- Tính 3 (D 12 D 13 D 23 )/
2.8. Các công cụ và mô hình để thực hiện giải pháp trên
Trong giải pháp thí điểm cho việc giải quyết toàn bộ bài toán tôi đã đưa ra cách thức tiến hành như sau:
+ Các công cụ 3D studio Max với các module Facial studio được sử dụng cho mô hình đầu người. Các mô hình được tô màu ba chiều với khả năng quay.
+ Các mô hình đã được sử dụng trong các hệ thống Virtools Dev. Diện mạo của khuôn mặt thay đổi trong hệ thống này theo các tham số di truyền.
+ Một ví dụ về khuôn mặt được hiển thị sau khi bắt đầu quá trình nhận dạng ở trong hình 2.5:
Hình 2.5. Hiển thị các khuôn mặt (của thế hệ thứ 5)
Phương pháp xác định đưa ra mang lại một số kết quả nhưng nó cũng mang lại một số vấn đề. Kết quả chính là giải thuật di truyền mà có thế sử dụng để thiết lập khuôn mặt người và giải thuật di truyền này là một cách tiếp cận đặc
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
tính cho việc tái tạo các khuôn mặt tương tự. Nhưng mục tiêu chính là tái tạo khuôn mặt tự động của con người tùy ý chưa tìm kiếm được.
Có các lý do sau:
-Bộ công cụ đồ họa là chưa đủ mạnh
-Số các tham số của khuôn mặt là quá nhỏ. Một sự mô tả chính xác của khuôn mặt cần đến trên 33 tham số.
-Không có mẫu tóc, râu, ria mép, mắt kính, hoa tai… -Không thể hiện được tuổi của đối tượng
-Khu vực quét quá lớn.
2.9. Kết luận
Thuật giải di truyền là phương pháp đơn giản nhưng tìm kiếm hiệu quả (tối ưu). Các giải pháp thu được là có thể so sánh với các phương pháp phân tích truyền thống nhưng điểm thuận lợi của chúng là ở chỗ chúng không cần mô hình toán học của quá trình tối ưu. Bởi vậy GAs là có thể thành công trong rất nhiều lĩnh vực.
Chương 2 đã trình bày được những nét khái quát về bài toán nhận dạng khuôn mặt, mối liên hệ của nó với bài toán tái tạo ảnh chân dung khuôn mặt người. Phần tiếp theo của chương đề cập đến một số phương pháp, kỹ thuật xử lý ảnh.
Đặc biệt, các phần còn lại của chương trình bày phương pháp tiếp cận bài toán tái tạo ảnh chân dung khuôn mặt đối tượng theo hướng tiếp cận di truyền. Chúng tôi đã bước đầu giải quyết được các vấn đề sau: mã hóa khuôn mặt thành chuỗi gene; xây dựng hàm mục tiêu đánh khuôn mặt; các bước áp dụng giải thuật di truyền giải bài toán tái tạo ảnh chân dung khuôn mặt; các toán tử di truyền.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Các công cụ và mô hình được lựa chọn để giải quyết bài toán theo hướng tiếp cận di truyền, một số điểm hạn chế của giải pháp được đề cập đến ở cuối chương.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Chƣơng 3