Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Phương pháp nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong quản lý nhân sự

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> NGUYỄN THỊ THUỶ<br /> <br /> PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT NGƯỜI<br /> VÀ ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝ NHÂN SỰ<br /> <br /> Ngành: Khoa học máy tính<br /> Chuyên Ngành: Khoa học máy tính<br /> Mã Số: 8480101.01<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:<br /> Ts. Nguyễn Văn Vinh<br /> <br /> HÀ NỘI-NĂM 2018<br /> <br /> Nguyễn Thị Thủy<br /> <br /> i<br /> <br /> Đại Học Công Nghệ<br /> <br /> LỜI CAM ĐOAN<br /> Luận văn thạc sĩ đề tài “Nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong quản lý<br /> nhân sự” là công trình cá nhân tôi. Các nội dung nghiên cứu và kết quả trình bày trong<br /> luân văn này là trung thực và rõ ràng. Các tài liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ và<br /> ghi rõ nguồn gốc.<br /> <br /> Tác giả luận văn ký và ghi rõ họ tên<br /> <br /> Nguyễn Thị Thủy<br /> <br /> ii<br /> <br /> Đại Học Công Nghệ<br /> <br /> MỤC LỤC<br /> LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i<br /> MỤC LỤC ....................................................................................................... iii<br /> DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ.................................................................... v<br /> DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT................................................................ vii<br /> PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1<br /> 1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................ 1<br /> 2. Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Mục đích<br /> của luận văn: ...................................................................................................... 1<br /> 3. Nội dung luân văn .......................................................................................... 2<br /> CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN NHẬN ĐỐI TƯỢNG NHẬN DẠNG KHUÔN<br /> MẶT .................................................................................................................. 3<br /> 1.1. Tổng quan và các khái niệm liên quan đến nhận dạng khuôn mặt ................ 3<br /> 1.1.1. Hệ thống sinh trắc học .............................................................................. 3<br /> 1.1.2. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt ................................................................ 3<br /> 1.1.3. Hệ thống xác minh hay xác thực khuôn mặt là gì ..................................... 3<br /> 1.1.4. Những thách thức trong bài toán nhận dạng khuôn mặt ............................ 4<br /> 1.2. Tổng quan về các ứng dụng tương tác người máy liên quan tới khuôn mặt.. 4<br /> 1.3. Hướng tiếp cận chính trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt ......................... 4<br /> 1.3.1. Các công trình nghiên cứu về Phương pháp nhận dạng và kiểm chứng chất<br /> lượng cho một hệ thống nhận dạng khuôn mặt ................................................... 4<br /> 1.3.2. Hướng tiếp cận của luận văn..................................................................... 7<br /> CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT CHO NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT.......... 8<br /> I. Học máy.......................................................................................................... 8<br /> 1.1. Phương pháp Deep Learning (CNN) ........................................................... 8<br /> 1.2. Phương pháp truyền thống........................................................................... 8<br /> II. Các kỹ thuật sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt .......................................... 9<br /> Nguyễn Thị Thủy<br /> <br /> iii<br /> <br /> Đại Học Công Nghệ<br /> <br /> 2.1. Phát hiện khuôn mặt (Viola Jone Face detection) ........................................ 9<br /> 2.2. Trích chọn đặc trưng Weber local Descripor- WLD .................................. 12<br /> 2.3. Giới thiệu phương pháp phân tích thành phần chính PCA ......................... 15<br /> 2.3.1. Giới thiệu phương pháp PCA ................................................................. 15<br /> 2.3.2. Đặc trưng PCA ....................................................................................... 19<br /> 2.3.3. Phương pháp phân tích thành phần chính(PCA) ..................................... 19<br /> 2.3.4. Các bước thực hiện trích chọn đặc trưng PCA ........................................ 21<br /> 2.4. Học máy hộ trợ vestor SVM ...................................................................... 23<br /> 2.4.1. Cơ sở lý thuyết ....................................................................................... 23<br /> 2.4.2. SVM tuyến tính ...................................................................................... 23<br /> 2.4.3. SVM Phi Tuyến tính ............................................................................... 25<br /> CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT TRONG NHẬN DẠNG<br /> KHUÔN MẶT ................................................................................................ 30<br /> 3.1. Phát hiện khuôn mặt (Viola Jone Face Detection) ..................................... 30<br /> 3.2. Trích chọn đặc trưng (WLD) ..................................................................... 30<br /> 3.3. Phân tích thành phần chính PCA và nhận dạng/phân lớp SVM ................. 31<br /> 3.4. Mô tả dữ liệu ............................................................................................. 32<br /> 3.4.1. Thu nhập dữ liệu..................................................................................... 32<br /> 3.4.2. Biểu diễn dữ liệu khuôn mặt trong máy tính ........................................... 34<br /> 3.4.3. Dữ liệu huấn luyện ................................................................................. 35<br /> 3.5. Kết quả thực nghiệm ................................................................................. 35<br /> 3.6. Ứng dụng trong quản lý nhân sự................................................................ 37<br /> 3.6.1. Mô hình nhận dạng trong quản lý nhân sự .............................................. 37<br /> 3.6.2. Giao diện màn hình chức năng nhận dạng .............................................. 38<br /> 3.6.3. Giao diện màn hình chức năng quản lý bộ phận...................................... 39<br /> 3.6.4. Giao diện màn hình chức năng quản lý phòng ban.................................. 40<br /> 3.6.5. Giao diện màn hình chức năng quản lý nhân sự ...................................... 41<br /> KẾT LUẬN ..................................................................................................... 42<br /> DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………….43<br /> Nguyễn Thị Thủy<br /> <br /> iv<br /> <br /> Đại Học Công Nghệ<br /> <br /> DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ<br /> Hình 0.1 So sách tác vụ nhận dạng khuôn mặt và xác minh khuôn mặt .............. 3<br /> Hình 0.2 Mô phỏng nhận dạng khuôn mặt .......................................................... 7<br /> Hình 0.3 Haar Features sử dụng trong Violo Jones............................................. 9<br /> Hình 0.4 Applying on a give image .................................................................... 9<br /> Hình 0.5 Ví dụ về Haar features ....................................................................... 91<br /> Hình 0.6 Ví dụ ảnh Integral .............................................................................. 91<br /> Hình 0.7 Ảnh ví dụ tính Ô pixcel...................................................................... 92<br /> Hình 0.8 Các bước loại khuôn mặt hay không .................................................. 93<br /> Hình 0.9 Kết quả phát hiện khuôn mặt ............................................................. 93<br /> Hình 0.10 Tính kích thích sai khác ................................................................... 95<br /> Hình 0.11 Ảnh trên là ảnh gốc, ảnh thứ 2 là ảnh trích chọn đặc trưng .............. 95<br /> Hình 0.12 Minh họa về tính toán của WLD ...................................................... 96<br /> Hình 0.13 Lụa chọn các trục toạ độ mới để biểu diễn dữ liệu [11] .................. 178<br /> Hình 0.14 Siêu măt phân cách tuyến tính cho trường hợp phân cách được và ký<br /> Hiệu các support vestor chính là các diểm được bao bằng viền tròn ............... 242<br /> Hình 0.15 ảnh, trong H, với hình vuông [1,-1] €R2 dưới ánh xạ ϴ ................... 27<br /> Hình 0.16 cây nhị phân: Cấu trúc cây nhị phân với số lớp bằng số mũ của 2.<br /> Phải: số mũ không bằng số mũ của 2 ................................................................ 29<br /> Hình 0.17 Mô hình quá trình tạo các đặc trưng mặt ......................................... 31<br /> Hình 0.18 Mô hình sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt .................................. 31<br /> Hình 0.19 Mô hình quá trình tạo các đặc trưng mặt ....................................... 312<br /> Hình 0.20 ảnh ban đầu được biểu diễn theo các trọng số<br /> <br /> và eigenface ..... 323<br /> <br /> Hình 0.21 Ví dụ về ảnh của một người trong Yale face Database ................... 334<br /> Hình 0.22 Ảnh 12 khuôn mặt người được đánh thứ tự từ 1 đến 12 ................. 334<br /> Hình 0.23 Kích thước chuẩn hóa của một mẫu khuôn mặt trong học tập ........ 345<br /> Hình 0.24 Một phần của tập ảnh luyện ........................................................... 356<br /> Nguyễn Thị Thủy<br /> v<br /> Đại Học Công Nghệ<br /> <br />