intTypePromotion=3

Báo cáo "Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

0
48
lượt xem
5
download

Báo cáo "Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng "

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tổng quan về đặc điểm chân dung đối tượng, dựa trên các cơ sở khoa học, nguyên tắc, phương pháp nghiên cứu đặc điểm chân dung nói chung để đưa ra hệ thống các đặc điểm liên quan đến đối tượng. Tiến hành nghiên cứu mô hình nghiệp vụ của hệ thống, đí sâu phân tích các quy trình, các mô hình ca sử dụng hệ thống, mô hình kiến trúc hệ thống, mô hình cơ sở dữ liệu. Phân tích và thiết kế hệ thống cho các thông tin quản lý, cơ sở dữ liệu và các chức năng...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Báo cáo "Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng "

  1. Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng Phạm Văn Dinh Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ Phần mềm; Mã số: 60.48.10 Người hướng dẫn: PGS.TS. Phương Minh Nam Năm bảo vệ: 2008 Abstract: Tổng quan về đặc điểm chân dung đối tượng, dựa trên các cơ sở khoa học, nguyên tắc, phương pháp nghiên cứu đặc điểm chân dung nói chung để đưa ra hệ thống các đặc điểm liên quan đến đối tượng. Tiến hành nghiên cứu mô hình nghiệp vụ của hệ thống, đí sâu phân tích các quy trình, các mô hình ca sử dụng hệ thống, mô hình kiến trúc hệ thống, mô hình cơ sở dữ liệu. Phân tích và thiết kế hệ thống cho các thông tin quản lý, cơ sở dữ liệu và các chức năng của hệ thống. Căn cứ vào kết quả phân tích và thiết kế hệ thống, đưa ra các giao diện chính của hệ thống như: giao diện tổng thể, giao diện chức năng, giao diện các tools công cụ, các form chức năng. Sau cùng, đưa ra mô hình của bộ chương trình phần mềm thử nghiệm tương ứng và đánh giá kết quả thử nghiệm Keywords: Chân dung; Công nghệ thông tin; Phần mềm; Thiết kế hệ thống Content MỞ ĐẦU Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ thông tin, cảnh sát một số nước tiên tiến trên thể giới đã ứng dụng để xây dựng các chương trình tái tạo lại chân dung đối tượng một cách tự động theo đặc tả của các nhân chứng. Các hệ thống tái tạo lại chân dung đối tượng thường được dựa theo ngân hàng dữ liệu về các bộ phận trên khuôn mặt như: tóc, tai, mắt, mũi, miệng, gò má, cằm ... để từ đó lắp ghép lại theo trí nhớ của các nhân chứng. Các hệ thống này đã trở lên lạc hậu và không khả thi khi tình hình tội phạm phát triển với qui mô toàn cầu và ngân hàng dữ liệu trở nên cực lớn. Một khó khăn khác gặp phải là các nhân chứng không có cái nhìn tổng quan về một khuôn mặt cụ thể nên việc tái tạo gặp nhiều khó khăn. Các giải thuật tìm kiếm thông minh dựa trên các kỹ thuật công nghệ về trí tuệ nhân tạo ngày càng hoàn thiện đã cho phép xây dụng lại hệ thống tái tạo chân dung đối tượng dựa vào một số mẫu cơ bản của các bộ phận khuôn mặt. Cụ thể dựa vào giải thuật di truyền, các nhà
  2. khoa học của cảnh sát Anh đã cho ra đời sản phẩm tái tạo chân dung đối tượng dựa vào mô tả của nhân chứng. Tại nước ta hiện nay, các sản phẩm công nghệ thông tin đã được ứng dụng nhiều trong công tác phòng chống và đấu tranh với tội phạm nhưng sản phẩm tái tạo chân dung đối tượng dựa vào mô tả của các nhân chứng chưa áp dụng còn rất hạn chế. Mặc dù việc ứng dụng một cách thủ công cũng đã được thực hiện tại công an một số tỉnh thành phố tại một vài vụ án dựa vào sự giúp đỡ của các hoạ sỹ. Một vài năm trước đây, một số nhà khoa học của Việt Nam cũng như đội ngũ cán bộ của Tổng cục kỹ thuật - Bộ Công an cũng đã đặt mục tiêu xây dựng hệ thống tái tạo lại chân dung đối tượng dựa vào đặc tả của các nhân chứng. Trên cơ sở ngân hàng dữ liệu các bộ phận của khuôn mặt, theo mô tả của các nhân chứng để lắp ghép lại thành một khuôn mặt tội phạm cụ thể. Tuy nhiên, do khó khăn gặp phải về việc có đầy đủ ngân hàng các bộ phận của khuôn mặt, về khả năng tìm kiếm cũng như lưu trữ nên sản phẩm chưa được đưa ra ứng dụng. Những hệ thống như vậy thường gặp một số hạn chế sau: - Dữ liệu lưu trữ quá lớn, và thường là khó để có thể lưu trữ được đầy đủ các mẫu ảnh vì tính đa dạng của khuôn mặt và cơ sở dữ liệu là ảnh. - Với mỗi một ảnh mẫu là một phần của khuôn mặt, nhân chứng khó có thể hình dung đuợc một khuôn mặt hoàn chỉnh, chính xác. Do vậy, ảnh đối tượng tái tạo được có thể khác xa so với ảnh thực tế. - Đối với hệ thống này yêu cầu người sử dụng cần phải có những kỹ năng cơ bản về nhân chủng học và những kỹ năng cần thiết về đồ hoạ để tái tạo khuôn mặt một cách sát hợp với thực tế từ các ảnh mẫu là từng bộ phận rời rạc của khuôn mặt. Con người là đối tượng nghiên cứu rất phong phú và phức tạp của nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Mỗi ngành khoa học, mỗi lĩnh vực khoa học khi nghiên cứu về con người chỉ với góc độ, khía cạnh riêng để phục vụ thiết thực cho ngành khoa học đó - Khoa học hình sự nói chung và kỹ thuật hình sự nói riêng đã nghiên cứu về đặc điểm bề ngoài con người từ nhiều năm qua. Mục đích của việc nghiên cứu, trước hết là để nhận dạng, tái tạo, lai ghép phục vụ công tác phòng ngừa, đấu tranh chống các loại tội phạm và quản lý con người. Với mục đích nêu trên, việc nghiên cứu đặc điểm, nhận dạng, tái tạo, mô phỏng, dựng chân dung liên quan đến dạng người, các bộ phận trên con người là khâu nghiệp vụ quan trọng trong toàn lực lượng - đặc biệt là lực lượng điều tra tội phạm. Nghiên cứu về lĩnh vực đặc điểm dạng người nói chung và mặt người nói riêng trong cơ quan điều tra tội phạm đã có từ xa xưa trên thế giới. Họ áp dụng rất sớm vấn đề này vào việc xác định tái phạm và kẻ phạm tội, ngoài ra còn sử dụng cho công tác khác như tìm kiếm tung tích, danh tính con người. 2
  3. Ngày nay, khi nền khoa học kỹ thuật phát triển việc ứng dụng khoa học kỹ thuật tiên tiến càng cho phép chúng ta giải quyết bài toán nhanh, chính xác và hiệu quả hơn nhờ có những thành tựu của các ngành khoa học khác như: Nhân chủng học, hình thái học, dân tộc học, nhân trắc học, khoa học chỉnh hình... đã tạo cơ sở cho khoa học nhận dạng người nói chung, lai ghép, tái tạo mặt người nói riêng nghiên cứu, đúc kết, vận dụng có những bước phát triển mới, khoa học hơn, chính xác hơn về phương pháp nghiên cứu, ghi nhận, mô tả cũng như giám định ảnh chân dung. Căn cứ vào yêu cầu thực tiễn của ngành Công an, cũng như vận dụng kiến thức nghiên cứu học tập tôi mạnh dạn chọn nghiên cứu đề tài “ Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng ” là luận văn tốt nghiệp. Với mong muốn luận văn này thực hiện nhằm đưa ra được hướng nghiên cứu và từng bước xây dựng hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng. Mục đích cụ thể là: Về lý thuyết: Nghiên cứu, phân tích tổng quan về đặc điểm chân dung đối tượng thông qua: - Cơ sở khoa học của việc nghiên cứu đặc điểm của chân dung. - Những nguyên tắc và phương pháp chung khi nghiên cứu đặc điểm chân dung. - Phân tích và nghiên cứu hệ thống các đặc điểm liên quan đến đối tượng. Từ đó làm cơ sở lý thuyết quan trọng để xây dựng hệ thống tái tạo chân dung đối tượng dựa theo đặc tả của các nhân chứng. Về thực tiễn: Dựa vào cơ sở nghiên cứu, phân tích lý thuyết trên để Phân tích thiết kế hệ thống tái tạo chân dung đối tượng theo đặc tả của các nhân chứng từ đó xây dựng bộ chương trình phần mềm thử nghiệm tương ứng. Luận văn được chia làm các phần cơ bản tương ứng với các chương: Chương 1 - Tổng quan về đặc điểm chân dung đối tượng. Chương này tập trung vào nghiên cứu, phân tích các đặc điểm liên quan đến chân dung đối tượng.Căn cứ vào các cơ sở khoa học, các nguyên tắc, phương pháp nghiên cứu đặc điểm chân dung để đưa ra hệ thống các đặc điểm liên quan đến đối tượng. Chương 2 - Mô hình nghiệp vụ và các yêu cầu của hệ thống. Chương này trình bày mô hình nghiệp vụ của hệ thống. Trong đó đi sâu phân tích các quy trình nghiệp vụ, các mô hình ca sử dụng hệ thống, các mô hình kiến trúc hệ thống, các mô hình cơ sở dữ liệu. Chương 3 - Phân tích và thiết kế hệ thống. 3
  4. Chương này, Tác giả sẽ phân tích và thiết kế kiến trúc hệ thống, Phân tích và thiết kế các thông tin quản lý, phân tích thiết kế Cơ sở dữ liệu và phân tích thiết kế các chức năng của hệ thống. Chương 4 - Thiết kế giao diện Chương này, Tác giả căn cứ vào kết quả phân tích và thiết kế hệ thống đưa ra các giao diện chính của hệ thống, như: Giao diện tổng thể, giao diện chức năng, giao diện các Tools công cụ, Giao diện các Form chức năng. Chương 5 - Thử nghiệm và đánh giá Chương này, Tác giả đưa ra mô hình thử nghiệm để minh chứng cho tính khả thi của đề tài. Sau đó tổng kết, đánh giá các nội dung đã thực hiện. Ngoài các chương chính, bố cục luận văn còn có các phần: Mở đầu, Kết luận và Tài liệu tham khảo. Phần kết luận nêu tóm tắt các vấn đề đã trình trong các chương, đánh giá các kết quả đã đạt được và chưa đạt được, đồng thời đưa ra các định hướng nghiên cứu, phát triển tiếp theo. Mặc dù đã rất cố gắng, song do khuôn khổ thời gian và nhận thức hạn hẹp nên luận văn còn những hạn chế nhất định, tác giả rất mong nhận được những góp ý để vấn đề nghiên cứu này ngày càng được hoàn thiện hơn. Qua đây, tác giả xin chân thành cảm ơn tới PGS.TS Phương Minh Nam, người thầy hướng dẫn và chỉ bảo tận tình trong quá trình thực hiện luận văn này, xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô đã dạy và giúp đỡ trong suốt quá trình học tập tại trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội. References Tiếng Việt [1] Trường Học viện cảnh sát nhân dân. Giáo trình nghiên cứu đặc điểm dạng người . [2] GS.TS Nguyễn Văn Vỵ. Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống phần mềm theo hướng đối tượng. Tiếng Anh [3] Grady Booch. Object-Oriented Analysis and design with Applications. Second Edition. Benjamin/Cummings, 1994. (ISBN 0-8053-5340-2). [4] Graig Larman. Applying UML and Patterns. An Introduction to Object-Oriented Analysis an design. Prentice Hall PTR, 1998. [5] Erik Hjelmas – Department of infomatics, University of Oslo,P.O.Box 1080 Blindern, N- 0316 Oslo, Norway and Boon Kee Low – Department of Meteoroligy, University of 4
  5. Edinburgh, JCMB, Kings Buildings, Mayfield Road, Edinburgh EH9 3JZ, Scotland, United Kingdom. Face Detection. [6] Hennry A.Rowley, student Member, IEEE, Shumeet Baluja, and takeo kanande, Fellow, IEEE. Neural Network – Based Face Detection. Phần mềm [7] Microsft SQL server 2000. [8] Microsoft Visual Basic 6.0. 5

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản