BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI NGỮ - TIN HỌC
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
NGUYỄN SƠN HÓA
ỨNG DỤNG LBP-CNN CHO BÀI TOÁN NHẬN DIỆN
CẢM XÚC MẶT NGƯỜI
LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
MÃ SỐ: 60480201
TP.HỒ CHÍ MINH – Tháng 05 Năm 2019
NGƯ
Ứ
NG
NGÀN
MÃ S
Ố
NGƯỜI HƯỚ
B
TR
ƯỜ
N
NG D
Ụ
NH: CÔN
Ố
: 60480
HƯỚNG DẪN
TP.
HỒ
B
Ộ
GIÁO
NG
Đ
Ạ
I H
THÀNH
NGU
G LBP
-
CN
C
Ả
M
LU
Ậ
NG NGH
80201
G DẪN KHOA
HỒ CHÍ MI
ÁO D
Ụ
C V
I H
Ọ
C NG
H
PH
Ố
H
GUY
Ễ
N S
CNN CHO
XÚC M
Ặ
Ậ
N V
Ă
N
H
Ệ
THÔN
HOA
HỌC
:
HÍ MINH
–
T
VÀ
Đ
ÀO
GO
Ạ
I NG
H
Ồ
CHÍ M
Ơ
N HÓA
O BÀI TO
Ặ
T NG
Ư
N TH
Ạ
C S
NG TIN
:
PGS.TS
Tháng 05
O T
Ạ
O
G
Ữ
-
TIN
MINH
A
OÁN NH
Ư
Ờ
I
S
Ĩ
TS PH
Ạ
M
05 N
ă
m 20
N H
Ọ
C
H
Ậ
N DI
Ệ
N
M TH
Ế
B
Ả
2019
N
Ả
O
LỜI CAM ĐOAN
Lu
ậ
n v
ă
n này là công trình nghiên c
ứ
u c
ủ
a cá nhân tôi,
đượ
c th
ự
c hi
ệ
n d
ướ
i
s
ự
h
ướ
ng d
ẫ
n khoa h
ọ
c c
ủ
a PGS.TS Ph
ạ
m Th
ế
B
ả
o. Các s
ố
li
ệ
u, nh
ữ
ng k
ế
t lu
ậ
n
nghiên c
ứ
u
đượ
c trình bày trong lu
ậ
n v
ă
n là hoàn toàn trung th
ự
c.
Tôi hoàn toàn ch
ị
u trách nhi
ệ
m v
ề
l
ờ
i cam
đ
oan này.
Ng
ườ
i cam
đ
oan
Nguy
ễ
n S
ơ
n Hóa
Nguyễn Sơn Hóa Nhận dạng cảm xúc mặt người với LBP-CNN
Trang 1/51
Mục lục
Chương 1: Tổng quan ...................................................................................................... 6
1.1 Giới thiệu .................................................................................................................. 6
1.2 Các hướng tiếp cận ................................................................................................... 7
1.3 Khó khăn và thách thức ............................................................................................ 9
1.4 Đề xuất hướng giải quyết ......................................................................................... 9
Chương 2: Cơ sở lý thuyết ............................................................................................. 11
2.1 Các phương pháp phát hiện khuôn mặt người ........................................................ 11
2.1.1 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức ...................................................................... 11
2.1.2 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu ............................................................. 13
2.1.3 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo ................................................................... 15
2.2 LBP ........................................................................................................................ 19
2.3 Mạng nơ-ron tích chập ........................................................................................... 27
2.3.1 Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo .................................................................... 27
2.3.2 Mạng nơ-ron tích chập ..................................................................................... 28
Chương 3: Xây dựng thuật giải ..................................................................................... 32
3.1 Xác định vị trí khuôn mặt ....................................................................................... 32
3.2 Trích đặc trưng LBP ............................................................................................... 34
3.3 Mô hình CNN với đặc trưng LBP .......................................................................... 35
Chương 4: Kết quả và hướng phát triển ...................................................................... 37
4.1 Cơ sở dữ liệu ........................................................................................................... 37
4.1.1 Cơ sở dữ liệu CK+ ........................................................................................... 37
4.1.2 Cơ sở dữ liệu FER2013 ................................................................................... 37
4.2 Môi trường thực nghiệm ......................................................................................... 40
4.3 Thiết kế thực nghiệm .............................................................................................. 40
4.4 Kết quả .................................................................................................................... 41
4.4.1 Cơ sở dữ liệu CK+ ........................................................................................... 41
4.4.2 Cơ sở dữ liệu FER2013 ................................................................................... 45
4.5 Đánh giá .................................................................................................................. 49
4.5.1 Ưu điểm ........................................................................................................... 49
4.5.2 Khuyết điểm..................................................................................................... 49
4.6 Hướng phát triển ..................................................................................................... 50
Tài liệu tham khảo .......................................................................................................... 51
Nguyễn Sơn Hóa Nhận dạng cảm xúc mặt người với LBP-CNN
Trang 2/51
LỜI CẢM ƠN
Chân thành cảm ơn các Thầy, Cô khoa CNTT Trường Đại học Huflit TPHCM cũng
như các Thầy Cô đã giảng dạy và truyền đạt nhiều kiến thức quý báu.
Đặc biệt cảm ơn PGS.TS Phạm Thế Bảo đã dành rất nhiều thời gian và tận tình
hướng dẫn trong suốt quá trình thực hiện luận văn.