Luận văn:Nhận dạng ảnh mặt người trong điều kiện ánh sáng thay đổi

®¹i häc quèc gia hµ néi khoa c«ng nghÖ

Vò §×nh Hoµng NhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng thay ®æi

Ngµnh: C«ng nghÖ th«ng tin

C¸n bé h−íng dÉn: TS. Hµ Quang Thôy

TS. NguyÔn Thanh Tïng

Hµ néi 2002

Môc lôc

lêi nãi ®Çu.......................................................................................................................3

ch−¬ng 1. Tæng quan vÒ nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ............................5

1.1 Bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ............................................................5 1.1.1 Bµi to¸n vµ c¸c yªu cÇu nhËn d¹ng.....................................................................5 1.1.2 Gi¶i quyÕt bµi to¸n tõ quan ®iÓm cña lý thuyÕt nhËn d¹ng..................................8

1.2 gi¶i quyÕt vÊn ®Ò trong bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ......9 1.2.1 Thu nhËn d÷ liÖu.................................................................................................10 1.2.2 BiÓu diÔn ®èi t−îng.............................................................................................12 1.2.3 LËp luËn kÕt qu¶.................................................................................................14

1.3 hÖ thèng kü thuËt nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ....................................14 1.3.1 Qui tr×nh c«ng nghÖ xö lý th«ng tin....................................................................15 1.3.2 C¸c vÊn ®Ò trong triÓn khai thùc tÕ ....................................................................16 1.3.3 C¸c øng dông ®iÓn h×nh......................................................................................17

ch−¬ng 2. nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng

thay ®æi .........................................................................................................................19

2.1 Ph©n tÝch c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng .......19 2.1.1 ¸nh s¸ng..............................................................................................................19 2.1.2 C¸c thay ®æi h×nh häc.........................................................................................19 2.1.3 Sai sè do hÖ thèng...............................................................................................20

2.2 C¸c kü thuËt gi¶i quyÕt ..................................................................................20 2.2.1 §−a c¸c th«ng tin vÒ ®iÒu kiÖn m«i tr−êng vµo m« t¶ ®èi t−îng........................20 2.2.2 C¸ch gi¶i quyÕt dùa trªn kü thuËt kho¶ng c¸ch tiÕp xóc....................................24 2.2.3 KÕt hîp c¸c c¸ch biÓu diÔn ®èi t−îng kh¸c nhau...............................................26

Ch−¬ng 3. thuËt to¸n nhËn d¹ng trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng

thay ®æi .........................................................................................................................32

3.1 ThuËt to¸n so s¸nh khu«n mÉu dùa theo kho¶ng c¸ch tiÕp xóc

................................................................................................................................32

3.2 ThuËt to¸n so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng dùa theo kho¶ng c¸ch tiÕp

xóc ................................................................................................................................35

3.3 KÕt hîp hai thuËt to¸n so s¸nh trªn ......................................................37

KÕt luËn ........................................................................................................................39

Tµi liÖu tham kh¶o.................................................................................................40

lêi nãi ®Çu

NhËn d¹ng mÆt ng−êi b»ng m¾t lµ mét ph−¬ng thøc th«ng dông rÊt hiÖu qu¶ vµ ®¹t ®é chÝnh x¸c cao ngay c¶ trong tr−êng hîp cã c¸c thay ®æi lín bëi c¸c t¸c nh©n kÝch thÝch trùc quan do c¸c ®iÒu kiÖn quan s¸t, diÔn c¶m, l·o hãa vµ c¸c tiªu khiÓn nh− kÝnh hoÆc c¸c thay ®æi kiÓu tãc. Tuy nhiªn viÖc x©y dùng c¸c hÖ thèng tù ®éng thùc hiÖn nhiÖm vô nhËn d¹ng nµy th«ng qua ¶nh lµ rÊt khã kh¨n v× gÆp ph¶i c¸c biÕn ®æi quan träng trong qu¸ tr×nh ®Þnh d¹ng ¶nh.

D−íi ®©y lµ mét sè bµi to¸n cã liªn quan tíi nhËn d¹ng mÆt ng−êi:

- Ph¸t hiÖn ®−êng biªn cña mÆt ng−êi trong mét ¶nh chôp toµn c¶nh nµo ®ã (t¸ch

¶nh mÆt ng−êi),

- X¸c ®Þnh ng−êi qua ¶nh ®· ®−îc t¸ch nhê ®èi s¸nh ¶nh víi ¶nh cña mét tËp hîp

ng−êi ®· ®−îc qu¶n lý nµo ®ã (®Þnh danh ¶nh),

- Ph©n tÝch c¸c diÔn c¶m cña mÆt ®Ó biÕt ®−îc t×nh tr¹ng cña ng−êi trong ¶nh t¹i

thêi ®iÓm chôp ¶nh

NhËn d¹ng mÆt ng−êi tù ®éng lµ mét c«ng viÖc khã kh¨n bëi v× kh¶ n¨ng thay ®æi vèn cã cña qu¸ tr×nh ®Þnh d¹ng ¶nh trong giíi h¹n vÒ chÊt l−îng ¶nh vµ tr¾c quang, h×nh häc, che lÊp, thay ®æi, vµ c¶i trang. Ngµy nay tÊt c¶ c¸c hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt tù ®éng ®ang sö dông chØ cã thÓ thùc hiÖn trªn c¸c cë së d÷ liÖu ¶nh h¹n chÕ trong giíi h¹n vÒ cì, tuæi, giíi tÝnh, vµ/hoÆc chñng téc vµ tuy nhiªn, nhËn d¹ng mÆt tù ®éng ®−îc thõa nhËn lµ tèt trong c¸c m«i tr−êng ®−îc ®iÒu khiÓn.

Kho¸ luËn "NhËn d¹ng mÆt ng−êi trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng thay ®æi" cã néi dung kh¶o s¸t mét sè ph−¬ng ph¸p vµ kü thuËt trong lÜnh vùc nhËn d¹ng ¶nh, ®−îc chia thµnh ba ch−¬ng:

Ch−¬ng 1 "Tæng quan vÒ nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi" tr×nh bµy mét c¸ch tæng quan vÒ c¸c nhiÖm vô cña hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt: M« t¶ bµi to¸n, c¸ch gi¶i quyÕt bµi to¸n theo quan ®iÓm cña lý thuyÕt nhËn d¹ng vµ c¸c hÖ thèng triÓn khai thùc tÕ. Néi dung cña ch−¬ng ®−îc chia lµm 3 phÇn. PhÇn thø nhÊt m« t¶ bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi, tr×nh bµy c¸c ®iÒu kiÖn bµi to¸n, c¸c yªu cÇu nhËn d¹ng vµ gi¶i quyÕt bµi to¸n theo quan ®iÓm cña nhËn d¹ng. PhÇn thø hai gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò trong bµi to¸n nhËn d¹ng, ®−a ra c¸c quy tr×nh mµ mét hÖ thèng nhËn d¹ng tu©n theo. PhÇn thø ba m« t¶ hÖ thèng kü thuËt trong bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi, tr×nh bµy c¸c quy tr×nh xö lý th«ng tin, c¸c vÊn ®Ò triÓn khai thùc tÕ vµ c¸c øng dông ®iÓn h×nh.

Ch−¬ng 2 "Ph©n tÝch c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng vµ c¸c c¸ch tiÕp cËn ®Ó gi¶i quyÕt bµi to¸n." tr×nh bµy c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn nhËn d¹ng ¶nh vµ hai c¸ch

tiÕp cËn nh»m gi¶i quyÕt bµi to¸n. Khãa luËn xem xÐt c¸ch tiÕp cËn dùa trªn khu«n mÉu, c¸ch tiÕp cËn dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng vµ kÕt hîp c¶ hai c¸ch tiÕp cËn nµy ®Ó thu ®−îc kÕt qu¶ tèt nhÊt.

Ch−¬ng 3 "Mét sè thuËt to¸n gi¶i quyÕt bµi to¸n dùa trªn hai c¸ch tiÕp cËn nhËn d¹ng ¶nh mÆt". Ch−¬ng nµy tr×nh bµy c¸c thuËt to¸n nhËn d¹ng mét ¶nh dùa trªn thuËt to¸n kho¶ng c¸ch tiÕp xóc.

PhÇn kÕt luËn nªu tãm t¾t l¹i néi dung chÝnh ®−îc ®Ò cËp ®Õn trong khãa luËn, mét

sè kÕt qu¶ vµ khiÕm khuyÕt cña khãa luËn vµ ®Þnh ra ph−¬ng h−íng nghiªn cøu tiÕp theo.

PhÇn tµi liÖu tham kh¶o tr×nh bµy c¸c tµi liÖu nghiªn cøu gÇn ®©y cña mét sè t¸c gi¶

n−íc ngoµi. Mçi tµi liÖu ®Òu nªu ®−îc khÝa c¹nh nµo ®ã cña néi dung ®ang nghiªn cøu.

Do thêi gian vµ tr×nh ®é cßn h¹n chÕ, viÖc triÓn khai thuËt to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi trong c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng cßn ë møc ®é nhÊt ®Þnh vµ ch−a ®−îc cµi ®Æt trong thùc tÕ. Hy väng r»ng nÕu thêi gian vµ cñng cè thªm sù hiÓu biÕt t«i sÏ tiÕn hµnh nghiªn cøu s©u h¬n vÒ vÊn ®Ò nµy.

ch−¬ng 1. Tæng quan vÒ nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi

C«ng nghÖ nhËn d¹ng ¶nh ®−îc øng dông trong nhiÒu miÒn øng dông kh¸c nhau vµ

t¸c ®éng ®Õn nhiÒu khÝa c¹nh cña ®êi sèng con ng−êi:

- Trong c«ng nghiÖp: NhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi tù ®éng ®−îc ¸p dông cho c¸c hÖ

thèng b¶o mËt nh− kiÓm so¸t truy cËp truyÒn th«ng tr¹m lµm viÖc, truy cËp ng©n hµng.

- Trong chÝnh phñ: HÖ thèng nhËn d¹ng mÆt ng−êi tù ®éng ®−îc dïng trong kiÓm so¸t xuÊt nhËp c¶nh, kiÓm so¸t vïng biªn giíi vµ b¶o mËt an ninh s©n bay, h¶i c¶ng. NhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi tù ®éng cã thÓ hç trî cho viÖc x¸c ®Þnh téi ph¹m ®èi víi môc ®Ých cña ph¸p lý vµ c¸c kü thuËt chèng khñng bè.

- Trong y häc: NhËn d¹ng mÆt ng−êi tù ®éng cã thÓ h÷u Ých trong viÖc nghiªn cøu

hÖ thèng thÇn kinh, sù ph¶n øng t©m lý cña bÖnh nh©n.

§Ó x©y dùng mét hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt ng−êi tù ®éng, tr−íc hÕt cÇn xem xÐt c¸c

kh¸i niÖm vµ bµi to¸n liªn quan trong hÖ thèng nãi trªn.

1.1 Bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi

Trong bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi cÇn quan t©m ®Õn c¸c yÕu tè ngo¹i c¶nh t¸c ®éng ®Õn qu¸ tr×nh vµ quan t©m ®Õn c¸c c¸ch tiÕp cËn ®Ó gi¶i quyÕt bµi to¸n nhËn d¹ng sao cho hÖ thèng nhËn d¹ng lµ bÒn v÷ng víi c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng. Tr−íc hÕt mét sè kh¸i niÖm ®−îc gi¶i thÝch nh− d−íi ®©y:

- ¶nh mÆt ng−êi: Mét ¶nh chôp mÆt cña mét ng−êi nµo ®ã ®ang cã trong hÖ thèng,

- Líp ¶nh mÆt ng−êi: Do ¶nh chôp mÆt ng−êi phô thuéc vµo ®iÒu kiÖn ngo¹i c¶nh vµ néi t©m cña ng−êi ®ã khi chôp ¶nh nªn víi mçi mét ng−êi, hÖ thèng cÇn cã mét tËp hîp ¶nh mÆt cña cïng mét ng−êi ®ã song thÓ hiÖn ®−îc nhiÒu tr¹ng th¸i kh¸c nhau. Chóng ta gäi tËp hîp ®ã lµ tËp ¶nh mÉu cña ng−êi ®ã. Khi nãi ®Õn mét líp ¶nh mÆt ng−êi lµ nãi ®Õn tËp ¶nh mÉu cña cïng mét ng−êi.

1.1.1 bµi to¸n vµ c¸c yªu cÇu nhËn d¹ng

Bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi cã thÓ ®−îc ph¸t biÓu nh− sau: Cho tr−íc mét tËp h÷u h¹n (nhãm ng−êi), danh tÝnh vµ c¸c th«ng tin tïy th©n cã thÓ ®−îc biÕt tr−íc, x lµ ¶nh mÆt ng−êi cÇn nhËn d¹ng th× bµi to¸n thùc hiÖn theo c¸c nhiÖm vô nh− sau:

- X¸c ®Þnh danh tÝnh cña ng−êi trong ¶nh khi ®· biÕt ng−êi ®ã thuéc vµo nhãm

ng−êi ®· biÕt. §©y chÝnh lµ bµi to¸n ph©n lo¹i N líp.

- X¸c ®Þnh xem ng−êi trong ¶nh thuéc vµo nhãm ng−êi cho tr−íc hay kh«ng.

- Gi¶ thiÕt r»ng ng−êi trong ¶nh lµ mét ng−êi thuéc nhãm ng−êi biÕt tr−íc, cÇn

kiÓm tra xem gi¶ thiÕt ®ã cã ®óng kh«ng.

- NhËn d¹ng ®Çy ®ñ tøc lµ tr−íc tiªn ta xem ng−êi trong ¶nh cã thuéc nhãm ng−êi

cho tr−íc hay kh«ng, sau ®ã x¸c ®Þnh xem ¶nh ®ã lµ cña ng−êi nµo trong nhãm.

Tr−íc hÕt cÇn lµm râ kh¸i niÖm ¶nh ®−îc qu¶n lý trong hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh. HÖ

thèng qu¶n lý ¶nh quan t©m tíi hai yÕu tè sau ®©y:

- §Æc tr−ng ¶nh cña ®èi t−îng ®−îc qu¶n lý. Theo lý thuyÕt nhËn d¹ng ¶nh, mçi mét lo¹i ¶nh ®èi t−îng cã mét sè ®Æc tr−ng nµo ®ã ch¼ng h¹n nh− nhËn d¹ng mÆt ng−êi th× cã c¸c lo¹i ®Æc tr−ng hiÓu mÆt: tr¸i xoan, ch÷ ®iÒn, tû lÖ kho¶ng c¸ch hai m¾t ... hoÆc nhËn d¹ng ch÷ c¸i lµ sè thµnh phÇn liªn th«ng viÕt nªn ch÷ c¸i ®ã .... C¸c ®Æc tr−ng nµy ®−îc ph©n thµnh hai lo¹i: c¸c ®¹i l−îng bÊt biÕn (kh«ng bÞ thay ®æi trong mäi thao t¸c víi ¶nh) vµ c¸c ®Æc tr−ng kh¸c. Gäi n1 lµ sè c¸c ®Æc tr−ng thuéc lo¹i nµy.

- YÕu tè t¸c ®éng cña m«i tr−êng vµo ¶nh khi chôp. ¶nh chôp cña mét ®èi t−îng phô thuéc vµo m«i tr−êng chôp ¶nh (¸nh s¸ng, gãc chôp...) v× vËy ®Ó nhËn d¹ng ¶nh cÇn tÝnh ®Õn t¸c ®éng cña m«i tr−êng ®èi víi ¶nh chôp. C¸c ¶nh h−ëng m«i tr−êng m¹nh nhÊt ®ã lµ ¸nh s¸ng, gãc chôp (yÕu tè h×nh häc) ... §Ó hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh ho¹t ®éng tèt cÇn biÓu diÔn ®−îc sù t¸c ®éng nãi trªn tíi ¶nh. Gi¶i ph¸p ®Çu tiªn ®−îc nghÜ ®Õn lµ cÇn n¾m b¾t ®−îc "toµn bé" c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr−êng lµ kh«ng thÓ thùc thi ®−îc v× kh¶ n¨ng v« h¹n vÒ t¸c ®éng cña m«i tr−êng ®èi víi ¶nh chôp. Mét hÖ thèng rÊt khã thùc hiÖn tèt nÕu nh− kh«ng gian ho¹t ®éng lµ qu¸ lín (®−a qu¸ nhiÒu ¶nh h−ëng m«i tr−êng) hoÆc qu¸ bÐ (®−a qu¸ Ýt ®iÒu kiÖn m«i tr−êng). §iÒu ®ã buéc chóng ta ph¶i t¹o ra mét kh«ng gian ®ñ ®Ó hÖ thèng cã thÓ ho¹t ®éng. V× vËy, con ng−êi th−êng chän ra nh÷ng ®Æc tr−ng c¬ b¶n nhÊt cña m«i tr−êng t¸c ®éng vµo ¶nh chôp víi miÒn gi¸ trÞ h¹n chÕ ®Ó tËp hîp ¶nh n¾m b¾t lµ n»m trong thùc thi c¸c hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh. Gäi n2 lµ sè c¸c ®Æc tr−ng cña m«i tr−êng t¸c ®éng vµo ¶nh chôp.

H×nh 1.1 M« t¶ kh«ng gian biÓu diÔn ¶nh KÕt hîp mét ®èi t−îng cïng víi mét ®iÒu kiÖn m«i tr−êng cô thÓ th× t¹o ra mét ¶nh cña mét ®èi t−îng ®−îc thÓ hiÖn th«ng qua mét vector n = n1 + n2 thµnh phÇn, ch¼ng h¹n ¶nh x ®−îc biÓu diÔn th«ng qua mét vector (x1 , x2 , ..., xn). TËp hîp c¸c vector biÓu diÔn ¶nh nãi trªn ®−îc gäi lµ kh«ng gian ¶nh.

H×nh 1 m« t¶ kh«ng gian biÓu diÔn ¶nh vµ vÞ trÞ mét ®èi t−îng trong kh«ng gian ®ã.

§èi t−îng quan s¸t lµ ®èi t−îng x bao gåm c¸c h−íng biÓu hiÖn c¸c ®Æc ®iÓm cña ®èi t−îng x. NÕu ®èi t−îng x cµng nhiÒu ®Æc ®iÓm th× sè chiÒu cña kh«ng gian trªn cµng t¨ng. Ta gäi sè chiÒu cña kh«ng gian lµ d th× kh«ng gian ®−îc biÓu diÔn Sd (kh«ng gian S cã d chiÒu). §Õn ®©y x ®−îc coi lµ mét ®èi t−îng cña Sd (x ∈ Sd).

§èi víi bµi to¸n nhËn d¹ng, ®èi t−îng nhËn d¹ng lµ kÕt qu¶ cña mét qu¸ tr×nh quan s¸t. Cô thÓ trong bµi to¸n nhËn d¹ng nµy, hÖ thèng ®−îc thùc hiÖn qua c¸c qu¸ tr×nh nh−: thu gi÷ ¶nh, biÓu diÔn ¶nh vµ cuèi cïng lµ lËp luËn ¶nh ®· biÓu diÔn ®Ó thu ®−îc kÕt qu¶ mong muèn. Bµi to¸n nhËn d¹ng ®−îc tr×nh bµy nh− sau:

- x ∈ Sd: lµ mét vector d-chiÒu thÓ hiÖn kÕt qu¶ quan s¸t ®−îc c¸c sè ®o tõ mét qu¸

tr×nh hay mét ®èi t−îng ®ang nghiªn cøu nµo ®ã.

- C ={C1…Cn}: tËp hîp h÷u h¹n tªn ®−îc g¸n cho c¸c qu¸ tr×nh hay ®èi t−îng

nghiªn cøu vµ c¸c tËp Ci (i=1..n) ®−îc gäi lµ c¸c líp.

- g(x): Sd → {C1…Cn}: thuËt to¸n nhËn d¹ng lµ hµm x¸c ®Þnh phÐp ¸nh x¹ tõ kh«ng gian Sd sang tËp hîp C. Môc tiªu cña bµi to¸n nhËn d¹ng sö dông hµm g(x) ®Ó x¸c ®Þnh mét kÕt qu¶ quan s¸t ®−îc x ∈ Sd cã thuéc vÒ líp Ci ∈ C hay kh«ng. §Ó thùc hiÖn ®−îc nhiÖm vô nµy ®ßi hái ph¶i cã thuËt to¸n tèt nhÊt nµo ®ã vµ thuËt to¸n ®−îc x¸c ®Þnh b»ng c¸ch tèi thiÓu hµm x¸c suÊt nhËn d¹ng sai tøc lµ P[g(x) # Ci] → min.

Nh− vËy ta nhËn thÊy bµi to¸n nhËn d¹ng bao gåm c¸c vÊn ®Ò cÇn ®−îc gi¶i quyÕt

sau ®©y:

- Thu ®−îc kÕt qu¶ quan s¸t.

- X¸c ®Þnh kh«ng gian Sd biÓu diÔn ®èi t−îng.

- X¸c ®Þnh thuËt to¸n nhËn d¹ng tèt nhÊt.

Th«ng th−êng tõng ®èi t−îng nhËn d¹ng cho phÐp chóng ta x¸c ®Þnh ®−îc kh«ng gian Sd sao cho c¸c ®¹i diÖn cña ®èi t−îng nµy kh¸c so víi c¸c ®¹i diÖn cña ®èi t−îng kh¸c. Tuy nhiªn trong bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi rÊt khã cã thÓ biÓu diÔn ®−îc ®èi t−îng t¹i v× c¸c ®¹i diÖn thu ®−îc trong c¸c ®iÒu kiÖn kh¸c nhau ®èi víi mÆt cña mét ng−êi nh−: ®é tuæi lµm biÕn ®æi s¾c th¸i mÆt, ¸nh s¸ng t¸c ®éng, diÔn c¶m cña mÆt, gãc chôp ¶nh mÆt, tãc, kÝnh vµ c¸c yÕu tè kh¸c cã thÓ ¶nh h−ëng ®Õn sù trÝch ra c¸c mÉu. C¸c ¶nh thu ®−îc cßn ph¶i tr¶i qua c¸c qu¸ tr×nh biÕn ®æi nh− sù quay, sù co d·n vµ c¸c dÞch chuyÓn. C¸c yÕu tè t¸c ®éng trªn kh«ng dÔ dµng chuÈn hãa ®Ó ®−a vµo kh«ng gian biÓu diÔn mµ trong ®ã sù m« t¶ c¸c líp lµ t¸ch biÖt.

C¸c nhiÖm vô trong nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ®−îc minh häa nh− h×nh sau:

H×nh 1.2 Chia kh«ng gian ¶nh thµnh c¸c vïng kh¸c nhau, c¸c vïng biÓu hiÖn cña 3 ng−êi kh¸c nhau vµ biÓu hiÖn cña mçi mét ¶nh t−¬ng øng víi mét nhiÖm vô trªn.

Trong c¸c h×nh minh ho¹ trªn cho thÊy kh«ng gian biÓu diÔn ¶nh ®−îc ph©n chia thµnh c¸c vïng kh¸c nhau, mçi vïng biÓu diÔn mét ®èi t−îng nhËn d¹ng. C¸c ®−êng kÎ trªn kh«ng gian biÓu diÔn ¶nh cho ta ®−îc c¸c luËt ph©n lo¹i ¶nh. Quan s¸t ¶nh ta thÊy ¶nh biÓu diÔn 3 ng−êi kh¸c nhau vµ mèi ng−êi øng víi mét ký hiÖu kh¸c nhau. H×nh trªn cho biÕt mét hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh ph¶i thùc hiÖn ®−îc ®Çy ®ñ c¸c vÊn ®Ò ®Æt ra trong qu¸ tr×nh nhËn d¹ng.

1.1.2 Gi¶i quyÕt bµi to¸n tõ quan ®iÓm cña lý thuyÕt nhËn

d¹ng

Ph©n líp kh«ng gian biÓu diÔn ¶nh

Bµi to¸n nµy lµ mét bµi to¸n ph©n lo¹i N líp t−¬ng øng víi tËp c¸c líp ®· cã: C1…CN trong ®ã Ci lµ mét líp ¶nh nµo ®ã vµ tÊt c¶ c¸c líp ®ã ®Òu ®−îc m« h×nh hãa. Líp ®−îc gi¶i quyÕt bëi biÓu diÔn d÷ liÖu cña tõng líp vµ øng dông mét trong nhiÒu kü thuËt ph©n lo¹i mÉu. Kh¶ n¨ng x¶y ra sai sè ph©n lo¹i mét mÆt x ®−îc gi¶m tíi møc tèi thiÓu bëi

(

)

(

)

(

)

viÖc g¸n nã tíi líp Ck víi x¸c suÊt hËu nghiÖm P(Ck⏐x) lín nhÊt, trong ®ã

xCP k

CPCxp k xp )(

(1)

p(x) lµ mËt ®é tuyÖt ®èi, p(x⏐Ck) lµ mËt ®é x¸c suÊt phô thuéc líp vµ P(Ck) lµ x¸c suÊt tiªn nghiÖm ®èi víi líp Ck. V× p(x) lµ gièng nhau ®èi víi mäi líp nªn nã kh«ng ®−îc ®Þnh gi¸ ®Ó lµm t¨ng x¸c suÊt hËu nghiÖm. Do ®ã, mét c¸ch tiÕp cËn tíi nhiÖm vô ph©n lo¹i lµ m« h×nh hãa c¸c mËt ®é x¸c suÊt phô thuéc líp p(x⏐Ck).

X¸c minh danh tÝnh cña mét ng−êi cho tr−íc theo nghÜa lµ kiÓm tra xem ng−êi ®ã cã

thuéc mét líp ¶nh mÆt ng−êi ®· biÕt hay kh«ng

)

(

CxP (

)

Sù x¸c minh nµy cã thÓ ®−îc xem xÐt nh− mét bµi to¸n ph©n lo¹i 2 líp. Gi¶ sö ®· cã hai líp C0 vµ C1 t−¬ng øng víi c¸c tr−êng hîp danh tÝnh ®ã lµ ®óng hoÆc lµ sai. §Ó lµm t¨ng x¸c suÊt hËu nghiÖm, x sÏ ®−îc g¸n cho Co nÕu vµ chØ nÕu

CPCxp ) 1 1 CP (

)

(2)

trong ®ã mËt ®é p(x ⎜C1) miªu t¶ sù ph©n t¸n c¸c mÆt ng−êi kh¸c so víi danh ttÝnh

®−îc yªu cÇu.

X¸c ®Þnh ng−êi trong ¶nh cã thuéc nhãm ng−êi cho tr−íc hay kh«ng

§èi víi bµi to¸n nµy cã hai c¸ch gi¶i quyÕt ®ã lµ:

C¸ch thø nhÊt: Gi¶i quyÕt nh− mét bµi to¸n ph©n lo¹i 2 líp C0 vµ C1 víi líp C0 ®¹i diÖn cho mét tËp tÊt c¶ c¸c líp trong nhãm cßn C1 ®¹i diÖn cho kh«ng gian kh«ng chøa líp nµo trong nhãm ®ã (tËp cßn l¹i). TÊt c¶ c¸c líp ®−îc côm l¹i ®−îc gäi lµ líp C0 vµ x¸c ®Þnh ®èi t−îng nhËn d¹ng cã thuéc trong líp C0 nµy hay kh«ng, ng−îc l¹i th× ®èi t−îng n»m trong líp C1.

C¸ch thø hai: Mét c¸ch tiÕp cËn kh¸c bao gåm viÖc x©y dùng mét tr×nh x¸c ®Þnh danh tÝnh ®èi víi mçi mét ng−êi trong S. NhiÖm vô nµy ®−îc thùc hiÖn bëi viÖc ®−a ra N sù x¸c minh danh tÝnh t−¬ng øng víi N lÇn kiÓm tra ®èi t−îng x cã thuéc mét líp nµo ®ã hay kh«ng. NÕu kh«ng thuéc vµo líp nµo th× kÕt luËn kh«ng x¸c ®Þnh ®−îc ng−êi ®ã, ng−îc l¹i th× x¸c minh ®−îc ¶nh ®ã.

Sù nhËn d¹ng ®Çy ®ñ

NhiÖm vô nµy ph¶i thùc hiÖn ®Çy ®ñ c¸c nhiÖm vô ë trªn, tr−íc tiªn ph¶i ph©n ®Þnh ®−îc c¸c danh tÝnh cña ®èi t−îng nhËn d¹ng (ph©n lo¹i c¸c líp) vµ sau ®ã x¸c ®Þnh xem ®èi t−îng ®ã lµ thuéc vÒ líp nµo trong c¸c líp thu ®−îc. NhiÖm vô nµy ®−îc thùc hiÖn bëi sù liªn kÕt N tr×nh x¸c minh danh tÝnh, t−¬ng tù nh− c¸ch tiÕp cËn x¸c ®Þnh ®èi t−îng lµ thuéc vÒ líp nµo trong nhãm S.

1.2 gi¶i quyÕt vÊn ®Ò trong bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt

ng−êi

C¸c vÊn ®Ò quan träng trong nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ®−îc thÓ hiÖn nh− sau:

Sù thu nhËn (Acquisition): ®©u lµ c¸c nh©n tè quan träng trong c¸ch thu thËp th«ng

tin mÆt ng−êi?

Sù biÓu diÔn (Representation): c¸ch biÓu diÔn c¸c nh©n tè thu ®−îc trong qu¸ tr×nh

thu nhËn c¸c th«ng tin vÒ ¶nh.

Sù lËp luËn (Reasoning): c¸ch mµ mét hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt cã thÓ lµm ®Ó so

s¸nh c¸c mÆt ng−êi nh»m ®¹t hiÖu qu¶ nhÊt.

Mçi tõ c¸c môc con d−íi ®©y tr×nh bµy chi tiÕt ba vÊn ®Ò ®· ®−îc nªu trªn ®©y.

1.2.1 Thu nhËn d÷ liÖu

C¸c vÊn ®Ò quan träng trong nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ®−îc thÓ hiÖn nh− sau:

Sù thu nhËn (Acquisition): ®©u lµ c¸c nh©n tè quan träng trong c¸ch thu thËp th«ng

tin mÆt ng−êi?

Sù biÓu diÔn (Representation): c¸ch biÓu diÔn c¸c nh©n tè thu ®−îc trong qu¸ tr×nh

thu nhËn c¸c th«ng tin vÒ ¶nh.

Sù lËp luËn (Reasoning): c¸ch mµ mét hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt cã thÓ lµm ®Ó so

s¸nh c¸c mÆt ng−êi nh»m ®¹t hiÖu qu¶ nhÊt.

Mçi tõ c¸c môc con d−íi ®©y tr×nh bµy chi tiÕt ba vÊn ®Ò ®· ®−îc nªu trªn ®©y.

1.2.2 Thu nhËn d÷ liÖu

PhÇn nµy xem xÐt c¸ch mµ d÷ liÖu gèc ®−îc thu nhËn tr−íc khi c¸c vÊn ®Ò cña sù biÓu diÔn ®−îc thùc hiÖn. C©u hái ®Æt ra lµ: Cã bao nhiªu kiÓu ¶nh mÆt lµ cÇn thiÕt vµ kiÓu ®ã lµ g×?. Cã bao nhiªu kiÓu thay ®æi sÏ ®−îc m« t¶ trong c¸c ¶nh vµ c¸c kiÓu ®ã lµ g×?.

Trong vÊn ®Ò vÒ b¾t gi÷ d÷ liÖu ta cÇn chó ý tíi c¸c vÊn ®Ò nh− lµ x©y dùng ®−îc c¬ së d÷ liÖu ¶nh, tr×nh ph¸t hiÖn mÆt, ph©n ®o¹n vµ chuÈn ho¸ ¶nh. Môc ®Ých cña viÖc x©y dùng mét c¬ së d÷ liÖu ¶nh lµ nh»m phôc vô cho viÖc ph©n tÝch thuËt to¸n vµ cho viÖc kiÓm

Th«ng tin Vïng th«ng tin

Ph©n Ph¸t §èi t−îng ®o¹n hiÖn mÆt

C¸c mÆt thu ®−îc L−u tr÷

DataBas ChuÈn

e ho¸

H×nh 1.3. M« pháng c¸c giai ®o¹n thùc hiÖn cña vÊn ®Ò b¾t gi÷ d÷ liÖu

nghiÖm hÖ thèng ngoµi ra c¬ së d÷ liÖu cßn ®−îc khai th¸c trong c¸c hÖ thèng nhËn d¹ng. M« t¶ vÊn ®Ò b¾t gi÷ d÷ liÖu biÓu diÔn trong h×nh 1.3.

ViÖc x©y dùng c¬ së d÷ liÖu ph¶i tho¶ m·n ®−îc sù biÓu diÔn c¸c biÕn thÓ cña m«i tr−êng. Ngoµi ra c¬ së d÷ liÖu ph¶i thÓ hiÖn ®−îc sù m« t¶ c¸c th«ng tin vÒ bÒ mÆt, c¸c diÔn c¶m cña mÆt vµ c¸c ¶nh h−ëng cña ®iÒu kiÖn bªn ngoµi t¸c ®éng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng. C¸c hÖ thèng nhËn d¹ng chóng kh«ng thÓ thùc hiÖn ®−îc trªn c¸c d÷ liÖu lín, chóng chØ cã thÓ thùc hiÖn trªn c¬ së d÷ liÖu h÷u h¹n. Víi bµi to¸n nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi, yªu cÇu c¬ së d÷ liÖu ph¶i l−u tr÷ ®−îc c¸c th«ng tin quan träng cña mÆt nh−: m¾t, mòi, måm, c¸c th«ng tin cã liªn quan kh¸c vµ ph¶i lo¹i bá ®−îc c¸c th«ng tin kh«ng cÇn thiÕt. Thay vµo viÖc l−u tr÷ toµn bé ¶nh mÆt cña ng−êi nµo ®ã ta thiÕt lËp mét c¬ së d÷ liÖu chuÈn mµ nã chØ l−u c¸c th«ng tin quan träng cña mÆt ng−êi mµ th«i. C¬ së d÷ liÖu chuÈn nµy cho ta hai lîi Ých ®ã lµ: gióp cho hÖ thèng thùc hiÖn mét c¸ch dÔ dµng vµ gi¶m tèi thiÓu kh«ng gian l−u tr÷ d÷ liÖu. C¸c c¬ së d÷ liÖu chuÈn hay ®−îc dïng ngµy nay ®ã lµ: ORL – c¬ së d÷ liÖu nµy ®−îc ph¸t triÓn t¹i phßng thÝ nghiÖm nghiªn cøu Olivetti n−íc Anh, nã tháa m·n c¸c sù biÕn ®æi nh− h×nh d¸ng, ¸nh s¸ng vµ diÔn c¶m cña mÆt. C¬ së d÷ liÖu thø hai ®ã lµ FERET ®−îc ph¸t triÓn bëi phßng thÝ nghiÖm nghiªn cøu qu©n sù Mü.

Sù ph©n lo¹i gi÷a ¶nh mÆt víi ¶nh nÒn lµ rÊt khã bëi v× sù ®a d¹ng trong c¸c líp mÆt (nßi gièng, c¸c diÔn c¶m mÆt, kiÓu tãc, trang ®iÓm, kÝnh, ria mÐp,..). T−¬ng tù nh− vËy trong viÖc ®Þnh vÞ c¸c ®Æc ®iÓm cña mÆt còng lµ rÊt khã bëi v× mçi mét ng−êi cã mét khu«n mÆt kh¸c nhau. H¬n n÷a, cã nhiÒu ¶nh h−ëng kh¸c tíi ¶nh nh− sù chiÕu s¸ng vµ h−íng chôp.

Víi mÆt cña con ng−êi c¸c th«ng tin quan träng vÒ bÒ mÆt sÏ ®−îc l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu. C¸c th«ng tin ®ã cã thÓ lµ c¸c ®Æc ®iÓm cÊu thµnh lªn bÒ mÆt con ng−êi nh−: hai m¾t, mòi vµ måm. §Ó thu ®−îc c¸c th«ng tin cÇn thiÕt tõ mét ¶nh gèc, hÖ thèng thùc hiÖn c¸c qu¸ tr×nh ph©n ®o¹n ¶nh thµnh c¸c vïng con vµ môc tiªu cña qu¸ tr×nh ph©n ®o¹n nµy nh»m lo¹i bá ®−îc c¸c vïng th«ng tin kh«ng cÇn thiÕt. Trong ¶nh mÆt ng−êi, c¸c phÇn kh«ng cÇn thiÕt cã ¶nh h−ëng rÊt nhiÒu ®Õn qu¸ tr×nh thu thËp th«ng tin ®ã lµ c¸c vïng cña tãc, ¶nh nÒn, vµ c¸c thay ®æi vÒ h×nh häc cña ¶nh mÆt ng−êi.

Dùa vµo c¸c th«ng tin cña bÒ mÆt vµ tiÕn hµnh ph©n ®o¹n ¶nh mÆt. ViÖc ph©n ®o¹n gióp cho qu¸ tr×nh ph¸t hiÖn mÆt ®−îc tèt h¬n t¹i v× ¶nh nÒn cã rÊt nhiÒu yÕu tè kh¸c t¸c ®éng trªn ¶nh. Do ®ã ph¶i ph©n ®−îc c¸c vïng kh¸c nhau cña ¶nh, c¸c vïng trë nªn c« lËp vµ mçi vïng miªu t¶ mét sè ®Æc tr−ng cña ¶nh. T−¬ng øng víi c¸c vïng cã thÓ h×nh thµnh nªn c¸c ¶nh mÆt. TiÕp sau qu¸ tr×nh ph©n ®o¹n ¶nh lµ qu¸ tr×nh ph¸t hiÖn mÆt th«ng qua c¸c vïng thu ®−îc cña qu¸ tr×nh ph©n ®o¹n.

Cã rÊt nhiÒu ph−¬ng ph¸p ®· vµ ®ang ®−îc sö dông trong viÖc ph¸t hiÖn mÆt. ë ®©y, t«i xin giíi thiÖu 3 c¸ch tiÕp cËn gi¶i quyÕt bµi to¸n. Thø nhÊt: c¸ch tiÕp cËn tõ d−íi lªn, c¸ch nµy sö dông c¸c rµng buéc h×nh häc dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng. C¸c ®Æc ®iÓm cña bÒ mÆt ®−îc hiÓn thÞ b»ng c¸ch sö dông bé läc sau ®ã c¸c ®Æc ®iÓm ®−îc kÕt hîp víi nhau ®Ó t¹o thµnh mét mÆt dù tuyÓn. C¸ch thø hai: ph¸t hiÖn mÆt bÊt biÕn trong phÐp quay vµ co gi·n, c¸c mÆt dù tuyÓn ®−îc ph¸t hiÖn b»ng c¸ch gom c¸c vïng víi nhau cho ®Õn khi ®é s¾c nÐt xÊp xØ h×nh ellipsis. C¸ch thø ba: hÇu hÕt c¸c thuËt to¸n ph¸t hiÖn mÆt sö dông viÖc t×m kiÕm nhiÒu møc víi sù ph©n lo¹i kÝch th−íc cè ®Þnh.

HÇu hÕt c¸c kü thuËt nhËn d¹ng mÉu ®· sö dông c¸c l−îc ®å ph¸t hiÖn nhiÒu møc cho viÖc ph¸t hiÖn mÆt. C¸ch tiÕp cËn dÔ dµng h¬n ®ã lµ sö dông quy t¾c quyÕt ®Þnh dùa trªn c−êng ®é ¶nh cña c¸c ¶nh dù tuyÓn tõ sù biÓu diÔn nhiÒu møc cña ¶nh nhËp vµo. Ngoµi ra cßn cã c¸c kü thuËt kh¸c trong viÖc ph¸t hiÖn mÆt nh−: c¸c m« h×nh Gaussian øng dông trªn mét kh«ng gian con c¸c thµnh phÇn chÝnh, øng dông m¸y vector còng thµnh c«ng trong viÖc ph¸t hiÖn mÆt trong ¶nh nÒn phøc t¹p vµ hÖ thèng dùa trªn m¹ng Neural ®· sö dông thµnh c«ng trong viÖc ph¸t hiÖn mÆt vµ bÊt biÕn víi phÐp quay.

ViÖc ph¸t hiÖn mÆt cã thÓ ®−îc gi¶i quyÕt b»ng sù ph©n lo¹i hai líp ®ã lµ: líp ¶nh mÆt vµ líp ¶nh nÒn. Sù ph©n lo¹i gi÷a líp ¶nh mÆt vµ c¸c ®èi t−îng ¶nh nÒn lµ rÊt khã bëi v× c¸c sù biÕn ®æi trong c¸c mÆt ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh ph¸t hiÖn mÆt ng−êi (c¸c ¶nh h−ëng nh−: quan ®iÓm vÒ chñng téc, c¸c diÔn c¶m bÒ mÆt, kiÓu tãc, cÆp kÝnh…). T−¬ng tù nh− vËy, viÖc x¸c ®Þnh vÞ trÝ c¸c ®Æc ®iÓm còng rÊt khã v× sù thay ®æi gi÷a c¸c c¸ nh©n (chñng téc, c¸c kiÓu cÊu thµnh, c¸c diÔn c¶m mÆt…) còng kh¸c nhau.

Sau khi thu ®−îc ¶nh trong mét ¶nh nÒn hÖ thèng tiÕn hµnh chuÈn ho¸ ¶nh, th«ng th−êng viÖc chuÈn hãa ®−îc thùc hiÖn trªn c¸c gi¸ trÞ møc ®é x¸m. §èi víi bÒ mÆt cña con ng−êi th× viÖc chuÈn hãa th−êng dùa vµo vÞ trÝ cña hai m¾t hoÆc lµ mòi hoÆc lµ måm.

C¸c ¶nh mÆt sau khi chuÈn ho¸ ®−îc l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu vµ kÕt qu¶ nµy ®−îc

sö dông cho c¸c qu¸ tr×nh tiÕp theo cã sö dông kÕt qu¶ b¾t gi÷ ®−îc nµy.

1.2.3 BiÓu diÔn ®èi t−îng

§èi víi mét hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi ®Ó thùc hiÖn cã hiÖu qu¶, th× hÖ thèng ph¶i t¸ch vµ trÝch ra c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng trong d÷ liÖu nhËp vµo vµ tõ ®ã biÓu diÔn c¸c ®Æc tr−ng cña mÆt ng−êi hiÖu qu¶ nhÊt. C¸c phÇn tö cña sù biÓu diÔn cã thÓ ®−îc t¹o nªn trong nhiÒu c¸ch kh¸c nhau, vµ nã phô thuéc vµo nhiÖm vô mµ c¸ch tiÕp cËn nµo lµ thÝch hîp nhÊt.

VÊn ®Ò quan träng cña qu¸ tr×nh biÓu diÔn d÷ liÖu lµ lµm gi¶m kÝch th−íc cña ¶nh b»ng c¸ch lo¹i bá hÇu hÕt c¸c th«ng tin kh«ng cÇn thiÕt trong ¶nh gèc, lµm gi¶m ®é th« cña ¶nh.

Mét sè c¸ch sö dông phæ biÕn hiÖn nay trong qu¸ tr×nh t¸ch vµ trÝch ®−îc c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña ¶nh d÷ liÖu nh−: c¸ch tiÕp cËn dùa trªn ®Æc ®iÓm, c¸ch tiÕp cËn dùa trªn khu«n mÉu, ph©n tÝch c¸c thµnh phÇn chÝnh vµ th«ng qua c¸c bé läc.

C¸ch tiÕp cËn dùa trªn ®Æc ®iÓm nh»m ph¸t hiÖn vµ ®o ®¹c c¸c ®iÓm næi bËt cña bÒ mÆt, sö dông kho¶ng c¸ch h×nh häc vµ gãc gi÷a c¸c ®Æc ®iÓm chÝnh cña bÒ mÆt nh− lµ: hai m¾t, mòi, måm vµ nh»m môc ®Ých ph©n lo¹i c¸c mÆt trong ®ã c¸c phÇn tö dùa trªn mèi quan hÖ vÞ trÝ vµ c¸c kÝch cì cña chóng. Víi c¸ch tiÕp cËn dùa trªn khu«n mÉu sö dông th«ng tin x¸c ®¸ng cña ®iÓm ¶nh nh− lµ møc ®é x¸m gèc hoÆc xö lý c¸c khÝa c¹nh næi bËt cña d÷ liÖu. Khu«n mÉu cã thÓ lµ toµn bé ¶nh hoÆc lµ c¸c vïng t−¬ng øng víi c¸c vÞ trÝ cña ®Æc ®iÓm (vÞ trÝ cña hai m¾t hoÆc måm). Nãi chung víi c¸ch tiÕp cËn nµy chØ cho ta ®−îc mét sè ®Æc ®iÓm cña ®èi t−îng, nã kh«ng ®ñ ®Ó cã thÓ øng dông trong thùc tÕ nh−ng ®èi víi sù hiÖu chØnh h×nh häc hoÆc bé läc th× cã thÓ c¶i tiÕn ®−îc c¸c kÕt qu¶ nµy.

C¸ch tiÕp cËn ph©n tÝch c¸c thµnh phÇn chÝnh: c¸ch tiÕp cËn nµy cã thÓ trÝch ra ®−îc th«ng tin quan träng nhÊt ®−îc tr×nh bµy b»ng c¸ch thèng kª ®èi víi mét tËp c¸c ¶nh nh− lµ mét tËp c¸c vector riªng. C¸c vector riªng cã thÓ ®−îc ®¸nh gi¸ nh− lµ tËp c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng chung vµ ®Þnh râ ®−îc c¸c ®Æc ®iÓm thay ®æi cña ¶nh trong c¬ së d÷ liÖu. Mçi ¶nh ®−îc biÓu diÔn mét c¸ch chÝnh x¸c qua mét sù liªn kÕt tuyÕn tÝnh cña nh÷ng vector riªng nµy. §Ó quyÕt ®Þnh kÝch th−íc cña kh«ng gian mÆt chóng ta dùa vµo sè c¸c vector riªng. Kü thuËt nµy ph©n tÝch c¸c ®Æc ®iÓm cña ¶nh, thu thËp c¸c th«ng tin quan träng vµ lo¹i bá ®−îc c¸c th«ng tin d− thõa kh«ng cÇn thiÕt cho hÖ thèng nhËn d¹ng. Do ®ã nã cã thÓ t×m ®−îc sù biÓu diÔn tèi −u kÝch th−íc cña ¶nh nh−ng kü thuËt nµy cã thÓ h÷u Ých ®èi víi viÖc x©y dùng l¹i cÊu tróc ¶nh h¬n lµ ®èi víi viÖc nhËn d¹ng. H¬n n÷a, ph−¬ng thøc mÆt riªng (vector riªng) lµ kh«ng bÊt biÕn víi sù thay ®æi h×nh häc cña ¶nh nh− lµ sù co gi·n, dÞch chuyÓn hoÆc phÐp quay trong d÷ liÖu gèc.

C¸ch tiÕp cËn tiªp theo lµ sö dông bé läc: hÖ thèng cho ¶nh ®i qua bé läc vµ qua bé

* * * * * * *

Bé läc

H×nh 1.4 M« pháng bé läc ®Ó lÊy ®−îc c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng

läc ®ã c¸c th«ng tin ®Æc tr−ng quan träng sÏ ®−îc thu l¹i vµ lµm gi¶m kh«ng gian l−u tr÷ ¶nh. KÕt qu¶ lµ ta thu ®−îc c¸c th«ng tin quan träng cña ¶nh. Cã thÓ m« t¶ nh− h×nh 1.4 trªn ®©y.

H×nh trªn cho thÊy khi cho qua bé läc c¸c th«ng tin d− thõa sÏ bÞ lo¹i bá chØ ®Ó l¹i

c¸c th«ng tin quan träng t¹o nªn ¶nh mÆt.

Nãi tãm l¹i: c¸c c¸ch tiÕp cËn trªn nh»m môc ®Ých ph©n lo¹i ®−îc c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng vµ biÓu diÔn chóng sau ®ã thùc hiÖn viÖc tèi −u c¸c th«ng tin ®ã sao cho kÝch th−íc kh«ng gian l−u tr÷ ®iÓm ®Æc tr−ng lµ nhá nhÊt.

1.2.4 LËp luËn kÕt qu¶

HÖ thèng so s¸nh hai ¶nh víi nhau sao cho cã hiÖu qu¶ nhÊt, sô phï hîp cña hai ¶nh ®−îc tÝnh b»ng c¸ch nh−: sö dông c¸ch tiÕp kho¶ng c¸ch tiÕp xóc vµ sö dông c¸c ng−ìng ®Ó ®¸nh gi¸.

Trong kh«ng gian mÆt hÖ thèng so s¸nh kho¶ng c¸ch tõ mét mÆt cÇn t×m ®Õn mét tËp hîp c¸c mÆt, kÕt qu¶ lµ ta thu ®−îc tËp c¸c sè ®o. NÕu mét trong tËp c¸c sè ®o tháa m·n yªu cÇu vÒ kho¶ng c¸ch nhËn d¹ng th× ®ã chÝnh lµ mÆt mµ chóng ta cÇn t×m. C¸c kho¶ng c¸ch chuÈn ®−îc sö dông: kho¶ng c¸ch Euclidean hoÆc kho¶ng c¸ch Mahalanobits (®èi víi kh«ng gian vector riªng).

Bªn c¹nh viÖc sö dông c¸c kho¶ng c¸ch ®Ó ®¸nh gi¸ sù phï hîp cña hai ¶nh, chóng ta cßn cã thÓ sö dông c¸c ng−ìng ®Ó ®¸nh gi¸ møc ®é chÝnh x¸c cña mét sè c¸ch tiÕp cËn kh¸c. Tû sè nhËn d¹ng sai cña c¸c c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau kh«ng thÓ v−ît qu¸ mét ng−ìng nµo ®ã. NÕu v−ît qu¸ th× kÕt luËn hai mÆt ®ã kh«ng phï hîp cßn ng−îc lai th× hai mÆt lµ phï hîp vµ ta tiÕn hµnh ®¸nh gi¸ nhËn d¹ng chóng.

1.3 hÖ thèng kü thuËt nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi

NhËn d¹ng ¶nh mÆt ®· ®−îc nghiªn cøu trong nhiÒu n¨m vµ ®ang ®−îc øng dông trong thùc tÕ nh− lµ: c¸c hÖ thèng b¶o mËt, sù x¸c ®Þnh téi ph¹m vµ hç trî c¸c hÖ thèng nhËn d¹ng giäng nãi. NhËn d¹ng mÆt rÊt quan träng ®èi víi con ng−êi bëi v× bÒ mÆt ®ãng mét vai trß lín trong giao tiÕp víi céng ®ång, c¸c biÓu hiÖn cña t×nh c¶m, c¶m xóc, suy nghÜ vµ c¶m nghÜ.

HÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh mÆt tù ®éng cã thÓ ®−îc chia thµnh c¸c phÇn nh−: quy tr×nh c«ng nghÖ xö lý th«ng tin, c¸c vÊn ®Ò triÓn khai trong thùc tÕ vµ c¸c øng dông ®iÓn h×nh.

1.3.1 Qui tr×nh c«ng nghÖ xö lý th«ng tin

C¶m biÕn

KÕt qu¶ ®o tÝn hiÖu

DÊu hiÖu

Quy tr×nh thiÕt kÕ mét hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh mÆt tù ®éng lµ mét qu¸ tr×nh xö lý ®a giai ®o¹n. Nh÷ng giai ®o¹n nµy vÒ c¬ b¶n lµ c¸c b−íc gièng nhau. C¸c giai ®o¹n cã thÓ ®−îc m« t¶ nh− sau:

Nhãm mÉu

Kh«ng gian biÓu diÔn

Giai ®o¹n c¶m biÕn Giai ®o¹n tiÒn xö lý §èi t−îng

Tr×nh trÝch chän th«ng tin ®Æc tr−ng

Giai ®o¹n ph©n lo¹i Xö lý th«ng tin khung c¶nh Sù trÝch chän ®¨c tr−ng

H×nh 1.5 Qu¸ tr×nh nhËn d¹ng mÉu

B−íc 1: Giai ®o¹n c¶m biÕn

C¸c nghiªn cøu ®−îc ®−a ra ®Ó x¸c ®Þnh t¸c nh©n ®em l¹i c¸c thuéc tÝnh cña ®èi t−îng (cì, h×nh d¸ng, mµu s¾c, kÕt cÊu, …). C¸c gi¸ trÞ vµ c¸c mèi quan hÖ gi÷a c¸c thuéc tÝnh cña ®èi t−îng ®−îc sö dông ®Ó biÓu thÞ ®Æc ®iÓm cña mét ®èi t−îng trong c¸ch thøc cña mét vector mÉu. Ph¹m vi gi¸ trÞ cña thuéc tÝnh ®−îc hiÓu nh− lµ ®é lín cña kh«ng gian. Mét vÊn ®Ò quan träng lµ ®é chÝnh x¸c cña sù xuÊt hiÖn khung c¶nh thùc ®−îc thu bëi vector mÉu nh− thÕ nµo. C¸c vÊn ®Ò nhiÔu trong ¶nh ph¶i d−íi møc ®é cho phÐp vµ kh«ng lµm mÊt th«ng tin chñ yÕu.

C¸c th«ng tin cña ®èi t−îng ®−îc biÓu diÔn nh− thÕ nµo trong vµo giai ®o¹n c¶m biÕn nµy vµ kÕt qu¶ thu ®−îc cña giai ®o¹n nµylµ c¸c kÕt qu¶ ®o th«ng tin cña ®èi t−îng, kÕt qu¶ ®o nµy ®−îc ®−a vµo giai ®o¹n tiÒn xö lý ®Ó thùc hiÖn viÖc lo¹i bá nhiÔu, n©ng cao khÝa c¹nh ch¾c ch¾n cña ¶nh…

B−íc 2: Giai ®o¹n tiÒn xö lý

Giai ®o¹n tiÒn xö lý ®−îc thùc hiÖn ®Ó lo¹i bá nhiÔu, n©ng cao khÝa c¹nh ch¾c ch¾n cña ¶nh, vµ g©y ra c¸c thay ®æi kh¸c lµm ®¬n gi¶n hãa c¸c b−íc xö lý ë møc ®é cao h¬n.

§Ó ng¨n ngõa sù lo¹i ra c¸c c¹nh cña ¶nh ®· tån t¹i hoÆc ®−a ra c¸c c¹nh lçi, thao t¸c tiªu biÓu ®−îc sö dông ®ã lµ: t¸ch ng−ìng vµ lµm mÞn. T¸ch ng−ìng biÕn ®æi mét ¶nh cÊp ®é x¸m thµnh mét ¶nh nhÞ ph©n, trong ®ã mçi mét ®iÓm cã thÓ lµ ®en hoÆc tr¾ng. Lµm mÞn ¶nh ®−îc dïng ®Ó lµm gi¶m nhiÔu, ®Ó n©ng cao sù lùa chän c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña ¶nh, vµ ®Ó lµm gi¶m c¸c chi tiÕt ¶nh kh«ng mong muèn. Do ®ã, ¶nh ®−îc ph©n chia thµnh c¸c ®èi t−îng c« lËp nhau. KÕt qu¶ lµ thu ®−îc kh«ng gian ®iÓm ®Æc tr−ng vµ nã gióp cho giai ®o¹n trÝch chän ®iÓm ®Æc tr−ng ®−îc thùc hiÖn.

B−íc 3: TrÝch chän ®iÓm ®Æc tr−ng

Sau khi cã ®−îc kh«ng gian ®iÓm ®Æc tr−ng, hÖ thèng tiÕn hµnh trÝch chän c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña ®èi t−îng trong kh«ng gian ®ã. ViÖc trÝch ra c¸c ®Æc tr−ng cña ®èi t−îng th«ng qua nhiÒu c¸ch kh¸c nhau nh−ng ý nghÜa chÝnh cña nã vÇn lµ ph¶i sö dông mét bé läc ®Ó lo¹i bá c¸c th«ng tin kh«ng cÇn thiÕt vµ gi÷ l¹i ®−îc c¸c th«ng tin quan träng. C¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña ®èi t−îng ®−îc läc vµ kÕt qu¶ ®ã gióp cho qu¸ tr×nh nhËn d¹ng thuËn tiÖn. Qu¸ tr×nh läc nµy cã thÓ thèng kª thµnh c¸c thuéc tÝnh nh−: mµu s¾c, kÕt cÊu, c−êng ®é, kho¶ng c¸ch, chuyÓn ®éng… C¸c ®iÓm ®Æc tr−ng h×nh thµnh nªn kh«ng gian biÓu diÔn ®iÓm ®Æc tr−ng. KÕt qu¶ cña kh«ng gian biÓu diÔn gióp cho qu¸ tr×nh ph©n lo¹i c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng ®−îc tèt h¬n.

B−íc 4: Giai ®o¹n ph©n lo¹i

TiÕn hµnh ph©n lo¹i kh«ng gian biÓu diÔn ®iÓm ®Æc tr−ng ®Ó thu ®−îc c¸c th«ng tin mÉu b»ng c¸ch sö dông c¸c gi¸ trÞ ®iÓm ®Æc tr−ng ®· chän. KÕt qu¶ lµ c¸c ®èi t−îng hoÆc c¸c líp mÉu biÓu thÞ ®Æc ®iÓm ®−îc häc bëi c¸c miªu t¶ sù h×nh thµnh mÉu chung, c¸c chuÈn ph©n lo¹i, hoÆc c¸c hµm quyÕt ®Þnh.

B−íc 5: Tr×nh xö lý th«ng tin khung c¶nh

Tr×nh xö lý khung c¶nh lµm t¨ng ®é chÝnh x¸c cña nhËn d¹ng bëi viÖc cung cÊp th«ng tin thÝch hîp cã liªn quan ®Õn m«i tr−êng xung quanh ®èi t−îng (b»ng c¸ch lµm phï hîp c¸c ®Æc ®iÓm cña ®èi t−îng víi c¸c m« h×nh ®· ®−îc l−u tr÷, hoÆc b»ng c¸ch ph©n lo¹i dùa trªn tiªu chuÈn ph©n lo¹i).

1.3.2 C¸c vÊn ®Ò trong triÓn khai thùc tÕ

Thµnh c«ng cña mét øng dông nhËn d¹ng mÆt th−êng phô thuéc vµo c¸ch mµ c¸c th«ng tin (dÊu hiÖu) ®−îc m« t¶. Sù thô thuéc vµo øng dông, sù biÓu diÔn thÝch hîp sÏ ®−îc thùc hiÖn ®Ó t¹o ra qu¸ tr×nh biÓu diÔn th«ng tin mµ c¸c th«ng tin lµ x¸c ®¸ng nhÊt ®−îc nhÊn m¹nh cho øng dông. Hai rµng buéc ®¸ng chó ý ®ã lµ:

- KÝch th−íc cña tr×nh ph©n lo¹i mµ ®−îc liªn kÕt víi sè liªn th«ng trong m¹ng

Neural.

- Sè tËp c¸c vÝ dô ®µo t¹o (cì cña tËp d÷ liÖu).

C¸c quyÕt ®Þnh ph¶i ®−îc ®−a ra ®Ó lµm gi¶m cì cña vector mÉu mµ ®−îc m« t¶ trong m¹ng Neural. Th«ng th−êng kÝch th−íc cña c¸c vector mÉu phô thuéc vµo miÒn cña quang phæ mµ qu¸ tr×nh thu ¶nh gÆp ph¶i. KÝch th−íc cña c¸c vector mÉu cã thÓ ®−îc gi¶m b»ng c¸ch sö dông mét sè mèi quan hÖ gi÷a c¸c vïng quang phæ víi nhau.

Sù thay ®æi sãng lµ mét kü thuËt phæ biÕn kh¸c ®−îc sö dông trong qu¸ tr×nh biÓu

)( tX

)( t

diÔn ¶nh, ë ®ã mét dÊu hiÖu nhÊt thêi ®−îc biÓu diÔn trong giíi h¹n cña hµm c¬ së:

hC jk

∑∑=

(3)

trong ®ã X(t) lµ chuçi thêi gian gèc, Cjk lµ c¸c hÖ sè sãng, hjk(t) lµ c¸c nh©n sãng, chØ sè j lµ c¸c vÞ trÝ biÓu thÞ thêi gian cña nh©n, vµ chØ sè k lµ sù chia cña nh©n. Sau ®ã sù thay ®æi c¸c hÖ sè sãng Cjk ®−îc sö dông cho viÖc cung cÊp d÷ liÖu tíi m¹ng Neural.

1.3.3 C¸c øng dông ®iÓn h×nh

Qu¸ tr×nh nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi tù ®éng cã thÓ ®−îc chia thµnh hai nhiÖm vô

chÝnh:

- T×m mét mÆt hoÆc c¸c mÆt trong mét ¶nh nÒn vµ

- Sù nhËn d¹ng c¸c ®Æc ®iÓm cña mÆt

NhiÖm vô thø nhÊt: t×m mét mÆt trong mét ¶nh gièng nh− lµ viÖc ®¨ng ký mÆt

hoÆc viÖc x¸c ®Þnh vÞ trÝ cña mÆt. NhiÖm vô nµy phô thuéc vµo c¸c nh©n tè sau:

+ §iÒu khiÓn mµu s¾c vµ ¶nh nÒn

+ C¸c ¶nh mµu hoÆc ®¬n mµu vµ c¸c ¶nh tÜnh hoÆc c¸c ¶nh video.

NÕu ¸nh s¸ng ¶nh nÒn ®−îc ®iÒu khiÓn th× viÖc x¸c ®Þnh c¸c mÆt lµ dÔ dµng. Do ®ã, sù phô thuéc vµo ®iÒu khiÓn th«ng qua c¸c nh©n tè sÏ dÉn ®Õn viÖc x¸c ®Þnh vÞ trÝ cña mÆt cã thÓ lµ mét bµi to¸n dÔ hoÆc mét bµi to¸n khã. Do ¶nh h−ëng cña c¸c yÕu tè vµ c¸c lo¹i ¶nh nªn viÖc t×m mÆt còng trë nªn khã kh¨n h¬n. Sù biÕn ®æi cña ¸nh s¸ng còng nh− sù biÕn ®æi cña ¶nh c¬ së ®Òu ¶nh h−ëng rÊt lín ®Õn qu¸ tr×nh t×m kiÕm mÆt.

NhiÖm vô thø hai: sù nhËn d¹ng vµ sù x¸c minh mÆt lµ hai kiÓu cña bµi to¸n nhËn d¹ng mÆt, cô thÓ lµ bµi to¸n nhËn d¹ng vµ bµi to¸n x¸c minh mÆt. Trong bµi to¸n x¸c minh mÆt ng−êi ta ph¶i kiÓm tra mÆt ®· cho lµ cña ai vµ do ®ã viÖc kiÓm tra nµy lµm phï hîp ®Æc tÝnh cña ¶nh ®èi víi mét m« h×nh ®¬n. Trong bµi to¸n nhËn d¹ng mÆt, ®©y lµ bµi to¸n t×m sù phï hîp nhÊt cña mét ¶nh ch−a biÕt dùa vµo mét c¬ së d÷ liÖu c¸c mÉu mÆt hoÆc lµ ®Þnh râ nã kh«ng phï hîp víi bÊt kú ¶nh nµo ®ã trong c¬ së d÷ liÖu. §iÒu quan träng trong thùc tÕ ®ã lµ sù kh¸c nhau cña hai bµi to¸n nµy vÒ tèc ®é: nãi chung, nÕu ta cã N ng−êi trong

mét c¬ së d÷ liÖu th× qu¸ tr×nh nhËn d¹ng sÏ chËm h¬n N lÇn so víi qu¸ tr×nh x¸c minh. T¹i v× qu¸ tr×nh nhËn d¹ng ph¶i so s¸nh N lÇn cßn qu¸ tr×nh x¸c minh chØ ph¶i so s¸nh mét lÇn.

C¸c c¬ së d÷ liÖu ®· vµ ®ang ®−îc ph¸t triÓn

Phßng thÝ nghiÖm nghiªn cøu Olivetti (Olivetti Research Laboratory – ORL) ë Anh ®· ph¸t triÓn mét c¬ së d÷ liÖu mÆt mµ cã thÓ cung cÊp nh− mét ®iÓm chuÈn tèt ®èi víi sù kiÓm tra mét hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt.

C¬ së d÷ liÖu ¶nh mÆt FERET ®−îc ph¸t triÓn t¹i Mü. C¬ së d÷ liÖu nµy ®−îc kiÓm

tra bëi phßng thÝ nghiÖm nghiªn cøu qu©n ®éi Mü.

H×nh d−íi ®©y m« t¶ mét c¬ së d÷ liÖu ¶nh, trong ®ã c¸c ¶nh biÕn ®æi theo c¸c ®iÒu

kiÖn cña ¸nh s¸ng:

H×nh 1.6. BiÓu diÔn c¸c ¶nh theo c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng

ch−¬ng 2. nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng thay ®æi

Ch−¬ng hai nµy ph©n tÝch c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng vµ c¸c

c¸ch tiÕp cËn ®Ó gi¶i quyÕt c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®ã.

Ph©n tÝch c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng 1.4

BÊt cø mét qu¸ tr×nh nhËn d¹ng nµo còng chÞu ¶nh h−ëng cña nhiÒu yÕu tè kh«ng thuËn lîi tíi qu¸ tr×nh. C¸c yÕu tè cã thÓ lµm gi¶m tÝnh chÝnh x¸c cña hÖ thèng, lµm gi¶m tèc ®é nhËn d¹ng,… . Cã thÓ kÓ ®Õn c¸c yÕu tè d−íi ®©y:

- M«i tr−êng,

- BiÓu diÔn khÝa c¹nh h×nh häc cña bÒ mÆt (sù quay ¶nh, co gi·n, thay ®æi vÞ trÝ,…),

- C¸c sai sè do hÖ thèng.

C¸c ®Æc tr−ng bÊt ®éng cña ¶nh lµ nh÷ng yÕu tè cÇn thiÕt ®Ó kh¾c phôc ®−îc ¶nh h−ëng cña nh÷ng yÕu tè nµy song tËp nh÷ng ®Æc tr−ng bÊt ®éng kh«ng ®ñ ®Ó tr×nh bµy ¶nh mÆt ng−êi, v× vËy viÖc nghiªn cøu, ph©n tÝch ¶nh h−ëng cña c¸c yÕu tè ®ã lµ quan träng.

Trong c¸c môc d−íi ®©y, c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh tù ®éng

®−îc ph©n tÝch vµ mét sè gi¶i ph¸p kh¾c phôc ®−îc giíi thiÖu.

2.1.1. ¸nh s¸ng

C¸c yÕu tè cña m«i tr−êng ¶nh h−ëng tíi qu¸ tr×nh nhËn d¹ng mÆt nh−: c¸c yÕu tè

vÒ ¸nh s¸ng, c¸c thiÕt bÞ thu nhËn ¶nh vµ khung c¶nh mµ ¶nh ®−îc thu nhËn. ¸nh s¸ng lµm biÕn ®æi møc ®é x¸m cña ¶nh vµ c−êng ®é c¸c ®iÓm ¶nh do ®ã nã lµm cho ¶nh hoµn toµn biÕn ®æi qua c¸c vïng kh¸c nhau vµ c¸c yÕu tè ®ã lµm cho hÖ thèng nhËn d¹ng rÊt khã cã thÓ nhËn d¹ng ¶nh mét c¸ch chÝnh x¸c. §Ó kh¾c phôc vÊn ®Ò ®ã ®ßi hái ph¶i ®−a ra cho hÖ

thèng mét sè kü thuËt ®Ó lo¹i bá c¸c h¹n chÕ ®ã. ¸nh s¸ng lµm thay ®æi hoµn toµn c¸c dÊu hiÖu cña ¶nh, ngoµi ra ¸nh s¸ng cßn t¹o nªn c¸c líp bãng cña chÝnh ®èi t−îng nhËn d¹ng hoÆc t¹o nªn c¸c sù che lÊp cña b¶n th©n nã.

2.1.2. C¸c thay ®æi h×nh häc

Bªn c¹nh c¸c yÕu tè m«i tr−êng ¶nh h−ëng tíi qu¸ tr×nh nhËn d¹ng, hÖ thèng cßn chÞu ¶nh h−ëng cña c¸c yÕu tè h×nh häc nh−: sù quay, sù dÞch chuyÓn vµ sù co gi·n… C¸c yÕu tè nµy ¶nh h−ëng rÊt nhiÒu ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng t¹i v× ¶nh h−ëng cña nã lµm thay ®æi cÊu tróc cña ¶nh, thay ®æi h−íng chôp, gãc chôp vµ thay ®æi kÝch th−íc cña ¶nh.

2.1.3. Sai sè do hÖ thèng

Mét hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh dùa vµo c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng th× kh«ng thÓ tr¸nh khái c¸c sai sè khi mét hÖ thèng x¸c ®Þnh vÞ trÝ ®ã g©y ra. Nh−ng møc ®é g©y ra ë ®©y lµ nhiÒu hay Ýt, nã phô thuéc vµo qu¸ tr×nh x¸c ®Þnh vÞ trÝ ®ã mµ th«i. VÝ dô hÖ thèng x¸c ®Þnh vÞ trÝ hai m¾t cña t¸c gi¶ [Mariani], hÖ thèng nhËn d¹ng nµy phô thuéc rÊt nhiÒu vµo vÞ trÝ chÝnh x¸c cña m¾t, nÕu hÖ thèng tr¶ l¹i kÕt qu¶ sai th× hÖ thèng nhËn d¹ng còng nhËn sai. C¸c sai sè nh− lµ sai sè vÒ sù quay, sù so gi·n vµ sù dÞch chuyÓn, c¸c sai sè vÒ phÐp ®o nµy cho hÖ thèng nh÷ng th«ng tin lÖch l¹c vÒ vÞ trÝ cña ¶nh so víi ¶nh gèc, ®iÒu ®ã dÉn ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng kh«ng chÝnh x¸c vµ cho kÕt qu¶ kh«ng nh− mong muèn. Do ®ã cÇn ph¶i kh¾c phôc c¸c ®iÒu kiÖn ®ã b»ng c¸ch sö dông c¸c kü thuËt cã liªn quan ®Õn tÝnh chÊt h×nh häc vµ biÓu diÔn h×nh häc cña bÒ mÆt.

1.5 C¸c kü thuËt gi¶i quyÕt

PhÇn nµy tr×nh bµy mét sè yÕu tè m«i tr−êng ¶nh h−ëng tíi qu¸ tr×nh nhËn d¹ng, yÕu tè nµy ¶nh h−ëng rÊt nhiÒu ®Õn sù ®¨ng ký mÆt vµ sù nhËn d¹ng mÆt. Víi mét mÆt cña mét ng−êi, tr−íc khi thu ¶nh ®Ó ®¨ng ký, ®· cã c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr−êng ¶nh h−ëng ®Õn ¶nh khi ®¨ng ký vµ lóc nhËn d¹ng th× ®iÒu kiÖn m«i tr−êng còng l¹i ¶nh h−ëng ®Õn ¶nh cÇn nhËn d¹ng. Trong ph¹m vi cña môc nµy bao gåm c¸c phÇn sau: (1) §−a c¸c th«ng tin vÒ ®iÒu kiÖn m«i tr−êng vµo m« t¶ ®èi t−îng, (2) Kü thuËt dùa trªn kho¶ng c¸ch tiÕp xóc, (3) Sö dông nhiÒu c¸ch biÓu diÔn ®èi t−îng kh¸c nhau

2.1.1 §−a c¸c th«ng tin vÒ ®iÒu kiÖn m«i tr−êng vµo m« t¶ ®èi

t−îng

Trong m«i tr−êng cã rÊt nhiÒu yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng ¶nh vµ qu¸ tr×nh ®¨ng ký ¶nh. C¸c yÕu tè m«i tr−êng nh−: yÕu tè ¸nh s¸ng, gãc chôp ¶nh vµ c¸c thiÕp bÞ thu ¶nh kh¸c nhau. Ta thÊy ®Ó x¸c ®Þnh ®−îc tÝnh phï hîp cña hai ¶nh kh¸c nhau kh«ng ph¶i lµ dÔ dµng t¹i v× hai ¶nh tuy lµ cña cïng mét ®èi t−îng nh−ng chóng l¹i ®−îc chôp ë c¸c thêi ®iÓm kh¸c nhau. Do ®ã c¸c ®iÒu kiÖn nµy ¶nh h−ëng rÊt nhiÒu ®Õn chÊt l−îng còng nh− ¶nh h−ëng ®Õn c¸c yÕu tè h×nh häc vµ møc x¸m cña ¶nh. Ta cã thÓ m« t¶ c¸ch mµ so s¸nh hai ¶nh cña cïng mét ®èi t−îng nh− h×nh sau.

TËp c¸c mÉu t−¬ng øng víi ®iÒu kiÖn t¸c ®éng

®èi t−îng ban ®Çu

®èi t−îng cÇn nhËn d¹ng

H×nh 2.1 M« t¶ c¸ch so s¸nh hai ¶nh víi nhau do c¸c t¸c ®éng cña m«i tr−êng

T¹i v× hai ¶nh lóc chôp kh¸c nhau nªn khi so s¸nh sô phï hîp cña hai ¶nh ®−îc thùc hiÖn b»ng c¸ch ¶nh chôp ban ®Çu ®−îc ph¸t sinh thµnh tÊt c¶ c¸c mÉu ¶nh mµ nã ®¸p øng ®−îc c¸c t¸c ®éng cña m«i tr−êng. Mçi mÉu t−¬ng øng víi mét ®iÒu kiÖn cña m«i tr−êng kh¸c nhau. §Ó so s¸nh ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi ¶nh ban ®Çu ta kh«ng thÓ thùc hiÖn so s¸nh hai ¶nh trùc tiÕp mµ ta tiÕn hµnh so s¸nh ¶nh ®ã víi tÊt c¶ c¸c mÉu mµ ¶nh ban ®Çu ph¸t sinh. Sù phï hîp cña ¶nh nµy víi mét mÉu ¶nh nµo ®ã cho ta biÕt ®−îc sù phï hîp t−¬ng øng víi ®iÒu kiÖn m«i tr−êng. KÕt qu¶ cña viÖc so s¸nh nµy cho ta nhËn ra ®−îc c¸c yÕu tè nµo cña m«i tr−êng ®· t¸c ®éng ®Õn ¶nh.

ViÖc ph¸t sinh c¸c mÉu mÆt t−¬ng øng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ¸nh s¸ng ®−îc thùc

hiÖn trong qu¸ tr×nh ®¨ng ký mÆt mÉu vµ qu¸ tr×nh ph¸t sinh c¸c mÆt nh©n t¹o nh− sau:

* Ph¸t sinh c¸c mÉu mÆt t−¬ng øng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng

Trong qu¸ tr×nh ph¸t sinh c¸c mÉu mÆt, hiÖn nay cã rÊt nhiÒu kü thuËt ®Ó t¹o ra c¸c mÉu mÆt nh− lµ sö dông c¸c mÆt n¹ vÒ sù thay ®æi cña h×nh häc vµ sù thay ®æi cña quang häc. Víi sù thay ®æi vÒ h×nh häc cho ta ®−îc c¸c mÉu mÆt chôp trùc diÖn vµ nã ®−îc ph¸t sinh tõ mét mÆt nghiªng. Nh−ng c¸c mÆt nghiªng ®ã còng cÇn giíi h¹n trong mét gãc thay ®æi nµo ®ã. NÕu gãc nghiªng v−ît qu¸ mét ng−ìng cho phÐp nµo ®ã th× hÖ thèng kh«ng thÓ thùc hiÖn ®−îc. VÊn ®Ò quan t©m chñ yÕu trong phÇn nµy lµ c¸c thay ®æi cña quang häc ¶nh h−ëng ®Õn mÆt trong qu¸ tr×nh ph¸t sinh c¸c mÉu mÆt vµ gi¶ sö c¸c thay ®æi cña h×nh häc lµ kh«ng ¶nh h−ëng nhiÒu ®Õn qu¸ tr×nh ph¸t sinh mÆt vµ ®¨ng ký mÆt.

Sù thay ®æi vÒ quang häc chØnh xöa ®é x¸m cña mét ®iÓm ¶nh sö dông mét hµm phi tuyÕn, vµ cã thÓ phô thuéc vµo vÞ trÝ cña ®iÓm ¶nh. C¸c sù thay ®æi tuyÕn tÝnh kh«ng ®−îc m« h×nh ho¸ nh− lµ c¸c qu¸ tr×nh chuÈn ho¸ líp ¶nh (c©n b»ng histogram) ®· tån t¹i ®Ó lo¹i bá nh÷ng ®iÓm kh«ng hiÖu qu¶. C¸c mÆt n¹ ¸nh s¸ng m« t¶ d−íi ®©y ®−îc sö dông trong qu¸ tr×nh ph¸t sinh vµ ®¨ng ký mÉu mÆt. Nh÷ng mÆt n¹ nµy xÊp xØ víi c¸c ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng thùc vµ tá ra rÊt cã hiÖu qu¶ ®èi víi c¸c øng dông nhËn d¹ng mÆt. Qu¸ tr×nh nµy sö dông 3 kiÓu mÆt n¹ kh¸c nhau ®Ó m« t¶ c¸c thay ®æi cña ¸nh s¸ng nh−ng nã cã thÓ dÔ dµng më réng ra thµnh nhiÒu mÆt n¹ kh¸c nhau:

MÆt n¹ 1: Hµm logarit trªn c¸c møc x¸m

)

wL ) (

min k

v log( ) − )255

log(

k log(

)

log( −

min

⎞ ⎟⎟ ⎠

Môc ®Ých cña viÖc øng dông mÆt n¹ nµy ®Ó thu ®−îc mét ¶nh s¸ng h¬n tõ mét ¶nh gèc. Mét b¶ng tra cøu ®−îc t¹o thµnh ®Ó thùc hiÖn nhiÖm vô nµy. Toµn bé b¶ng ®−îc tÝnh to¸n nh− sau:

⎛ ⎜⎜ 255 ⎝ w (

)

255

min

− 255

(4)

trong ®ã w lµ møc x¸m cña ¶nh vµ thay ®æi trong [0,255], v lµ møc x¸m ®−îc biÕn

®æi trong ph¹m vi [kmin,255] víi kmin ≥ 0, vµ L(w) lµ møc x¸m thu ®−îc trong ph¹m vi [0,255] vµ kmin lµ mét ng−ìng tèi thiÓu nµo ®ã giíi h¹n sù thay ®æi cña møc x¸m, cho phÐp møc x¸m biÕn thæi kh«ng thÊp h¬n ng−ìng kmin.

KÕt qu¶ cña thuËt to¸n nµy ®−îc minh ho¹ nh− h×nh sau:

H×nh 2.2 BiÓu diÔn ¶nh s¸ng h¬n so víi ¶nh gèc

MÆt n¹ 2: Hµm sè mò trªn c¸c møc x¸m

max

exp(

1) −

) ( wL

Môc ®Ých cña øng dông mÆt n¹ nµy trªn c¸c møc x¸m ®Ó thu ®−îc mét ¶nh tèi h¬n tõ mét ¶nh gèc. NhiÖm vô nµy ®−îc thùc hiÖn b»ng c¸ch t¹o ra mét b¶ng tra cøu vµ toµn bé b¶ng ®−îc tÝnh to¸n nh− sau:

exp(

* kw 255 k

1) −

max

⎛ ⎜ ⎜ 255 ⎜ ⎜ ⎝

⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠

(5)

trong ®ã w ∈ [0,255] lµ møc x¸m cña ¶nh, kmax > 0, vµ L(w) ∈ [0,255] lµ møc x¸m

sau khi thùc hiÖn. kmax lµ giíi h¹n mµ møc x¸m biÕn ®æi cùc ®¹i.

KÕt qu¶ cña thuËt to¸n ®−îc minh ho¹ nh− h×nh sau:

H×nh 2.3 BiÓu diÔn ¶nh tèi h¬n so víi ¶nh gèc.

MÆt n¹ 3: Sù ph¸t sinh c¸c mÆt n¹ bãng ngang vµ däc

ý t−ëng c¬ b¶n sau sù ph¸t sinh c¸c mÆt n¹ bãng ngang vµ däc lµ gièng nhau, do ®ã chØ cÇn m« t¶ c¸ch tiÕp cËn ®Ó ph¸t sinh h×nh bãng ®øng theo trùc hoµnh x. NhiÖm vô nµy chØnh xöa gi¸ trÞ møc x¸m cña mét ®iÓm mµ phô thuéc vµo kh«ng gian vÞ trÝ cña ®iÓm ®ã trong ¶nh. Qu¸ tr×nh nµy ®−îc thùc hiÖn theo tõng dßng.

Gi¶ sö ®Æt ®é réng cña ¶nh lµ x vµ λ lµ mét hÖ sè thùc trong ®ã 0 < λ < 1. §Æt

x m

m=λ*X. Khi ®ã chóng ta cã thÓ ®Þnh nghÜa hµm f(x) víi x ∈ [0,X] nh− sau:

⎧ ⎪⎪ ⎨ ⎪ 1 ⎪ ⎩

(6) xf )( NÕu x ∈ [0,m] NÕu x ∈ ]m,X] mx ( ) − mX ( ) −

NÕu cho mét ®iÓm p=(x,y) cã møc x¸m lµ v th× chóng ta cã thÓ tÝnh to¸n gi¸ trÞ x¸m cña ®iÓm t−¬ng øng w ë vÞ trÝ (x,y) lµ w=v*f(x). B»ng c¸ch lµm nh− vËy, chóng ta cã thÓ ph¸t sinh mét ¶nh trong ®ã m ®iÓm ®Çu tiªn cña nã lµ tèi h¬n vµ c¸c ®iÓm cßn l¹i lµ s¸ng h¬n. C¸c mÆt n¹ bãng ngang ®−îc ph¸t sinh trong mét c¸ch t−¬ng tù b»ng c¸ch xem xÐt to¹ ®é ®iÓm y, vµ chiÒu cao cña ¶nh lµ Y. Cuèi cïng, kÕt qu¶ thu ®−îc lµ mét ¶nh ®· ®−îc

chuÈn ho¸. C¸c ¶nh d−íi ®©y minh ho¹ qu¸ tr×nh bãng ®øng víi 5 gi¸ trÞ cña λ.

H×nh 2.4 C¸c h×nh bãng ®øng

Nh− vËy víi qu¸ tr×nh thay ®æi tr¾c quang, hÖ thèng thu ®−îc c¸c ¶nh biÕn ®æi theo ¸nh s¸ng, theo c¸c møc x¸m. Bªn c¹nh c¸c kü thuËt ph¸t sinh c¸c ¶nh nh©n t¹o th«ng qua sù thay ®æi tr¾c quang, cßn cã kü thuËt ph¸t sinh ¶nh th«ng qua sù thay ®æi cña h×nh häc. C¶ hai kü thuËt nµy ®Òu cho ®−îc c¸c mÆt n¹ mµ c¸c mÆt n¹ nµy dïng ®Ó ph¸t sinh ra c¸c mÉu mÆt vµ nã lµ d÷ liÖu cho qu¸ tr×nh ®¨ng ký mÆt.

Nãi tãm l¹i, c¸c kü thuËt trªn cho chóng ta ®−îc tËp c¸c mÉu mÆt t−¬ng øng víi c¸c ®iÒu kiÖn kh¸c nhau cña ¸nh s¸ng, nh»m gióp cho qu¸ tr×nh ®¨ng ký mét mÆt míi. Sau khi ®¨ng ký hoµn thµnh, c¬ së d÷ liÖu l−u tr÷ c¸c mÉu mÆt nµy gióp cho viÖc nhËn d¹ng vÒ sau cña hÖ thèng.

2.1.2 C¸ch gi¶i quyÕt dùa trªn kü thuËt kho¶ng c¸ch tiÕp xóc

Tr−íc hÕt trong thùc tÕ, ph−¬ng ph¸p kho¶ng c¸ch tiÕp xóc ®−îc sö dông rÊt thµnh c«ng trong bµi to¸n nhËn d¹ng ch÷ viÕt tay. Trong ®ã h×nh th¸i cña tõng ch÷ c¸i lµ x¸c ®Þnh nh−ng do ng−êi viÕt kh¸c nhau nªn h×nh th¸i cña mét ch÷ c¸i còng kh¸c nhau. Nh−ng ®èi víi m¾t th−êng th× viÖc ph©n biÖt sù kh¸c nhau nµy lµ kh«ng ®¸ng kÓ. Víi cïng mét ch÷ c¸i, cho dï ng−êi nµo ®ã cã viÕt nh− thÕ nµo th× m¾t th−êng vÉn nhËn ®−îc t¹i v× h×nh th¸i cña ch÷ c¸i lµ x¸c ®Þnh.

Còng t−¬ng tù nh− vËy, trong viÖc nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi nÕu ®èi víi m¾t th−êng th× kh«ng cã g× ph¶i bµn ®Õn nh−ng ®èi víi hÖ thèng nhËn d¹ng tù ®éng thùc sù th× thÕ nµo. §©y lµ mét bµi to¸n khã mµ kh«ng ph¶i hÖ thèng nµo còng cã thÓ lµm ®−îc, t¹i v× c¸c sù thay ®æi cña m«i tr−êng vµ sai sè do hÖ thèng nhËn d¹ng. §Ó kh¾c phôc mét sè ¶nh h−ëng

cña m«i tr−êng ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng, theo t¸c gi¶ [Mariani] c¸ch gi¶i quyÕt bµi to¸n nµy dùa vµo kho¶ng c¸ch tiÕp xóc mµ kü thuËt nµy ®· thùc hiÖn rÊt thµnh c«ng trong hÖ thèng nhËn d¹ng ch÷ viÕt tay. Kü thuËt nµy ®−îc sö dông ®Ó kh¾c phôc c¸c sù thay ®æi h×nh häc, c¸c thay ®æi diÔn c¶m cña mÆt, vµ ®Ó bÒn v÷ng víi c¸c thay ®æi cña tr¾c quang ®−îc t¹o bëi c¸c ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng. C¸c c«ng viÖc ®−îc dïng ®èi víi c¸c sù thay ®æi cña h×nh häc trªn ¶nh gèc nh−: c¸c phÐp quay, sù co gi·n trong khu«n khæ cña kho¶ng c¸ch tiÕp xóc.

Gi¶ sö cho mét ¶nh lµ i vµ ®Æt t(I,α) mét sù biÕn ®æi cña ¶nh mµ nã phô thuéc vµo

:)(

,...,

vector tham sè L-chiÒu α. Sù thay ®æi nµy cã thÓ lµ c¸c thay ®æi cña h×nh häc nh− sù hiÖu chØnh vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm hoÆc lµ c¸c thay ®æi cña quang häc nh− thay ®æi c−êng ®é cña c¸c ®iÓm, hoÆc lµ c¶ hai. Trªn thùc tÕ, mét ¶nh tæng hîp cã thÓ thu ®−îc tõ ¶nh gèc b»ng c¸ch ¸p dông mét liªn kÕt tuyÕn tÝnh cña c¸c sù thay ®æi c¬ b¶n nµy. §Æt MI lµ tËp tÊt c¶ c¸c ¶nh tæng hîp thu ®−îc tõ ¶nh gèc th×

{

} ℜ∈

=Μ I

α l

. IT l

, αααα L

(7)

∑

1 =

⎧ ⎨ ⎩

⎫ ⎬ ⎭

MI ®−îc ®Þnh nghÜa nh− lµ kh«ng gian con chøa trong kh«ng gian ®Çy ®ñ M={t(I,α): α ∈ ℜL}, vµ c¸c vector {T1(I), T2(I),…, TL(I)} më réng kh«ng gian con tiÕp xóc. MI ⊂ M t¹i v×, M lµ kh«ng gian ¶nh ®Çy ®ñ, nã chøa ®ùng tÊt c¶ c¸c ¶nh tho¶ m·n tÊt c¶ c¸c thay ®æi cña m«i tr−êng cßn MI chØ cã c¸c ¶nh tho¶ m·n mét sè yÕu tè nµo ®ã cña m«i tr−êng, cô thÓ c¸c yÕu tè ®ã lµ c¸c thay ®æi vÒ h×nh häc vµ c¸c thay ®æi vÒ ¸nh s¸ng. C¸c vector {T1(I), T2(I),…, TL(I)} biÓu thÞ sù thay ®æi cña c¸c ®iÒu kiÖn t¸c ®éng ®Õn ¶nh nhËn d¹ng vµ T1(I) = t1(I,α), T2(I) = t2(I,α),…, TL(I) = tL(I,α)

Kho¶ng c¸ch tiÕp xóc mét c¹nh D(I,µ) gi÷a mét ¶nh i vµ mét ¶nh tham chiÕu µ

ID ,(

) µ

−

®−îc ®Þnh nghÜa nh− kho¶ng c¸ch nhá nhÊt gi÷a µ vµ kh«ng gian con tiÕp xóc MI,

α l

IT )( l

∑

min α

1 =

⎧ ⎪ ⎨ ⎪⎩

⎫ ⎪ ⎬ ⎪⎭

(8)

C¸c vector tiÕp xóc {T1(I), T2(I),…, TL(I)} cã thÓ ®−îc tÝnh to¸n b»ng c¸ch sö dông h÷u h¹n sù kh¸c nhau gi÷a ¶nh gèc i vµ mét thay ®æi nhá cña I. Chóng ta ®· ®Þnh nghÜa c¸c vector tiÕp xóc nh− lµ c¸c mÆt n¹ h×nh häc vµ mÆt n¹ quang häc song song víi sù dÞch chuyÓn, sù quay vµ sù co gi·n, ®−îc biÓu diÔn trùc tiÕp trong ph¹m vi sai sè vÞ trÝ m¾t do hÖ thèng x¸c ®Þnh vÞ trÝ mÆt sinh ra.

Trªn ®©y cho ta thu ®−îc kho¶ng c¸ch tõ mét ¶nh nµy tíi mét ¶nh cÇn so s¸nh, hai

¶nh lµ phï hîp nÕu kho¶ng c¸ch gi÷a hai ¶nh cã gi¸ trÞ nhá nhÊt.

2.1.3 KÕt hîp c¸c c¸ch biÓu diÔn ®èi t−îng kh¸c nhau

Trong hÖ thèng nhËn d¹ng cã rÊt nhiÒu c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau ®Ó gi¶i quyÕt bµi to¸n nµy, mçi kü thuËt cã mét tÝnh n¨ng ®Æc biÖt riªng vµ phï hîp víi c¸c yªu cÇu riªng cña hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh tù ®éng. T¹i v× trong thùc tÕ khi tiÕn hµnh nhËn d¹ng mét ¶nh nµo ®ã th× hÖ thèng ph¶i thu ®−îc ¶nh cÇn nhËn d¹ng, nh−ng ¶nh nµy ch−a ph¶i lµ ¶nh chuÈn. Do ®ã ¶nh cÇn nhËn d¹ng cßn chÞu ¶nh h−ëng cña nhiÒu yÕu tè nh−: ¸nh s¸ng, thay ®æi kiÓu d¸ng khi thu ¶nh vµ c¸c thiÕt bÞ thu ¶nh…. ChÝnh v× vËy hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh tù ®éng ph¶i ®−îc kÕt hîp tõ c¸c c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau nh»m môc ®Ých gióp cho hÖ thèng bÒn v÷ng víi c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn ¶nh. Môc nµy bao gåm c¸c néi dung nh− sau:

(1) C¸c thuËt to¸n bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr−êng.

(2) C¸c kiÕn thøc vÒ nh©n chñng häc,

(3) Kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu,

(4) Kü thuËt so s¸nh dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng

(5) KÕt hîp hai kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu vµ dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng.

C¸c thuËt to¸n bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña m«i tr−êng

Nh− ®· m« t¶ ë trªn do c¸c ®iÒu kiªn m«i tr−êng t¸c ®éng kh¸c nhau ®Õn qu¸ tr×nh nhËn d¹ng nªn ®ßi hái ph¶i cã c¸c thuËt to¸n lµm phï hîp, kh¾c phôc c¸c yÕu tè t¸c ®éng cña m«i tr−êng. C¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn hÖ thèng ®ã lµ: c¸c yÕu tè vÒ ¸nh s¸ng, c¸c yÕu tè h×nh häc vµ sai sè do hÖ thèng. C¸c thuËt to¸n nhËn d¹ng bÒn v÷ng víi c¸c thay ®æi cña h×nh häc nh−: Ph©n tÝch c¸c thµnh phÇn chÝnh (Principal Components Analysis – PCA) – kü thuËt nµy hiÖu chØnh tõng ®iÓm ¶nh cña ¶nh b»ng c¸ch thùc hiÖn mét sù thay ®æi cã liªn quan. §èi víi c¸c thay ®æi cña ¸nh s¸ng hÖ thèng sö dông ph−¬ng ph¸p trén Gaussian dùa trªn líp mµu cña ¶nh vµ sö dông ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch thµnh phÇn chÝnh (gièng nh− víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña h×nh häc).

C¸c kiÕn thøc vÒ nh©n chñng häc

Sù hiÓu biÕt vÒ cÊu tróc cña mÆt ng−êi gióp cho con ng−êi x¸c minh ®−îc chÝnh x¸c ng−êi nµo ®ã, nã kh«ng chÞu ¶nh h−ëng cña c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr−êng kh¸c nhau. MÆc dï ¶nh ®ã thu ®−îc trong ®iÒu kiÖn nh− thÕ nµo ®i ch¨ng n÷a (trong ph¹m vi cho phÐp) th× víi con ng−êi, hä vÉn nhËn ra ®−îc ®©u lµ mÆt ng−êi vµ ¶nh ®ã lµ cña ai trong tËp c¸c mÉu ®· thu ®−îc. Do ®ã, sù nhËn d¹ng theo ph−¬ng ph¸p nh©n chñng häc bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña m«i tr−êng. Sù hiÓu biÕt vÒ nh©n chñng häc còng gióp cho ta biÕt ®−îc ®©u lµ ®iÓm ®Æc tr−ng cña bÒ mÆt, ®©u kh«ng ph¶i lµ ®iÓm ®Æc tr−ng vµ tõ ®ã trªn hÖ thèng thùc ta dùa vµo c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng ®ã ®Ó cã ®−îc c¸c thuËt to¸n gi¶i quyÕt sù thay ®æi cña c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr−êng.

Kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu

Víi kü thuËt nµy, hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi kh¾c phôc ®−îc c¸c thay ®æi cña ¸nh s¸ng vµ c¸c thay ®æi cña h×nh häc dùa trªn c¸c mÆt n¹. C¸c mÆt n¹ nµy ®−îc dïng ®Ó ph¸t sinh c¸c mÉu mÆt phï hîp víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña m«i tr−êng.

Tõ mét c¬ së d÷ liÖu ®· thu thËp vµ mét ¶nh cña ®èi t−îng cÇn nhËn d¹ng. Kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu cho ta thu ®−îc K mÆt tèt nhÊt cã trong c¬ së d÷ liÖu b»ng c¸ch so ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi c¸c mÉu ¶nh trong c¬ së d÷ liÖu ¶nh. KÕt qu¶ cña kü thuËt nµy lµ thu ®−îc mét nhãm c¸c mÆt tèt nhÊt, mçi mÆt tèt nhÊt thu ®−îc tõ mét líp mÉu mÆt t−¬ng øng cã trong c¬ së d÷ liÖu. Nhãm mÆt tèt nhÊt nµy ®−îc dïng lµm d÷ liÖu cho kü thuËt nhËn d¹ng dùa vµo ®iÓm ®Æc tr−ng.

So s¸nh mét ¶nh x víi tÊt c¶ c¸c ¶nh cã trong c¬ së d÷ liÖu ®−îc thùc hiÖn nh− sau:

Tr−íc hÕt tiÕn hµnh chuÈn ho¸ ¶nh cÇn nhËn d¹ng vµ c¸c ¶nh cã trong c¬ së d÷ liÖu víi cì chuÈn lµ 75x75 pixel. TiÕp theo tiÕn hµnh ph©n ¶nh thµnh c¸c mÉu con cã kÝch th−íc lµ 15x15 pixel (gäi mÉu con lµ R = 15x15 pixel). Môc tiªu cña viÖc ph©n chia nµy nh»m gióp cho qu¸ tr×nh so s¸nh c¸c mÉu con cña ¶nh ®−îc tèt h¬n. Kü thuËt dùa trªn khu«n mÉu so s¸nh tõng mÉu con víi nhau cña hai ¶nh bÊt kú do ®ã nã kh«ng chÞu ¶nh h−ëng cña bÊt kú ®iÒu kiÖn ngo¹i c¶nh nµo t¸c ®éng ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng nh− lµ c¸c thay ®æi cña ¸nh s¸ng, c¸c thay ®æi diÔn c¶m cña bÒ mÆt… Trong c¸c mÉu con gi¸ trÞ x¸m cña mçi ®iÓm ¶nh ®−îc ®Þnh gi¸ lµ gi¸ trÞ nhá nhÊt cña cöa sæ cã kÝch th−íc 5x5 trong mÉu ¶nh 75x75 pixel.

+ ¶nh gèc (cì 75x75 pixel):

75 pixel

1 2 1 5 3 7 2 ………..2 1 6 2 7 2 4 6 3 8 9 3 0 3 ………..6 2 1 3 5 3 6 1 0 2 1 4 0 1 ………..1 2 4 2 0 1 0 ………………………………….. I = ………………………………….. ………………………………….. 1 5 1 0 3 7 2 ………..0 1 2 2 7 3 4 2 3 7 0 3 0 3 ………..4 2 1 3 5 3 5 1 0 6 1 3 1 2 ………..1 3 4 2 0 1 1

+ ¶nh mÉu con R (cì 15x15 pixel):

15 pixel

1 2 1 ……….. 7 2 4 6 3 8 ……….. 5 3 6 1 0 2 ……….. 0 1 0 …………………… R = …………………… …………………… 1 5 1 ……….. 7 3 4 2 3 7 ……….. 5 3 5 1 0 6 ……….. 0 1 1

Kü thuËt so s¸nh hai ¶nh mÆt dùa vµo khu«n mÉu theo ph−¬ng ph¸p kho¶ng c¸ch:

Cho mét nhãm mÆt p = {f1,f2,…,fN} víi N h÷u h¹n vµ mét mÆt cÇn so s¸nh f. VËy

)

(

pf ,

)

th× sù gièng nhau gi÷a mÆt cÇn so s¸nh f vµ nhãm p ®−îc tÝnh nh− sau:

(

)

∂

−

1 =

x )(

∂

0 ⎧ ⎨ 1 ⎩

N min 1 i = 1 R nÕu x < T nÕu x ≥ T

(9) d f i )( i ))( ∑

Trong ®ã R lµ c¸c mÉu con cã kÝch th−íc 15x15 pixel vµ c¸c møc x¸m ®−îc chuÈn ho¸ gi÷a [0,1]. Kü thuËt nµy ®−îc chøng minh lµ bÒn v÷ng vµ lµm tèt h¬n sù t−¬ng quan

b»ng c¸ch thèng kª c¸c ®iÓm ¶nh kh¸c nhau hay gièng nhau cã trong ¶nh. ë ®©y, tiÕn hµnh ®Õm sè ®iÓm cã c¸c møc x¸m kh¸c nhau. Hai ®iÓm lµ kh¸c nhau nÕu sù kh¸c nhau møc x¸m cña chóng v−ît qu¸ ng−ìng T. Cßn hai ®iÓm lµ gièng nhau nÕu sù kh¸c nhau møc x¸m cña chóng nhá h¬n ng−ìng T, n»m trong kho¶ng [0,1] vµ gi¸ trÞ ®ã cµng thÊp cµng tèt.

Sau kü thuËt nµy ta thu ®−îc mét mÉu fi nµo ®ã cã trong p mÉu lµ tèt nhÊt. Còng lµm t−¬ng tù viÖc so s¸nh trªn gi÷a mÆt cÇn so s¸nh f víi c¸c nhãm mÉu cßn l¹i trong c¬ së d÷ liÖu KÕt qu¶ cuèi cïng ta thu ®−îc mét tËp c¸c mÉu tèt nhÊt vµ kÕt qu¶ nµy tiÕp tôc ®−îc sö dông cho kü thuËt so s¸nh dùa vµo ®iÓm ®Æc tr−ng ®Ó x¸c ®Þnh ®−îc mÆt tèt nhÊt.

Kü thuËt so s¸nh dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng

Kü thuËt nµy cã sö dông bé läc Gabor ®Ó lÊy ®−îc c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña bÒ mÆt. Nh÷ng th«ng tin ®Æc tr−ng sÏ ®−îc chän vµ ng−îc l¹i sÏ bÞ lo¹i bá. Víi c¸c ®Æc tr−ng thu

®−îc cña bé läc nµy Ýt bÞ mÉn c¶m víi c¸c sù thay ®æi nh− lµ sù bãp mÐo, sù dÞch chuyÓn vµ sù quay…

Lùa chän c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng ta dùa vµo c¸c vïng cña m¾t vµ mòi lµ chÝnh bëi v× c¸c vïng m¾t hÇu nh− lµ bÊt biÕn so víi c¸c thay ®æi diÔm c¶m cña bÒ mÆt vµ c¸c hµnh vi cö chØ cña mÆt. Do ®ã víi c¸c vïng cña m¾t ta cã thÓ chän ®−îc nhiÒu ®iÓm ®Æc tr−ng h¬n so víi c¸c vïng kh¸c. Bªn c¹nh ®ã c¹nh ®¸y cña mòi còng bÊt biÕn víi c¸c thay ®æi cña mÆt. Tõ hai yÕu tè nµy vµ theo c¸c chuÈn cña phÐp nh©n tr¾c ta x¸c ®Þnh ®−îc c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng b»ng c¸ch quan s¸t mÉu mÆt ®ã. C¸c ®iÓm nµy ®−îc x¸c ®Þnh t¹i vÞ trÝ cè ®Þnh vµ th«ng qua sù c©n ®èi cña mòi. KÕt qu¶ lµ thu ®−îc 14 ®iÓm biÓu diÔn cña bÒ mÆt vµ ®−îc biÓu diÔn nh− h×nh sau:

H×nh 2.4 Minh ho¹ c¸c ®iÓm quan träng ®−îc lùa chän

)

exp(

)

ikp

−

§Ó m« t¶ vector ®Æc tr−ng cña mét ®iÓm sö dông bé läc Gabor b»ng c¸ch thu thËp tÊt c¶ c¸c hÖ sè Gabor fi = [fi1, fi2,…, fi18]T trong ®ã fij t−¬ng øng víi ®Æc tr−ng Gabor j vµ ®−îc ®Þnh gi¸ t¹i ®iÓm thø i. ViÖc thu thËp c¸c hÖ sè nµy phô thuéc vµo nh©n cña bé läc. Nh©n cña bé läc Gabor ®−îc ®Þnh gi¸ b»ng phøc hÖ hai chiÒu vµ ®−îc sö dông ®Ó thu l¹i c¸c ®Æc tr−ng nhiÒu møc vµ ®a h−íng. Gi¸ trÞ nh©n ®−îc tÝnh nh− sau:

( pk

2 σ 2

k 2 σ

2 pk 2 2 σ

⎛ ⎜⎜ exp ⎝

⎞ ⎟⎟ ⎠

⎛ ⎜⎜ exp ⎝

⎞ ⎟⎟ ⎠

⎡ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎦

(10)

sãng, vµ k kiÓm so¸t ®é réng cöa sæ Gaussian, kiÓm so¸t b−íc sãng vµ kiÓm so¸t h−íng cña phÇn dao ®éng. Sè h¹ng ®Çu tiªn trong ngoÆc ®¬n x¸c ®Þnh phÇn dao ®éng vµ sè h¹ng thø hai bï gi¸ trÞ DC cña nh©n, t¹o ra bé läc kh«ng nh¹y c¶m víi c¸c thay ®æi cña sù chiÕu s¸ng.

π/6, π/3, π/2, 2π/3, 5π/6). NÕu cho σ = π vµ k = π th× kÕt qu¶ thu ®−îc 18 nh©n. KÕt qu¶ lµ ta cã tËp c¸c hÖ sè cña bé läc biÓu diÔn vector ®Æc tr−ng cña mét ®iÓm. Th«ng qua bé läc Gabor tiÕn hµnh trªn c¸c ¶nh thu ®−îc tõ kü thuËt dùa trªn khu«n mÉu vµ ¶nh cÇn nhËn d¹ng. Lóc nµy mçi ¶nh mÆt ®−îc m· ho¸ thµnh mét vector ®Æc tr−ng.

dw (

pf ,

)

min

(

)

N dg 1 i =

Gi¶ sö sau kü thuËt dùa trªn khu«n mÉu ta thu ®−îc K mÆt tèt nhÊt p = {f1, f2,…, fK}, ¶nh mÆt cÇn nhËn d¹ng lµ f vµ víi c¸ch tiÕp cËn bé läc Gabor trªn mçi ¶nh mÆt ta thu ®−îc 14 ®iÓm quan träng. VËy th× theo sù ®Þnh nghÜa cña kho¶ng c¸ch tiÕp xóc x¸c ®Þnh sù gièng nhau gi÷a c¸c ®Æc ®iÓm c¬ së cña mÆt cÇn nhËn d¹ng f vµ nhãm mÆt tèt nhÊt p = {f1, f2,…, fK} thu ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu nh− sau:

cos(

igi ),(

))(

(

gf ,

)

∑

1 14

1 =

(11)

V× vËy, sù gièng nhau gi÷a c¸c vector ®Æc tr−ng f(i) vµ g(i) cña ®iÓm ®Æc tr−ng thø i ®−îc x¸c ®Þnh b»ng c¸ch chuÈn ho¸ ngay bªn trong hµm (cos), gi¸ trÞ hµm thay ®æi gi÷a [- 1,1] vµ gi¸ trÞ nµy cµng cao cµng tèt. Thùc hiÖn biÕn ®æi hµm cos

cos(

))(

−

(

)

, gf

cos = (1-cos)/2

(12) th×

∑

1 14

),( f igi 2

1 =

do vËy gi¸ trÞ biÕn ®æi trong [0,1] víi sù quy −íc cµng thÊp cµng tèt.

Cuèi cïng sù gièng nhau gi÷a hai mÆt f vµ g ®−îc tÝnh b»ng c¸ch ®−a ra gi¸ trÞ trung

b×nh cña tÊt c¶ c¸c sù gièng nhau gi÷a hai ®iÓm ®Æc tr−ng t−¬ng øng.

KÕt hîp hai kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu vµ dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng

Trong phÇn nµy tr×nh bµy sù gièng nhau gi÷a hai mÆt dùa trªn kho¶ng c¸ch tiÕp xóc. Kü thuËt nµy ®−îc kÕt hîp tõ hai kü thuËt so s¸nh kh¸c nhau ®ã lµ: kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu vµ kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng. Mçi kü thuËt ®Òu cã mét sù bÒn v÷ng riªng. V× vËy, sù kÕt hîp hai kü thuËt l¹i víi nhau sÏ cho hÖ thèng cã sù bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn t¸c ®éng kh¸c nhau ®Õn ¶nh cÇn nhËn d¹ng.

Víi kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu hÖ thèng nhËn d¹ng tù ®éng thu ®−îc K mÆt tèt nhÊt vµ kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng cho ta x¸c ®Þnh ®−îc chÝnh x¸c mét mÆt trong K mÆt tèt nhÊt ®ã. Do ®ã, ®Ó hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng ta kÕt hîp hai thuËt to¸n trªn ®Ó lµm tho¶ m·n ®−îc c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng. ThuËt to¸n so s¸nh khu«n mÉu cho kÕt qu¶ bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi

cña m«i tr−êng t¸c ®éng ®Õn cßn kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng cho phÐp hÖ thèng nhËn d¹ng chÝnh x¸c ¶nh cÇn nhËn d¹ng. Tr−íc tiªn lùa chän K mÆt tèt nhÊt sö dông kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu, sau ®ã sö dông kü thuËt so s¸nh dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng trong tËp c¸c mÆt ®ã ®Ó x¸c ®Þnh ®−îc chÝnh x¸c ng−êi t−¬ng øng.

(

)

2/))

( dw

, gf

(13) gfS ,

1 ⎧ ⎪ 1 ⎨ ⎪ ( ( gfdt ⎩

nÕu dt(f,g) > Th1 nÕu dw(f,g) > Th2 ng−îc l¹i

ViÖc so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng dw() chØ thùc hiÖn ®−îc trªn mét tËp nhá d÷ liÖu mµ d÷ liÖu nµy nhËn ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu mÆt dt() thu ®−îc vµ Th1, Th2 lµ c¸c ng−ìng cho tr−íc t−¬ng øng hai thuËt to¸n trªn. Toµn bé ph¹m vi gi¸ trÞ cña hµm S() biÕn ®æi trong [0,1] vµ nÕu gi¸ trÞ cña S v−ît qu¸ mét gi¸ trÞ ng−ìng cho tr−íc th× hÖ thèng kh«ng nhËn d¹ng ®−îc ng−êi ®ã.

Nãi tãm l¹i, sù kÕt hîp hai kü thuËt nhËn d¹ng dùa trªn khu«n mÉu vµ dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng cho ta ®−îc mét hÖ thèng nhËn d¹ng bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng. X¸c ®Þnh ®−îc ¶nh cÇn t×m cã trong c¬ së d÷ liÖu hay kh«ng vµ nÕu cã th× ¶nh ®ã lµ ¶nh cña ai.

Ch−¬ng 3. thuËt to¸n nhËn d¹ng trong ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng thay ®æi

HÖ thèng nhËn d¹ng mÆt tù ®éng phô thuéc vµo c¸c yÕu tè t¸c ®éng cña ngo¹i c¶nh do ®ã ®ßi hái ph¶i lµm phï hîp ®−îc c¸c yÕu tè trªn. §iÒu kiÖn m«i tr−êng, c¸c biÓu hiÖn cña bÒ mÆt lµ c¸c yÕu tè chÝnh ¶nh h−ëng ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt ng−êi tù ®éng. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ ta ph¶i x©y dùng mét hÖ thèng nhËn d¹ng mÆt bÒn v÷ng víi c¸c thay ®æi cña c¸c yÕu tè trªn.

Ch−¬ng nµy khãa luËn tr×nh bµy thuËt to¸n cña t¸c gi¶ Mariani [3] lµ bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng kh¸c nhau. ThuËt to¸n ®−îc sö dông dùa trªn hai c¸ch tiÕp cËn ®Ó gi¶i quyÕt ®ã lµ: c¸ch tiÕp cËn dùa trªn khu«n mÉu vµ c¸ch tiÕp cËn dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng th«ng qua hµm kho¶ng c¸ch tiÕp xóc. Dùa theo c¸c ®Æc t¶ trong [3], khãa luËn minh ho¹ cô thÓ thuËt to¸n b»ng nh÷ng thñ tôc trªn ng«n ng÷ lËp tr×nh PASCAL.

M« t¶ c¸c thuËt to¸n nh− sau:

Gi¶ sö cho mét ¶nh x lµ ¶nh cÇn nhËn d¹ng vµ ®−îc m· ho¸ thµnh vector d-chiÒu trong kh«ng gian Sd. Mét c¬ së d÷ liÖu ¶nh D ®−îc tæ chøc vµ qu¶n lý theo chØ sè. KÕt qu¶ thu ®−îc lµ c¸c chØ sè cña líp ¶nh (cho biÕt ®−îc ng−êi nhËn d¹ng) vµ c¸c chØ sè cña c¸c mÉu trong líp (biÕt ®−îc ®iÒu kiÖn m«i tr−êng t−¬ng øng t¸c ®éng ®Õn ¶nh nhËn d¹ng).

3.1 ThuËt to¸n so s¸nh khu«n mÉu dùa theo kho¶ng c¸ch tiÕp xóc

So s¸nh

¶nh cÇn nhËn d¹ng ¶nh mÉu

H×nh 3.1 M« pháng c¸ch so s¸nh hai mÉu mÆt víi nhau dùa trªn c¸c mÉu con

Kü thuËt nhËn d¹ng dùa trªn khu«n mÉu sö dông quy t¾c so s¸nh tõng mÉu ¶nh nhá víi nhau. Mçi mÉu t−¬ng øng víi mét vïng cña ¶nh vµ viÖc so s¸nh nµy lµ so s¸nh c¸c

mÉu t−¬ng øng cña nhau cã trong hai ¶nh cÇn nhËn d¹ng. Nh− biÓu diÔn cña h×nh minh ho¹ trªn cho thÊy mÉu thø i cña ¶nh cÇn nhËn d¹ng ph¶i t−¬ng øng víi mÉu thø i trong ¶nh mÉu.

Mçi ¶nh cÇn nhËn d¹ng vµ ¶nh mÉu ®−îc chuÈn ho¸ cã kÝch th−íc cè ®Þnh lµ 75x75 pixel, c¸c mÉu con cã kÝch th−íc 15x15 pixel. V× vËy kü thuËt nhËn d¹ng nµy rÊt hiÖu qu¶ trong viÖc so s¸nh c¸c ¶nh mµ kh«ng chÞu t¸c ®éng cña m«i tr−êng vµ do ®ã thuËt to¸n nµy bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn t¸c ®éng cña ¸nh s¸ng tíi c¸c ¶nh nhËn d¹ng vµ ¶nh mÉu. Kü thuËt so s¸nh nµy sö dông c¸ch so s¸nh c¸c gi¸ trÞ x¸m cña hai mÉu con víi nhau b»ng c¸ch so s¸nh tõng ®iÓm mét cña mÉu. NÕu hai ®iÓm lµ kh¸c nhau th× sù kh¸c nhau møc x¸m gi÷a chóng v−ît qu¸ mét ng−ìng cho tr−íc vµ ng−îc lai hai ®iÓm ¶nh lµ gièng nhau nÕu sù kh¸c nhau gi÷a c¸c gi¸ trÞ møc x¸m cña ®iÓm ¶nh kh«ng v−ît qu¸ ng−ìng cho tr−íc, gi¸ trÞ nµy thay ®æi trong kho¶ng [0,1] vµ gi¸ trÞ nµy cµng thÊp cµng tèt.

Theo sù m« t¶ trªn th× mét ¶nh ®−îc ph©n thµnh mét vector mµ c¸c thµnh phÇn cña vector lµ gi¸ trÞ møc x¸m cña mÉu con. Gi¶ sö cho mét ¶nh cÇn nhËn d¹ng x ®−îc biÓu diÔn x={x1, x2, …,xN} trong ®ã xi (i=1..N) lµ c¸c mÉu con cña ¶nh cÇn nhËn d¹ng, tËp hîp c¸c mÉu con t¹o thµnh mét ¶nh vµ mét nhãm ¶nh mÆt p= {f1, f2,…,fK} trong ®ã fi lµ mÉu mÆt thø i, c¸c mÉu mÆt nµy còng ph¶i m· ho¸ thµnh c¸c vector vµ cã sè phÇn tö gièng nh− sè phÇn tö cña ¶nh cÇn nhËn d¹ng.

Thñ tôc so s¸nh hai mÉu mÆt:

Procedure df(x: mÆt, fk: mÆt);

Begin

D:=0;

For i=1 to sè_mÉu_con do

If (|x(i) – fk(i)|) < T then

∂(|x(i)-fk(i)|) := 0

else

∂(|x(i)-fk(i)|) := 1;

D:= D + ∂(|x(i)-fk(i)|);

Df:= D/sè_mÉu_con;

End

KÕt qu¶ cña thuËt to¸n nµy lµ thu ®−îc kho¶ng c¸ch gi÷a hai mÉu mÆt vµ kÕt qu¶ nµy ®−îc sö dông cho viÖc x¸c ®Þnh mét mÉu mÆt x cÇn nhËn d¹ng víi nhãm mÆt p (nhãm p cã N phÇn tö).

TiÕp theo lµ thuËt to¸n so s¸nh mét ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi mét nhãm ¶nh mÉu ®· thu ®−îc. Víi c¸ch gi¶i quyÕt nµy, ta sö dông kÕt qu¶ cña thuËt to¸n so s¸nh hai ¶nh mÆt víi nhau, kho¶ng c¸ch thu ®−îc cña tõng cÆp so s¸nh (so s¸nh ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi tõng ¶nh trong nhãm) vµ so s¸nh c¸c kÕt qu¶ thu ®−îc nÕu kho¶ng c¸ch nµo nhá nhÊt th× ®ã lµ cÆp ¶nh cÇn t×m. ThuËt to¸n cã thÓ ®−îc m« t¶ trong h×nh sau:

Líp ¶nh mÉu

So s¸nh

KÕt qu¶ fij ¶nh thu ®−îc sau khi so s¸nh ¶nh cÇn nhËn d¹ng

So s¸nh

fi1 fi2 fi3 … … fi(N-1) fiN

H×nh 3.2 M« pháng c¸ch so s¸nh mét ¶nh mÆt cÇn nhËn d¹ng víi nhãm c¸c mÉu mÆt

H×nh nµy biÓu diÔn viÖc so s¸nh mét mÆt cÇn nhËn d¹ng víi mét tËp c¸c ¶nh mÆt mÉu dùa vµo kho¶ng c¸ch nhá nhÊt gi÷a c¸c cÆp so s¸nh vµ cuèi cïng thu ®−îc mét ¶nh tèt nhÊt trong líp ¶nh mÆt mÉu ®ã. Thñ tôc nµy ®−îc ph¸t triÓn ®Ö quy cho tÊt c¶ c¸c líp ¶nh mÆt mÉu trong c¬ së d÷ liÖu vµ kÕt qu¶ cña viÖc ®Ö quy nµy lµ mét tËp c¸c mÉu ¶nh mÆt tèt nhÊt øng víi mçi mét líp.

Thñ tôc so s¸nh mét ¶nh mÆt cÇn nhËn d¹ng víi mét líp c¸c ¶nh mÉu:

Gi¶ sö sè ¶nh mÉu cã trong mét líp lµ N, x lµ ¶nh cÇn nhËn d¹ng, p lµ mét líp cã N ¶nh mÉu vµ ®−îc biÓu diÔn p={f1,f2,…,fN}, gi¸ trÞ min ®−îc dïng ®Ó x¸c ®Þnh c¸c cÆp so s¸nh nµo cã kho¶ng c¸ch nhá nhÊt vµ dùa vµo gi¸ trÞ min nµy cho biÕt ®−îc chØ sè cña ¶nh mÉu trong líp ®ang quan s¸t. Thñ tôc ®−îc thùc hiÖn nh− d−íi ®©y:

Procedure dt(x: mÆt, p: líp mÆt);

Begin

min:=df(x,f1);

For i=2 to N do

If (min >= df(x,fi)) then

min:= df(x,fi)

End

KÕt qu¶ thu ®−îc cña thñ tôc trªn lµ mét mÉu mÆt tèt nhÊt øng víi gi¸ trÞ min nhá nhÊt. Víi c¸ch thùc hiÖn t−¬ng tù thñ tôc trªn ®−îc ¸p dông cho c¸c líp ¶nh mÆt mÉu kh¸c vµ thu ®−îc K mÆt tèt nhÊt t−¬ng øng víi K líp ¶nh mÆt mÉu cã trong c¬ së d÷ liÖu. K mÆt tèt nhÊt nµy ®−îc sö dông trong thuËt to¸n so s¸nh mét ¶nh mÆt cÇn nhËn d¹ng víi c¸c mÆt tèt nhÊt thu ®−îc tõ thuËt to¸n so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu.

3.2 ThuËt to¸n so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng dùa theo kho¶ng c¸ch tiÕp xóc

Kü thuËt so s¸nh dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng nh»m ®¸nh gi¸ mét mÆt cÇn nhËn d¹ng

víi K mÆt tèt nhÊt th× mÆt cÇn nhËn d¹ng lµ mÉu mÆt nµo trong K mÆt tèt nhÊt ®ã.

Víi kü thuËt so s¸nh nµy ¶nh cÇn nhËn d¹ng vµ K mÆt tèt nhÊt ph¶i ®−îc m· ho¸ thµnh c¸c vector mµ c¸c thµnh phÇn cña nã lµ c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña ¶nh. Gi¶ sö ¶nh cÇn nhËn d¹ng lµ x vµ ®−îc biÓu diÔn x={x1,x2,…,xN} trong ®ã xi (i=1..N) lµ ®iÓm ®Æc tr−ng thø i biÓu diÔn trong mÆt, gäi p lµ tËp c¸c ¶nh tèt nhÊt (K ¶nh mÆt tèt nhÊt) vµ p={f1,f2,…,fK} trong ®ã mçi ¶nh fi ph¶i ®−îc m· ho¸ thµnh c¸c vector ®iÓm ®Æc tr−ng (fi={fi1,fi2,…,fiN}). Kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng cña mét ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi tËp K ¶nh mÆt tèt nhÊt sö dông c¸c vector ®iÓm ®Æc tr−ng, trong ®ã mçi phÇn tö thø i lµ mét ®Æc tr−ng cña ¶nh cÇn nhËn d¹ng vµ ¶nh mÉu. Tr−íc hÕt ta thùc hiÖn thuËt to¸n so s¸nh hai ¶nh mÆt bÊt kú dùa trªn kü thuËt kho¶ng c¸ch tiÕp xóc.

Thñ tôc so s¸nh hai mÆt dùa trªn kü thuËt kho¶ng c¸ch tiÕp xóc

x(i)

f(i) α

Thñ tôc nµy sö dông c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng ®−îc trÝch ra tõ bé läc Gabor, theo bé läc nµy bÊt kú ¶nh mÆt ng−êi nµo ®Òu cã 14 ®iÓm ®Æc tr−ng vµ x(i), f(i) lµ c¸c vector biÓu diÔn c¸c ®Æc tr−ng cña mÆt. ThuËt to¸n nµy ho¹t ®éng nh− sau: so s¸nh tõng ®iÓm ®Æc tr−ng cña hai ¶nh víi nhau vµ sö dông hµm cos ®Ó tÝnh ®é lÖch (sù kh¸c nhau) gi÷a hai ®iÓm ®Æc tr−ng. Gãc lÖch gi÷a hai ®iÓm ®Æc tr−ng ®−îc m« t¶ nh− h×nh bªn.

H×nh 3.3 M« t¶ gãc lÖch gi÷a hai vector ®iÓm ®Æc tr−ng

Nh×n vµo h×nh biÓu diÔn hai vector nµy ta thÊy nÕu hai ®iÓm lµ gièng nhau th× gãc α t¹o bëi hai vector x(i) vµ f(i) ph¶i cã gãc nhá nhÊt. Tr−êng hîp tèt nhÊt khi gãc α = 00. Thñ tôc m« t¶ thuËt to¸n nh− sau:

Procedure dg(x: mÆt, f: mÆt);

Begin

D:= 0;

For i=1 to 14 do

D:= D + (1 – cos(x(i),f(i))/2;

Dg:= D/14;

End

KÕt qu¶ thu ®−îc lµ kho¶ng c¸ch gi÷a hai mÆt bÊt kú dùa trªn c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng

cña ¶nh.

TiÕp theo lµ thñ tôc x¸c ®Þnh mét mÆt cÇn nhËn d¹ng víi c¸c mÉu mÆt tèt nhÊt thu ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu (K mÉu mÆt tèt nhÊt) dùa trªn kho¶ng c¸ch tiÕp xóc. Trong ®ã x lµ mét vector biÓu diÔn ®iÓm ®Æc tr−ng cña mÆt cÇn nhËn d¹ng vµ p lµ nhãm c¸c mÉu mÆt tèt nhÊt (c¸c mÉu trong p ®Òu ®−îc m· ho¸ theo vector biÓu diÔn c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng cña mÉu ®ã). ThuËt to¸n nµy ®−îc m« t¶ nh− h×nh d−íi ®©y:

Nhãm mÆt tèt nhÊt (K mÆt)

KÕt qu¶ thu ®−îc f1(f1,f2,…,fN) d1

So s¸nh f2(f1,f2,…,fN) d2

Chän kÕt qu¶ tèt nhÊt min(d1,d2,…,dK) …………… …………… x(x1,x2,…,xN)

fK-1(f1,f2,…,fN-1) dK-1

fK(f1,f2,…,fN) dK

H×nh 3.4 M« pháng c¸ch so s¸nh mét ¶nh mÆt víi tËp c¸c ¶nh mÆt tèt nhÊt dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng.

Theo c¸ch biÓu diÔn cña h×nh trªn ta thÊy: mét ¶nh cÇn nhËn d¹ng x ®−îc so s¸nh lÇn l−ît víi tõng mÉu ¶nh cã trong p kÕt qu¶ cña phÐp so s¸nh thu ®−îc lÇn l−ît lµ d1, d2,…, dK t−¬ng øng víi K mÉu tèt nhÊt trong p. §Ó thu ®−îc kÕt qu¶ tèt nhÊt ta lÊy gi¸ trÞ nhá nhÊt trong tËp kÕt qu¶ ®o ®−îc {d1,d2,…,dK} vµ gi¸ trÞ nhá nhÊt di nµo ®ã cho phÐp ta x¸c ®inh ®−îc mÉu mÆt tèt nhÊt thø i trong p.

Thñ tôc so s¸nh mét mÆt cÇn nhËn d¹ng víi tËp c¸c mÆt tèt nhÊt thu ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu

Procedure dw(x: mÆt, p: nhãm mÆt mÉu);

Begin

{tËp c¸c mÉu mÆt: p={f1,f2,..,fK} thu ®−îc tõ thuËt to¸n dt(x,g)}

min:= dg(x,f1);

For i=2 to K do

If min >= dg(x,fi) then

min:= dg(x,fi);

Dw:= min;

End

KÕt qu¶ ®¹t ®−îc lµ vÞ trÝ cña mÉu thø i trong nhãm mÉu tèt nhÊt.

3.3 KÕt hîp hai thuËt to¸n so s¸nh trªn

PhÇn nµy tr×nh bµy mét thuËt to¸n kÕt hîp c¶ hai kü thuËt so s¸nh trªn ®Ó thùc hiÖn nhiÖm vô nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi vµ kÕt hîp hai kü thuËt so s¸nh trong mét ®iÒu kiÖn tèt nhÊt. Kü thuËt so s¸nh dùa vµo khu«n mÉu lÊy ®−îc c¸c mÆt tèt nhÊt vµ bÒn v÷ng víi c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng b»ng c¸ch so s¸nh c¸c mÉu con víi nhau (kÝch th−íc cña mÉu con lµ 15x15 pixel). Kü thuËt so s¸nh dùa trªn ®iÓm ®Æc tr−ng so s¸nh mét ¶nh mÆt cÇn nhËn d¹ng víi tËp c¸c mÆt tèt nhÊt thu ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh dùa trªn khu«n mÉu vµ x¸c ®Þnh chÝnh x¸c ¶nh cÇn nhËn d¹ng ®ã lµ cña ng−êi nµo.

Víi viÖc kÕt hîp hai kü thuËt so s¸nh trªn dÉn tíi thñ tôc thùc hiÖn thuËt to¸n nh− sau:

Procedure S(x: mÆt, p: nhãm mÆt);

Begin

If dt(x,p) > Th1 then

S:=1;

If dw(x,p) > Th2 then

S:=1;

If (dt(x,p) <= Th1) and (dw(x,p) >= Th2) then

S:= (dt(x,p) + dw(x,p))/2;

End

M« t¶ ho¹t ®éng cña thñ tôc trªn nh− sau:

TiÕn hµnh thùc hiÖn hµm so s¸nh khu«n mÉu dt(x,p) ®Ó thu ®−îc K mÆt tèt nhÊt. NÕu gi¸ trÞ thu ®−îc tõ viÖc so s¸nh hai mÉu víi nhau v−ît qu¸ ng−ìng cho tr−íc Th1 nµo ®ã th× cÆp so s¸nh ®ã bÞ lo¹i bá. Cuèi cïng thu ®−îc c¸c mÉu mÆt tèt nhÊt trong tËp c¸c mÉu ®−îc so s¸nh. KÕt qu¶ cña hµm so s¸nh dt(x,p) ®−îc truyÒn tíi hµm so s¸nh c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng dw(x,p). Hµm nµy thùc hiÖn còng t−¬ng tù nh− hµm so s¸nh khu«n mÉu nh−ng d÷ liÖu ®Ó so s¸nh kh«ng ph¶i lµ toµn bé c¸c mÉu cã trong c¬ së d÷ liÖu ¶nh mµ d÷ liÖu lµ c¸c kÕt qu¶ thu ®−îc tõ hµm so s¸nh khu«n mÉu dt(x,p). NÕu gi¸ trÞ cña hµm so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng v−ît qu¸ mét ng−ìng cho tr−íc Th2 th× cÆp ¶nh so s¸nh ®ã bÞ lo¹i bá.

NÕu mét trong hai gi¸ trÞ cña hµm so s¸nh khu«n mÉu vµ hµm so s¸nh c¸c ®iÓm ®Æc tr−ng v−ît qu¸ mét ng−ìng cho tr−íc Th1 hoÆc Th2 th× gi¸ trÞ hµm kÕt hîp S:=1 vµ víi gi¸ trÞ nµy th× ¶nh mÆt cña ng−êi ®ã kh«ng nhËn d¹ng ®−îc. Tr−êng hîp ng−îc l¹i hai gi¸ trÞ cña hai hµm so s¸nh ®Òu chÊp nhËn ®−îc khi ®ã S cã gi¸ trÞ lµ gi¸ trÞ trung b×nh cña hai gi¸ trÞ thu ®−îc tõ hai thuËt to¸n so s¸nh trªn vµ gi¸ trÞ S biÕn thiªn trong kho¶ng [0,1]. Nh−ng trong tËp c¸c kÕt qu¶ cña S, kh«ng ph¶i hoµn toµn lµ chÝnh x¸c, còng cã khi ®óng nh−ng còng cã khi sai do ®ã vÇn cÇn ph¶i thùc hiÖn viÖc kiÓm tra tÝnh chÝnh x¸c gi¸ trÞ cña S b»ng mét ng−ìng nµo ®ã. NÕu gi¸ S v−ît qu¸ ng−ìng kiÓm so¸t ®ã th× viÖc so s¸nh kh«ng thµnh c«ng vµ ng−êi ®ã kh«ng nhËn d¹ng ®−îc.

KÕt luËn

Trong khãa luËn nµy, t«i ®· tr×nh bµy mét hÖ thèng nhËn d¹ng ¶nh mÆt ng−êi tù ®éng tho¶ m·n c¸c ®iÒu kiÖn thay ®æi cña ¸nh s¸ng t¸c ®éng ®Õn ¶nh nhËn d¹ng. Trong qu¸ tr×nh thùc hiÖn khãa luËn, t«i ®· thu nhËn ®−îc kiÕn thøc tæng quan vÒ hÖ thèng ®o¸n nhËn ¶nh mÆt ng−êi. H¬n n÷a, ®· n¾m b¾t ®−îc nh÷ng néi dung c¬ b¶n cña viÖc kh¾c phôc ¶nh h−ëng cña c¸c ®iÒu kiÖn ¸nh s¸ng t¸c ®éng ®Õn hÖ thèng nhËn d¹ng lµm cho hÖ thèng khã cã thÓ nhËn d¹ng ¶nh mét c¸ch chÝnh x¸c ®· ®−îc tr×nh bµy trong c«ng tr×nh cña t¸c gi¶ Mariani [3], ®ã lµ:

- Kü thuËt “Sö dông kho¶ng c¸ch tiÕp xóc”

- Sö dông hai kü thuËt so s¸nh: kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu vµ kü thuËt so s¸nh

®iÓm ®Æc tr−ng.

Kü thuËt so s¸nh khu«n mÉu cho hÖ thèng ®−îc c¸c mÆt tèt nhÊt cã trong c¬ së d÷ liÖu dùa vµo c¸ch ®¸nh gi¸ cña hµm kho¶ng c¸ch, cßn kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng cho biÕt ®−îc chÝnh x¸c ¶nh ®ã lµ ¶nh cña ng−êi nµo b»ng c¸ch so s¸nh ¶nh cÇn nhËn d¹ng víi tËp c¸c ¶nh tèt nhÊt thu ®−îc tõ kü thuËt so s¸nh ®iÓm ®Æc tr−ng. Trong nh÷ng hÖ thèng thùc tÕ, ý t−ëng kÕt hîp hai thuËt to¸n trªn ®−îc khãa luËn ®Ò cËp.

Khãa luËn còng ®· m« t¶ chi tiÕt c¸c thuËt to¸n ®èi s¸nh kho¶ng c¸ch b»ng mét sè

thñ tôc PASCAL song ch−a cã ®iÒu kiÖn cµi ®Æt ®−îc c¸c thuËt to¸n nµy.

Do thêi gian vµ tr×nh ®é cßn h¹n chÕ vµ ®©y lµ mét néi dung khã, khãa luËn ch−a hiÖn thùc c¸c thuËt to¸n tr×nh bµy ë ch−¬ng ba. §Êy lµ mét néi dung trong ph−¬ng h−íng nghiªn cøu tiÕp theo cña khãa luËn.

Tµi liÖu tham kh¶o

1. Keysers D. Experiments with an Extended Tangent Distance, 15th International

Conference on Pattern Recognition, Vol. 2,pp. 38-42, 2000.

2. Manjunath B.S. et al. A Feature-Based Approach to Face Recognition. Proc. IEEE Computer Soc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp 373-378, 1992.

3. Mariani R. A Face Location Algorithm Robust to Complex Lighting Conditions. To appear in 2nd Audio and Video-Based Biometric Person Authentication, Sweden, 2001.

4. Rowley H. et al. Neural Network-Based Face Detection. IEEE Trans. Pattern Analysis

and Machine Intelligence, 1998.

5. Simard P. Transformation Invariance in Pattern Recognition – Tangent Distance and Tangent Propagation. In G. Orr and K.R. Muller editors, Neural Networks: tricks of the trade, vol 1524 of Lecture Notes in Computer Science, Springer, Heidelberg, pp 239-274, 1998.

6. Sirohey S.A, Human Face Segmentation and Identification. Technical Report, CS-TR-

3176, Univ, of Maryland, 1993.

7. Sun Q.B. et al. Face Detection Based on Color and Local Symmertry Information. Proc. 3rd International Conterence on Automatic Face and Gesture Recognition, pp 130- 135. Apr 14-16, 1998. Nara, Japan.

8. Takacs B vµ Wechsler H. Detection of Face and Facial Landmarks Using Iconic Filter

Banks. Pattern Recognition, 30(1): 1623-1636, 1997.