UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT
NGUYN THANH TNG
ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU ĐỂ NHẬN DIỆN
KHUÔN MẶT QUA CAMERA GIÁM SÁT
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THNG THÔNG TIN
MÃ S: 8 48 01 04
BÌNH DƯƠNG – 2019
ii
UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT
NGUYN THANH TNG
ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU ĐỂ NHẬN DIỆN
KHUÔN MẶT QUA CAMERA GIÁM SÁT
LUẬN VĂN THẠC S
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THNG THÔNG TIN
MÃ S: 8 48 01 04
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. BI THANH HNG
BÌNH DƯƠNG – 2019
iii
LỜI CAM ĐOAN
Tên tôi là: Nguyễn Thanh Tùng
Sinh ngày: 15/01/1983
Học viên lớp cao học CH17HT - Trường Đại học Thủ Dầu Một.
Xin cam đoan: Đề tài “Ứng dụng phương pháp học sâu để nhận diện
khuôn mặt qua camera giám sát.” do Thầy TS. Bùi Thanh Hùng hướng dẫn là
công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tất cả tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc,
trích dẫn rõ ràng.
Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng như nội
dung trong đề cương và yêu cầu của thầy giáo hướng dẫn. Nếu sai tôi hoàn toàn chịu
trách nhiệm trước hội đồng khoa học.
Bình Dương, tháng 10 năm 2019
Tác giả luận văn
Nguyễn Thanh Tùng
iv
LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian nghiên cứu và làm việc nghiêm túc, được sự động viên,
giúp đỡ và hướng dẫn tận tình của Thầy hướng dẫn TS. Bùi Thanh Hùng, luận văn
Cao học “Ứng dụng phương pháp học sâu để nhận diện khuôn mặt qua camera
giám sát” đã hoàn thành.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến:
Thầy hướng dẫn TS. Bùi Thanh Hùng đã tận tình chỉ dẫn, giúp đỡ tôi hoàn
thành luận văn này. Đồng thời tôi gửi lời cảm ơn đến các thầy, cô đã giảng dạy
truyền đạt kiến thức quý báo cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu.
Tôi chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã động viên, khích
lệ, tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, thực hiện và hoàn thành
luận văn này.
v
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Đã có rất nhiều công trình công bố, đưa ra các hướng tiếp cận khác nhau cho
việc giải quyết bài toán nhận dạng khuôn mặt như nhận dạng dựa trên đặc trưng của
các phần tử trên khuôn mặt bao gồm biển đổi sóng Wavelet (Gabor Wavelet),
phương pháp đồ thị đàn hồi (Elastic Bunch Graph Matching - EBGM), mạng Nơron
(Neural Network - NN), học máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine –SVM)…
nhận dạng dựa trên xét tổng thể toàn khuôn mặt bao gồm phương pháp phân tích
thành phần chính (Principal Component Analysis– PCA) phương pháp phân tích sự
khác biệt tuyến tính (Linear Discriminant Analysis – LDA). Trong đó, nhận dạng
khuôn mặt dùng mạng Nơron mang lại hiệu quả nhận dạng cao bởi nó hoạt động ổn
định và có tính thích nghi cao khi dữ liệu đầu vào thay đổi nhiều.
Luận văn trình bày khảo sát một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt và đề
xuất một mô hình hiệu quả để giải quyết bài toán nhận dạng khuôn mặt và có thể áp
dụng để nhận dạng trực tiếp từ camera. Trong đó, luận văn tập trung chính vào hai
công đoạn: phát hiện và nhận dạng khuôn mặt. Trong việc phát hiện và canh chỉnh
khuôn mặt được đề xuất sử dụng phương pháp mô tả đặc trưng (Histogram of
Oriented Gradients – HOG) và việc phân lớp, nhận dạng khuôn mặt sử dụng mô
hình CNN cụ thể là thuật toán FaceNet. Hiệu quả của mô hình nhận dạng được kiểm
nghiệm trên tập cơ sở dữ liệu chun ORL (Olivetti Research Laboratory) của
AT&T, và bộ dữ liệu của cá nhân thu thập hình ảnh của 15 người. Các kết quả thực
nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao và ổn định trên các tập dữ
liệu.