2. Đề Tài
• XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI SỬ
DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG MẪU NHỊ
PHÂN CỤC BỘ LBP (LOCAL BINARY PATTERNS)
• SVTH: Nguyễn Duy Khánh - 83544
3. Nội dung chính
• I. Giới thiệu hệ thống
• II. Khảo sát và phân tích thiết kế hệ thống
• III. Cài đặt và đánh giá hệ thống
4. I. Giới thiệu hệ thống
• Nhận diện khuôn mặt là gì
Nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác
định hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật
số hoặc một khung hình video từ một nguồn video
Cách thức hoạt động
hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác
định hoặc nhận dạng một mặt người nào đó từ một bức ảnh kĩ thuật số
hoặc từ một khung video từ một nguồn video (webcam). Hệ thống này
thường được sử dụng trong các hệ thống an ninh và có thể được so
sánh với các dạng sinh trắc học khác như vân tay và tròng mắt
5. Công cụ lập trình
OpenCV là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho thị
giác máy tính (computer vision), xử lý ảnh và máy học, và
các tính năng tăng tốc GPU trong hoạt động thời gian thực.
Ứng dụng rộng rãi bao gồm:
◆ Kiểm tra và giám sát tự động
◆ Phân tích hình ảnh
◆ Tìm kiếm phục hồi ảnh
6. Ngôn ngữ lập trình
Xử lý hình ảnh là kỹ thuật cốt lõi của thị giác máy tính và
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến và dễ dung trong
Thị giác máy tính.
◆Python dễ dàng kết nối với các thành phần khác
◆Python chạy nhiều nền tảng
◆Python rất đơn giản và dễ họcg chạy trên nhiều nền tảng
7. Phương pháp làm việc
• Phương pháp LBP (Local Binary Patterns)
Đây là một phương pháp trích chọn đặc trưng trong xử lý ảnh. Các đặc trưng được trích sẽ tiếp tục
được tiến hành chọn lọc, thu gọn thành vector đặc trưng. Vector đặc trưng được dùng để đưa vào mô
hình máy để học / phân loại
10. II. Cài đặt chương trình
• faceRecognition.py : đây là chương trình chính để nhận diện mặt người có sử dụng
lbpcascade_frontalface.xml (file xml có chức năng nhận diện khuôn mặt bằng phương
pháp trích chọn nhị phân cục bộ LBP).
• Create_dataset_from_webcam.py : chương trình để tạo file ảnh của chủ thể bằng cách
chụp ảnh liên tục trong 1 khoảng thời gian ngắn thông qua webcam. Sau đó file ảnh
được lưu trữ để phục vụ quá trình training.
• Train_mode.py có chức năng giúp cho máy có thể nhận dạng khuôn mặt của từng người
cụ thể thông qua file ảnh đã được cung cấp sau khi chụp màn hình liên tục trong khoảng
thời gian ngắn.
• Load_realtime.py nhận diện mặt người trực tiếp qua webcam sau quá trình traning ảnh
thực hiện ở Train_mode.py.
11. Đánh giá
• Ưu điểm:
- Đã sử dụng được phương pháp trích chọn đặc trưng cục bộ LBP để nhận dạng được mặt người.
- Áp dụng được những kiến thức của môn học và tìm hiểu sâu hơn về cách thức hoạt động của
chương trình nhận diện khuôn mặt.
- Chức năng đơn giản, tiện lợi.
- Hoạt động tương đối dễ hiểu.
• Nhược điểm:
- Phương pháp trích chọn đặc trưng cục bộ LBP đã cũ nên tỷ lệ sai số còn lớn.
- Chương trình hoạt động chưa hiệu quả, cần hoàn thiện thêm.