Trong ánh sáng của các bên trên, con số 3.13 cho thấy cấu trúc của hệ thống, nhiệm vụ thực hiện việc đánh giá sự chú ý của con ngƣời. Khối bên trong cấu trúc, thực hiện dự toán chức năng sau điều kiện thuật toán tâm lý của con ngƣời:
1. Tiếp nhận (theo dõi) của ảnh gốc. 2. Phát hiện của khuôn mặt.
3. Đánh giá vị trí dòng và dòng đối xứng của mắt
4. Đánh giá của khuôn mặt góc (đầu)
5. Phát hiện của các dòng của vùng mắt và mắt
6. Đánh giá của mắt (mở / đóng)
7. Phân tích trạng thái hiện tại của góc và mắt 8. Chuẩn bị báo động và tin nhắn:
- Thông báo: "nhắm mắt"
- Thông báo: “Nhắm mắt hơn 3 giây!"
- Thông báo: "nhắm mắt hơn 5 giây đối với một ngƣời đang ngủ!" - Tín hiệu: "CẢNH BÁO".
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hình 3.13 Hệ thống đánh giá trạng thái mắt người
Hệ thống này đƣợc thực hiện trong môi trƣờng của Matlab bằng cách sử dụng các máy ảnh web cài sẵn trong máy tính. Kết quả của hệ thống phân loại hiện trạng của mắt đƣợc hiển thị trong hình 3.14
Nhiệm vụ đánh giá trạng thái tinh thần và thể chất hiện tại của ngƣời giải quyết bằng việc xác định trạng thái của "sự tỉnh táo" và giấc ngủ của con ngƣời từ đôi mắt của mình. Đang hiển thị các ứng dụng yêu cầu đánh giá các điều kiện sống của con ngƣời này. Phƣơng pháp tiếp cận để giải quyết vấn đề này, đề xuất một cấu trúc cho việc thực hiện của hệ thống, các thuật toán đang hoạt động.
Hệ thống đƣợc đề xuất làm việc trong phần trong thời gian thực khi nó đƣợc thực hiện giám sát các góc của khuôn mặt của con ngƣời hiện nay, để
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
phân loại tình trạng của mắt (mở / đóng), và đếm thời gian cho . Trong trƣờng hợp nặng, hệ thống tạo ra các báo động và cảnh báo đặc biệt.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KẾT LUẬN
Qua thời gian tìm hiểu và thực hiện, luận văn “ Hệ thống xác định và đánh giá trạng thái mắt ngƣời “ đã đạt đƣợc một số kết quả nhƣ sau :
- Trình bày khái quát về xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.
- Luận văn đã đƣa ra một số phƣơng pháp xác định vị trí mắt ngƣời mà hiện nay đã và đang đƣợc sử dụng. Tìm hiểu đƣợc một số thuật toán cũng nhƣ là ƣu nhƣợc điểm của từng thuật toán.
- Cài đặt thử nghiệm chƣơng trình đánh giá trạng thái của mắt ngƣời
- Chƣơng trình có thể ứng dụng ngay trong việc xác định trạng thái của mắt ngƣời ( nhắm mắt hay mở mắt ).
- Trong trƣờng hợp một mắt nhắm hay mở khó có thể xác định đƣợc. - Phần mềm cần đƣợc hoàn thiện hơn.
Do thời gian có hạn và khả năng còn nhiều hạn chế nên luận văn khó tránh đƣợc những sai sót, rất mong nhận đƣợc sự góp ý của thầy cố và bạn bè để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn.
* Hƣớng phát triển trong tƣơng lai:
- Hoàn thiện chƣơng trình đánh giá trạng thái của mắt.
- Xây dựng các ứng dụng trên cơ sở chƣơng trình đánh giá trạng thái
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. Tiếng Việt
[1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2008), Giáo trình xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2008.
[2] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2002), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2002.
[3] Vũ Duy Linh (2010), Phương pháp xác định đường đối xứng của mặt người trong ảnh số, Tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng.
B. Tiếng Anh
[4] Cai, J., Goshtasby, A. Detecting human faces in color images // Image and Vision Computing, 1999, 18(1), pp. 63-75.
[5] Кухарев Г. А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека / СПб.: Политехника, 2001, 240с
[6] Z. Qian, D. Xu ( 2010), Automatic eye detection using intensity filtering and K- means clustering // Pattern Recognition Letters 31 (2010) pp. 1633–1640.
[7] Z.Zhou, Z.Geng ( 2004), Projection functions for eye detection // Pattern Recognition , pp. 1049–1056.
[8] Lam, K., Yan, H.( 1996 ), Locating and extracting the eye in human face images // Pattern Recognition, pp. 771–779.
[9] D’Orazio, T., Leo, M., Cicirelli, G., Distante, A.(2004),An algorithm for real time eye detectionin face images, Pattern Recognition,pp. 278–281.
[10] Ekaterina Kamenskaya, Georgy Kukharev. Recognition of psychological characteristics from face // Metody Informatyki Stosowanej, nr 2/2008, Poland, May 2008, pp. 59-73,
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
C. Internet
[11] Face DB - Face data bases: http://www.face-rec.org/databases [12] ORL DB - The ORL database of faces:
www.uk.research.att.com/pub/data/att_faces.zip.
[13] F94 DB - Collection of Facial Images (faces94 , faces95 , faces96 , grimace): http://cswww.essex.ac.uk/mv/allfaces/index.html
[14] YaleB - The YaleB - Data base.
http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html [15] BioID DB - The BioID Face Database.
http://www.bioid.com/research/index.html [16] FERET - FERET database:
http://www.nist.gov/humanid/feret/feret_master.html
[17]http://buyer.com.vn/forums/showthread.php/1461-He-thong-