ĐỊNH NGHĨA CANH BIÊN GIỮA HAI ĐIỂM ĐẶC TRƢNG

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Phát hiện mặt người trong ảnh dựa vào đặc trưng 3d (Trang 52 - 54)

4. Những đóng góp mới của đề tài

2.5.1 ĐỊNH NGHĨA CANH BIÊN GIỮA HAI ĐIỂM ĐẶC TRƢNG

Canh biên giữa hai điểm đặc trưng là một phép quay, biến đổi tỷ lệ và dịch chuyển vị trí để làm cực tiểu hóa tổng bình phương khoảng cách giữa các cặp đặc trưng tương ứng. Trong không gian hai chiều một phép biến đổi tọa độ như vậy có thể được hiểu như sau:

( )=( ) x ( ) + ( ) = ( ) x ( ) (2.6)

Khi có hai hay nhiều hơn cặp đặc trưng phân biệt, hệ các phương trình tuyến tính trên có thể giải bằng phương pháp đảo ngược. Phương pháp đó được hiểu như sau:

Canh biên tập các đặc trưng

1: Khởi tạo ̅ vector sẽ là vị trí trung bình của mỗi đặc trưng gán nhãn so với một số đặc trưng ban đầu. Trong trường hợp canh biên với khuôn mặt thẳng các đặc trưng vị trí hai mắt, đỉnh mũi, hai khóe và trung tâm miệng được xem là vị trí quan trọng, và là ứng cử viên của cửa sổ đầu vào.

2: Với mỗi khuôn mặt n, ta sử dụng thủ tục canh biên để tính phép quay, dịch chuyển và biến đổi tỷ lệ hợp lý để canh biên các đặc trưng khuôn mặt với các vị trí đặc trưng trung bình ̅. Ta gọi vị trí đặc trưng đã canh biên là .

3: Cập nhật ̅ bằng việc lấy trung bình các vị trí đặc trưng đã canh biên cho mỗi khuôn mặt n

4: Tọa độ đặc trưng ̅ được quay, dịch chuyển và biến đổi để phù hợp với một số tọa độ đã được làm tọa độ khởi tạo.

Thông thường thuật toán sẽ hội tụ ở năm lần lặp, tạo cho mỗi khuôn mặt phép biến đổi để ánh xạ nó về gần với vị trí chuẩn. Khi ta đã biết được các tham số để canh biên khuôn mặt, ảnh có thể được lấy mẫu lại dùng nội suy song tuyến tính.

Việc huấn luyện bộ dò tìm và thu thập mẫu số liệu là một vấn đề quan trọng. Để giải quyết việc này ta sử dụng khung nhìn ảo trong đó các ảnh mẫu mới được tạo ra từ các ảnh thực thông qua phép quay, tịnh tiến và biến đổi tỷ lệ.

2.5.2 Gán nhãn

Từ tập ảnh học 2.5 chúng tôi sử dụng phương pháp trình bài trong phần 2.1.3 để rút trích các điểm 3D trên ảnh. Cây này được gán nhãn thủ công. Mỗi cây sẽ được gán nhãn là khuôn mặt và không phải khuôn mặt. Do đó, từ một ảnh ta rút ra được hai tập cây là tập cây biểu diễn khuôn mặt và tập cây biểu diễn không phải là khuôn mặt.

Hình 2.18 Gán nhãn bằng phƣơng pháp thủ công

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Phát hiện mặt người trong ảnh dựa vào đặc trưng 3d (Trang 52 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(71 trang)