Luận văn: Tìm hiểu các kỹ thuật áp dụng cho bài toán nhận dạng ký hiệu người câm pot

TRだこNG AÇI HぃC KHOA HぃC Tで NHIÊN

KHOA CÔNG NGH゛ THÔNG TIN

Bく MÔN CÔNG NGH゛ PHúN M．M

AINH BÁ TH溢NG – A咽NG BÁC V;N

TÌM HI韻U CÁC K駅 THU一T

ÁP D影NG CHO BÀI TOÁN

NH一N D萎NG KÝ HI烏U NG姶云I CÂM

KHÓA LU一N C盈 NHÂN TIN H窺C

TP.HCM, N;M 2005

TRだこNG AÇI HぃC KHOA HぃC Tで NHIÊN

KHOA CÔNG NGH゛ THÔNG TIN

Bく MÔN CÔNG NGH゛ PHúN M．M

AINH BÁ TH溢NG – 0112446

A咽NG BÁC V;N – 0112454

TÌM HI韻U CÁC K駅 THU一T

ÁP D影NG CHO BÀI TOÁN

NH一N D萎NG KÝ HI烏U NG姶云I CÂM

KHÓA LU一N C盈 NHÂN TIN H窺C

GIÁO VIÊN H姶閏NG D郁N

T.S DだぜNG ANH AたC

Th.S NGUY？N TRI TU£N

NIÊN KHÓA 2001 - 2005

L云I NH一N XÉT C曳A GIÁO VIÊN H姶閏NG D郁N

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

L云I NH一N XÉT C曳A GIÁO VIÊN PH謂N BI烏N

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………

L運i c違m 挨n

Chúng em xin chân thành c違m 挨n Khoa Công ngh羽 Thông tin, tr逢運ng A衣i h丑c

Khoa h丑c T詠 nhiên TP.HCM đã t衣o đi隠u ki羽n cho chúng em th詠c hi羽n đ隠 tài lu壱n v<n

t嘘t nghi羽p này.

Chúng em xin g穎i l運i c違m 挨n sâu s逸c đ院n Ti院n s┄ D逢挨ng Anh A泳c, Th衣c s┄

Nguy宇n Tri Tu医n và Th衣c s┄ Lê Aình Duy đã t壱n tình h逢噂ng d磯n chúng em trong su嘘t

th運i gian th詠c hi羽n đ隠 tài. Qua th運i gian đ逢嬰c các th亥y h逢噂ng d磯n, chúng em đã bi院t

cách làm vi羽c khoa h丑c h挨n, bi院t cách “Khi em vi院t ra m瓜t cái gì không ph違i c栄a em thì

em ph違i cho ng逢運i khác bi院t cái đó là c栄a ai”, c┡ng nh逢 “Khi em nói k院t qu違 em đ衣t

đ逢嬰c là khá t嘘t thì ph違i nó rõ t嘘t là t嘘t th院 nào”.

Chúng em xin chân thành c違m 挨n các Th亥y Cô trong Khoa đã truy隠n đ衣t cho

chúng em nh英ng ki院n th泳c quý báu trong nh英ng n<m h丑c v瑛a qua, giúp chúng em có

đ逢嬰c m瓜t n隠n t違ng lý thuy院t v英ng ch逸c đ吋 có th吋 ti院p t映c theo h丑c hay đi tìm vi羽c làm.

Chúng con xin đ逢嬰c bày t臼 lòng bi院t 挨n sâu s逸c đ嘘i v噂i Ông Bà, Cha M姻, ng逢運i

luôn luôn quan tâm ch<m sóc c違 v隠 m員t v壱t ch医t l磯n tinh th亥n, luôn t衣o đi隠u ki羽n cho

chúng con chuyên tâm h丑c t壱p và nghi羽n c泳u.

Cu嘘i cùng, xin đ逢嬰c nói l運i c違m 挨n chân thành đ院n các anh ch鵜 và các b衣n đã giúp

đ叡, khích l羽 c┡ng nh逢 phê bình, góp ý, giúp chúng em hoàn thành công vi羽c m瓜t cách

t嘘t nh医t.

Tuy chúng em đã n鰻 l詠c h院t s泳c mình và hoàn thành lu壱n v<n, nh逢ng ch逸c ch逸n

lu壱n v<n v磯n còn nhi隠u thi院u sót. Chúng em r医t mong nh壱n đ逢嬰c s詠 góp ý, ch雨 b違o t壱n

tình c栄a các Th亥y Cô và các b衣n đ吋 chúng em có th吋 ti院p t映c th詠c hi羽n nh英ng gì do

chính chúng em vi院t ra trong m映c “h逢噂ng phát tri吋n” c栄a khóa lu壱n này.

Thành ph嘘 H欝 Chí Minh, Tháng 7/2005

Nhóm SV th詠c hi羽n

Ainh Bá Th逸ng – A員ng Bác V<n

L運i nói đ亥u

S詠 ra đ運i c栄a máy tính đã giúp ích r医t nhi隠u cho công vi羽c và cu瓜c s嘘ng c栄a con

ng逢運i. V噂i máy tính, con ng逢運i có th吋 so衣n th違o v<n b違n, nghe nh衣c, xem phim, thi院t

k院 đ欝 h丑a, x穎 lý 違nh, biên t壱p phim ... Tuy nhiên, vi羽c giao ti院p gi英a con ng逢運i và máy

tính ph映 thu瓜c ch栄 y院u vào bàn phím và chu瓜t, và h亥u nh逢 con ng逢運i luôn ph違i ng欝i

tr逢噂c máy tính. D亥n d亥n, các nhà s違n xu医t th医y đ逢嬰c s詠 b医t ti羽n và đã t衣o ra bàn phím

và chu瓜t không dây v噂i mong mu嘘n mang l衣i s詠 t詠 do h挨n cho ng逢運i dùng. Tuy nhiên,

bàn phím không dây thì v磯n là bàn phím, con ng逢運i c┡ng ch雨 có th吋 t逢挨ng tác v噂i máy

tính thông qua h羽 th嘘ng 104 phím. Con ng逢運i ch雨 th壱t s詠 đ逢嬰c “gi違i phóng” khi vi羽c

t逢挨ng tác v噂i máy tính đ逢嬰c th詠c hi羽n thông qua các c穎 ch雨 trong cu瓜c s嘘ng hàng ngày,

t泳c là máy tính ph違i “hi吋u” đ逢嬰c các c穎 ch雨 c栄a con ng逢運i. Aó chính là v医n đ隠 đ員t ra

cho bài toán nh壱n d衣ng và phân lo衣i c穎 ch雨. Cho đ院n th運i đi吋m hi羽n nay, dù đã có

nhi隠u cách ti院p c壱n khác nhau cho bài toán này, nh逢ng d逢運ng nh逢 v磯n ch逢a có m瓜t h羽

th嘘ng nh壱n d衣ng c穎 ch雨 nào th詠c s詠 hi羽u qu違.

Bên c衣nh đó, bài toán nh壱n d衣ng m員t ng逢運i đang đ衣t đ逢嬰c m瓜t k院t qu違 r医t kh違

quan v噂i mô hình Cascade of Boosted Classifiers do Viola và Jones [1] đ隠 ngh鵜. Mô

hình này đ衣t hi羽u qu違 cao c違 v隠 đ瓜 chính xác l磯n th運i gian nh壱n d衣ng. Eng Jon [14] đã

áp d映ng mô hình này lên bài toán nh壱n d衣ng bàn tay và c┡ng đ衣t đ逢嬰c k院t qu違 t嘘t.

M映c tiêu c栄a khóa lu壱n này là th穎 áp d映ng mô hình Cascade of Boosted

Classifiers lên bài toán phân lo衣i c穎 ch雨 v噂i hi v丑ng nó c┡ng s胤 đ衣t đ逢嬰c k院t qu違 t嘘t

nh逢 trên bài toán nh壱n d衣ng m員t ng逢運i và nh壱n d衣ng bàn tay. Lu壱n v<n đ逢嬰c trình bày

trong 6 ch逢挨ng v噂i b嘘 c映c nh逢 sau:

• Ch逢挨ng 1-M荏 đ亥u: Nêu lên t亥m quan tr丑ng c栄a bài toán phân lo衣i c穎 ch雨 và

mô t違 s挨 b瓜 ph衣m vi bài toán mà khóa lu壱n này s胤 gi違i quy院t. A欝ng th運i gi噂i

đi吋m s挨 qua các cách ti院p c壱n hi羽n có v噂i các 逢u khuy院t đi吋m c栄a chúng và gi噂i

thi羽u v隠 mô hình s穎 d映ng trong khóa lu壱n này.

• Ch逢挨ng 2-Gi噂i thi羽u bài toán phân lo衣i c穎 ch雨: Phát bi吋u c映 th吋 và mô t違 chi

ti院t ph衣m vi bài toán s胤 gi違i quy院t, gi違i thích t衣i sao l衣i ch丑n mô hình Cascade

of Boosted Classifiers.

• Ch逢挨ng 3-C挨 s荏 lý thuy院t: Trình bày v隠 AdaBoost, Haar Feature, mô hình

Cascade of Classifiers, khái ni羽m Integral Image, t瑛 đó hình thành nên c医u trúc

Cascade of Boosted Classifiers. Ti院p đó là ph亥n gi噂i thi羽u các 泳ng d映ng c栄a mô

hình và m瓜t s嘘 nh壱n xét, đánh giá.

• Ch逢挨ng 4-Áp d映ng mô hình Cascade of Boosted Classifiers: Trình bày chi

ti院t cách áp d映ng mô hình cascade lên bài toán phân lo衣i c穎 ch雨.

• Ch逢挨ng 5-K院t qu違 th穎 nghi羽m: Gi噂i thi羽u v隠 t壱p hu医n luy羽n, cách thu th壱p

m磯u, cách ti院n hành và k院t qu違 hu医n luy羽n, đ欝ng th運i so sánh đ嘘i chi院u v噂i k院t

qu違 c栄a ng逢運i khác.

• Ch逢挨ng 6-T鰻ng k院t: Tóm t逸t các k院t qu違 nghiên c泳u, nh英ng gì đã đ衣t đ逢嬰c,

nh英ng gì còn h衣n ch院 và nêu ra h逢噂ng phát tri吋n trong t逢挨ng lai.