4. Những đóng góp mới của đề tài
4.2.2 PHƢƠNG PHÁP THỰC HIỆN
Với các vùng ảnh được rút trích theo hình 2.15, mỗi vùng R trên là một tập hợp các điểm ảnh có chung một thuộc tính thuộc về một đối tượng trong ảnh. Ranh giới của từng vùng là biên ảnh, các đường khép kín cho phép xác định vùng ảnh.
Biên được xác định với hai vector theo 2 thành phần : + Độ lớn: Được tính bằng độ lớn của Gradient + Hướng: vuông góc với hướng của Gradient
Phân vùng ảnh: Là quá trình phân hoạch tập hợp các điểm X thành các tập con của các vùng ảnh R.
Quá trình nhận dạng được thực hiện trên ảnh đối tượng được xử lý tăng cường chất lượng, làm nổi bật các chi tiết, tiếp theo sẽ trích chọn các đặc trưng dựa vào phân vùng ảnh đối tượng trên các thuộc tính 3D và biểu diễn các đặc trưng này, cuối cùng là giai đoạn nhận dạng ảnh.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. A. Lanitis, C. J. Taylor, T. F. Cootes,"An Automatic Face Identification System Using Flexible Appearance Models", Image and Vision Computing, Vol. 13, No. 5, pp. 390-400, 1995.
[2]. A. Rajagopalan, K. Kumar, J. Karlekar, R. Manivasakan,M. Patil, U. Desai, P. Poonacha, S. Chaudhuri,"Finding Faces in Photographs ", Proc. 6th IEEE Conf. Computer Vision, pp. 640 – 645, 1998.
[3]. C. Kotropoulos, I. Pitas, "Rule – based Face Detection in Frontal Views", Proc. Int’l Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. 4, pp. 2630-2545, 1997. [4]. Antonio M. Lopez, Felipe Lumbreras, Joan Serrat, Juan J. Villanueva,"Evaluation of Methods for Ridges and Valley Detection", IEEE Transaction on PAMI, pp 320-340, Vol. 21, No. 4, Apr 1999.
[5]. T. K. Leung, M.C. Burl, P.Perona, "Finding Faces in Cluttered Scenes Using Random Labeled Graph Matching", Proc.5th IEEE Conf. Computer Vision, pp. 635- 650,1995.
[6]. I. Craw, D. Tock, A. Bennett, "Finding Face Features", Proc, 2nd European Conf. Computer Vision (ECCV’92), Vol. 2, pp. 90-100,1992.
[7]. D. Eberly, R. Gardner, B. Morse, S. Pizer, C. Scharlach,"Ridges for image Analysis", Journal of Mathematical imaging and Vision, pp 350- 373, Vol. 4, No. 2, Dec 1994.
[8]. D.G. Kendall, “Shape Manifolds, Procrustean Metrics, and Complex Projective Shapes”, Bull. London Math. Soc., vol. 16, pp. 81-121, 1984.
[9]. P. Viola, M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features", Proc,IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp.510-520, Dec 2001.
[10]. G.Yang, T. S. Huang, "Human Face Detection in Complex Background", Pattern Recognition, Vol .27, No. 1, pp. 50-65, 1994.
[11]. H. Rowley, S. Baluja, T. Kanade,"Neural network-based face detection", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 1, pp. 40-55, Jan 1998.
[12]. H. Schneiderman, T. Kanade, "Probabilistic Modeling of Local Appearance and Spatial Relationships for Object Detection", Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 40-50, 1998.
[13]. James L. Crowley, Alice C. Parker,"A Representation for Shape based on Peaks and Ridges in the Difference of Low-Pass Transform", Techical Report - CMU-RI-83-4, Carngie-Mellon University, May 1983.
[14]. James L.Crowley, Alice C. Parker,"A Representation for Shape based on Peaks and Ridges in the Difference of Low-Pass Transform", IEEE Transaction on PAMI, pp 150-170, Vol. 6, No. 2, Mar 1984.
[15]. John M. Gauch, Stephen M.Pizer,"Multiresolution Analysis of Ridges and Valleys in Grey-Scale Images", IEEE Transaction on PAMI, pp 630-646, Vol. 15, No. 6, Jun 1993.
[16]. Intel Image Processing Library 2.5
http://developer.intel.com/software/products/perflib/ipl/
[17]. Intel Open Source Computer Vision Library – OpenCV phiên bản 4.0
http://www.intel.com/technology/computing/opencv/
[18]. J. Sobottka and I. Pitas, “Segmentation and Tracking of Faces in Color Images”, Proc. Second Int’l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 236-241, 1996.
[19]. Hai Tran, Augustin Lux,"A method for Ridge Extraction", 6th Asian Conference on Computer Vision 2004-ACCV’04, Vol. 2, Feb 2004, Korea.
[20]. Hai Tran, Augustin Lux,"Toward a ridge and peak based symbolic representation for object recognition"3rd International Conference on computer Science – RIVF’05, pp 64-70, Feb 2005, VietNam.
[21]. Duc. A. Duong, Du. LH. Tran, Duan D. Tran," Optimizing Speed for Adaptive Local Thresholding Algorithm Using Dynamic Programming", International Conference on Electronics, Information and Communications 2004-ICEIC’04, Vol. 1,pp 436-442, Aug 2004.
[22]. K. C. Yow, R. Cipolla, "Feature-Based Human Face Detection", Image and Vision Computing, Vol. 15, No. 1, pp. 710-735, 1997.
[23]. K. Lam and H. Yan, “Fast Algorithm for Locating Head Boundaries”,
[24]. K.V. Mardia and I.L. Dryden, “Shape Distributions for Landmark Data”,
Advanced Applied Probability, vol. 21, pp. 742-755, 1989.
[25]. A. Yuille, P. Hallinan, and D. Cohen, “Feature Extraction from Faces Using eformable Templates”, Int’l J. Computer Vision, vol. 8, no. 2, pp. 99-111, 1992. [26]. M. Kirby and L. Sirovich, “Application of the Karhunen-LoeveProcedure for the Characterization of Human Faces”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 1, pp. 103-108, Jan. 1990
[27]. K.V. Mardia and I.L. Dryden, “Shape Distributions for Landmark Data”,
Advanced Applied Probability, vol. 21, pp. 742-755, 1989.
[28]. Ming-Hsuan Yang, David J.Kriegman, Narendra Ahuja,"Detecting Faces in Image: A Survey", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol.24, No 1, pp. 30-49 , Jan 2012.
[29]. Markus Weber,"Frontal face dataset", California Institute of Technology, 2003, http://www.vision.caltech.edu/html-files/archive.html.
[30]. P. Viola, M. Jones,"Robust Real Time Object Detection", Proc, IEEE ICCV Workshop on Statistical and computational Theories of Vision, Jul 2001.
[31]. Quan Yaun, Wen Gao, Hongxun Yao,"Robust frontal face detection in complex environment", International Conference on Pattern Recognition 2002- ICPR’02, pp 25-30, Aug 2002, Canada.
[32]. " Caltech categories", California Institute of Technology, 2005.