Phát hiện mắt : một bƣớc quan trọng ban đầu trong ứng dụng xử lý nhiều mặt, chẳng hạn nhƣ theo dõi phân tích biểu hiện ngƣời và nhận dạng khuôn mặt…
Sau đây sẽ là mô tả thuật toán xác định vị trí mắt ngƣời đƣợc sử dụng trong luận văn này.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Sơ đồ thuật toán đƣợc mô tả trong hình 3.1
Hình 3.1 Sơ đồ khối của phƣơng pháp MAIN Ảnh đầu vào Xác định đƣờng mắt Tìm kiếm vị trí mắt của mẫu Matching END Đánh dấu vị trí của mắt Đánh dấu vị trí của mắt
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Mô tả thuật toán xác định vị trí của mắt cho hình ảnh màu sắc dƣới đây.
STT Ảnh Mô tả quá trình
1
Định dạng hình ảnh ban đầu IRGB - RGB. Size M x N x 3.
2
Chuyển đổi hình ảnh ban đầu quy mô GRAY, size M x N.
Hai chiều đối xứng cửa sổ Hamming cửa sổ cho tác động của nền và màu sắc không đồng
đều. Nhân nó với hình ảnh ban đầu. Nếu W cửa
sổ đại diện bởi một ma trận kích thƣớc M × N, phép nhân đƣợc thực hiện nhƣ sau:
W I
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
3
- mỗi dòng thứ m (m, :),
m = 1, 2, ..., M,
- mỗi cột n(:, n), n = 1, 2, ..., N.
Bây giờ chúng ta tính toán sự khác biệt với các cột: Dy (m, :) = I (+1 m, :) I (m, :) Và các dòng, Dx (:, t) = I (:, t +1) - (, t), Kích thƣớc ma trận của Dy (M - 1) × N, và Dx ma trận - M × (N - 1). 4
Bây giờ, để "chia sẻ" kết quả ma trận D thành hai phần - bên trái và bên phải chiếu cho mỗi một nửa của trục «X», thêm các dòng có liên quan:
- chiếu: nửa bên trái và bên phải của ma trận D. Kết quả đƣợc hiển thị ở vị trí 4.
5
Hình ảnh ban đầu đƣợc tách ra thành các thành phần riêng lẻ R - G - B.
Tạo ra một hình ảnh mới của sự khác biệt của các thành phần R và B
I_RG = IRGB (R) - IRGB (B);
Đƣợc phân bổ trong hình ảnh mới có thể nhìn thấy xung quanh mắt, và đặc biệt là ảnh hƣởng của các điểm có thể đƣợc gỡ bỏ. Kết quả đƣợc
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
hiển thị ở vị trí 5.
6
Tiếp theo sử dụng mẫu, và thực hiện các vị trí mắt tìm kiếm cho mỗi khuôn mặt trái và phải I_RG sử dụng mẫu Matching.
Quá trình tìm kiếm trên dòng của mắt. Kết quả tìm kiếm đƣợc hiển thị ở vị trí 6.
7
Đánh dấu vị trí mắt.
Kết quả thuật toán
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hình 3.2 Kết quả thuật toán xác định vị trí mắt ngƣời
Hình 3.3 Một số kết quả khác Một số kết quả khác đƣợc thể hiện trong hình 3.3
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn