LUẬN VĂN - PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG

Ngày nay các hệ thống nhận dạng mặt người đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là an ninh và bảo mật. Nhận dạng mặt người tức là đưa ra những thông tin về đối tượng được đưa vào từmột bức ảnh, hay từ camera quan sát. Bước đầu tiên của một hệthống nhận dạng mặt người là phát hiện khuôn mặt, tức xác định vịtrí khuôn mặt trên bức ảnh, sau đấy tách khuôn mặt ra khỏi ảnh đểtiến hành nhận dạng.

Trong khóa luận này em xin nêu một trong những phương pháp đểphát hiện khuôn mặt trong ảnh, sau đấy mởrộng ra với phát hiện mặt người trong video và webcam. Sau khi đã xem xét các hướng tiếp cận khác nhau, em chọn phương pháp tiếp cận học máy bằng Adaboost và mô hình Cascade of classifiers. Điểm mạnh của Adaboost là tốc độphát hiện khuôn mặt khá nhanh. Kết quảthửnghiệm cho thấy chương trình đạt độ chính xác khá cao với các ảnh mặt người được chụp trực diện bằng máy kĩ thuật số.

LINK DOWNLOAD

Ngày nay các hệ thống nhận dạng mặt người đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là an ninh và bảo mật. Nhận dạng mặt người tức là đưa ra những thông tin về đối tượng được đưa vào từmột bức ảnh, hay từ camera quan sát. Bước đầu tiên của một hệthống nhận dạng mặt người là phát hiện khuôn mặt, tức xác định vịtrí khuôn mặt trên bức ảnh, sau đấy tách khuôn mặt ra khỏi ảnh đểtiến hành nhận dạng.

Trong khóa luận này em xin nêu một trong những phương pháp đểphát hiện khuôn mặt trong ảnh, sau đấy mởrộng ra với phát hiện mặt người trong video và webcam. Sau khi đã xem xét các hướng tiếp cận khác nhau, em chọn phương pháp tiếp cận học máy bằng Adaboost và mô hình Cascade of classifiers. Điểm mạnh của Adaboost là tốc độphát hiện khuôn mặt khá nhanh. Kết quảthửnghiệm cho thấy chương trình đạt độ chính xác khá cao với các ảnh mặt người được chụp trực diện bằng máy kĩ thuật số.

LINK DOWNLOAD

Chuyên mục: D. Luận văn D. Luận văn chuyên ngành Điện - Điện tử (Electrical & Electronic) D. Luận văn kỹ thuật