phát hiện mặt người trong ảnh và ứng dụng

i

ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

----WX----

Lê Mạnh Tuấn

PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH

VÀ ỨNG DỤNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công Nghệ Thông Tin

Hà Nội – 2009

ii

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Lê Mạnh Tuấn

PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH

VÀ ỨNG DỤNG

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin

Cán bộ hướng dẫn: TS. Nguyễn Hải Châu

HÀ NỘI - 2009

iii

Lời cảm ơn

Sau một thời gian dài học tập và nghiên cứu, cuối cùng em cũng đã hoàn thành

khóa luận tốt nghiệp này, đây là dịp tốt nhất để em có thể gửi lời cảm ơn đến mọi người.

Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Tiến sĩ Nguyễn Hải Châu, đã tận hình hướng

dẫn, định hướng cho em trong suốt thời gian thực hiện đề tài. Thầy đã cho em những lời

khuyên quý báu giúp em hoàn thành tốt khóa luận.

Em xin cảm ơn khoa Công Nghệ Thông Tin trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học

Quốc Gia Hà Nội, cảm ơn các thầy cô trong khoa đã tận tình giảng dậy, truyền đạt cho

em những kiến thức quý báu trong những năm học vừa qua, giúp cho em có một nền tảng

kiến thức vững chắc để thực hiện khóa luận cũng như nghiên cứu học tập sau này.

Tôi xin cảm ơn tất cả bạn bè, anh, chị, những người đã giúp đỡ, khích lệ cũng như

phê bình, góp ý, giúp tôi hoàn thành khóa luận một cách tốt nhất.

Cuối cùng, con cảm ơn bố, mẹ, những người luôn luôn quan tâm, chăm sóc cho con

cả về vật chất lẫn tinh thần, luôn tạo điều kiện tốt nhất cho con có thể chuyên tâm học

tập, nghiên cứu. Gia đình luôn là nguồn động viên, là chỗ dựa tinh thần vững chắc cho

con.

Hà nội, ngày 24 tháng 5 năm 2009

Sinh viên

Lê Mạnh Tuấn

iv

TÓM TẮT

Ngày nay các hệ thống nhận dạng mặt người đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh

vực, đặc biệt là an ninh và bảo mật. Nhận dạng mặt người tức là đưa ra những thông tin

về đối tượng được đưa vào từ một bức ảnh, hay từ camera quan sát. Bước đầu tiên của

một hệ thống nhận dạng mặt người là phát hiện khuôn mặt, tức xác định vị trí khuôn mặt

trên bức ảnh, sau đấy tách khuôn mặt ra khỏi ảnh để tiến hành nhận dạng.

Trong khóa luận này em xin nêu một trong những phương pháp để phát hiện khuôn

mặt trong ảnh, sau đấy mở rộng ra với phát hiện mặt người trong video và webcam.

Sau khi đã xem xét các hướng tiếp cận khác nhau, em chọn phương pháp tiếp cận

học máy bằng Adaboost và mô hình Cascade of classifiers. Điểm mạnh của Adaboost là

tốc độ phát hiện khuôn mặt khá nhanh. Kết quả thử nghiệm cho thấy chương trình đạt độ

chính xác khá cao với các ảnh mặt người được chụp trực diện bằng máy kĩ thuật số.

v

MỤC LỤC

TÓM TẮT............................................................................................................................iv

MỤC LỤC ............................................................................................................................v

DANH SÁCH THUẬT NGỮ ............................................................................................vii

DANH MỤC HÌNH VẼ................................................................................................... viii

DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT ............................................................................................ix

MỞ ĐẦU ..............................................................................................................................1

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH MẶT NGƯỜI ............3

1. Giới thiệu về bài toán xác định mặt người trong ảnh................................................ 3

2. Định nghĩa bài toán xác định mặt người. .................................................................. 3

3. Những khó khăn và thách thức đối với bài toán xác định mặt người. ...................... 3

4. Các ứng dụng của xác định mặt người...................................................................... 4

4.1. Xác minh tội phạm................................................................................................. 4

4.2. Camera chống trộm................................................................................................ 4

4.3. Bảo mật. ................................................................................................................. 4

4.4. Lưu trữ khuôn mặt ................................................................................................. 4

4.5. Các ứng dụng khác ................................................................................................ 5

5. Xác định phạm vi đề tài............................................................................................. 5

Chương 2 CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ................................................................7

1. Các phương pháp chính để xác định mặt người........................................................ 7

1.1. Hướng tiếp cận dựa trên tri thức........................................................................... 8

1.2. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi. ............................................ 10

1.3. Hướng tiếp cận dựa trên so sánh khớp mẫu. ....................................................... 13

1.4. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo....................................................................... 16

Chương 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT .......................................................................................23

1. Tổng quan về Adaboost........................................................................................... 23

1.1. Tiếp cận Boosting ................................................................................................ 23

1.2. Adaboost .............................................................................................................. 24

1.3. Các đặc trưng Haar-Like...................................................................................... 28

1.4. Cascade of Classifiers .......................................................................................... 31