khẳng định của các nhân chứng.
Trên thực tế, với mỗi ảnh mẫu là một phần của khuôn mặt, nhân chứng khó có thể hình dung được một khuôn mặt hoàn chỉnh, chính xác. Vì vậy ảnh đối tượng tái tạo được thường có nhiều điểm khác so với ảnh thực tế.
Đối với bài toán này yêu cầu người sử dụng cần phải có những kỹ năng cơ bản về nhân chủng học và những kỹ năng cần thiết về đồ họa để tái tạo khuôn mặt một cách sát hợp với thực tế từ các ảnh mẫu là từng bộ phận rời rạc của khuôn mặt.
Mặt khác, vì tính đa dạng của khuôn mặt người và cơ sở dữ liệu là ảnh nên việc lưu trữ được đầy đủ các ảnh mẫu dẫn đến dữ liệu lưu trữ quá lớn.
Để khắc phục những hạn chế nêu trên, chúng ta có thể đi theo một hướng tiếp cận mới. Đó là:
1. Xây dựng cơ sở dữ liệu text để mô tả chân dung đối tượng cần nhận dạng, từ tổng thể một ảnh chân dung đối tượng cho tới chi tiết từng bộ phận trên khuôn mặt.
2. Xây dựng, véc tơ hóa và làm mảnh toàn bộ các mô tả bộ mẫu ảnh khuôn mặt và các bộ phận trên khuôn mặt.
3. Nghiên cứu thuật giải di truyền để xây dựng cơ chế tìm kiếm mờ dựa vào mô tả của các nhân chứng trên bộ dữ liệu mẫu đã được mã hóa. Từ đó rút ra luật cho phép tái tạo lại ảnh chân dung đối tượng.
4. Tái tạo ảnh chân dung đối tượng từ các mô tả trên. Các ảnh tái tạo được một lần nữa sẽ được các nhân chứng kiểm tra lại, bổ sung, hiệu chỉnh, thêm các chi tiết cho hoàn chỉnh.
5. Hệ thống sẽ tự động học lại với các kiến thức thu nhận qua mỗi lần mô tả chi tiết hơn của các nhân chứng. Sử dụng giải thuật di truyền để tự động sản sinh các khuôn mặt mới. Quá trình này được lặp lại với một số hữu hạn lần cho đến
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
khi có được ảnh đối tượng gần giống nhất với ảnh thật của đối tượng theo nhận dạng của các nhân chứng.