Luận văn ThS: Nghiên cứu một số phương pháp cơ bản về nhận dạng mặt người trong ảnh và ứng dụng

Luận văn Nghiên cứu một số phương pháp cơ bản về nhận dạng mặt người trong ảnh và ứng dụng tổng quan về lĩnh vực xử lý ảnh và học máy; nghiên cứu tìm hiểu phương pháp PCA và phương pháp SVM, cài đặt ứng dụng cụ thể cho bài toán nhận dạng mặt người trong ảnh bằng phương pháp PCA.

Luận văn ThS: Nghiên cứu một số phương pháp cơ bản về nhận dạng mặt người trong ảnh và ứng dụng

1. Mở đầu

1.1 Tính cấp thiết

Trí tuệ nhân tạo là một hướng nghiên cứu của lĩnh vực công nghệ thông tin và Khoa học máy tính nhằm phát triển các hệ thống thông minh nhằm giải quyết các bài toán trong thực tế giống như hoạt động của bộ não người. Trí tuệ nhân tạo được bắt đầu nghiên cứu từ những năm 50 của thế kỷ 20 và trong khoảng 30 năm trở lại đây đã được cộng đồng các nhà khoa học quan tâm mạnh mẽ. Rất nhiều các hội thảo lớn về lĩnh vực này được tổ chức hàng năm trên thế giới. Các ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo vào đời sống xã hội bào gồm: người máy, robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng, phát hiện dị thường, an ninh quốc phòng, tin sinh học, khoa học vũ trụ và trái đất,…

1.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Bài toán phân lớp có giám sát (classification) đặc biệt là hai phương pháp phân lớp Support Vector Machine và phương pháp PCA.

Phạm vi nghiên cứu:

  • Lý thuyết: Nghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh, phương pháp SVM và phương pháp PCA.
  • Thực nghiệm: Lập trình trên ngôn ngữ C# cho ứng dụng nhận dạng mặt người trong ảnh

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Thu thập, phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài từ đó đưa ra cái nhìn tổng quan, các khó khăn gặp phải, các ràng buộc của bài toán...

Tiến hành phân tích, xây dựng giải pháp nhận dạng gồm có : Tiền xử lý, trích chọn đặc trưng, huấn luyện mô hình, hậu xử lý.

Xây dựng và kiểm thử việc đánh giá hiệu quả phương pháp nhận dạng bằng ngôn ngữ C#.

2. Nội dung

2.1 Tổng quan

Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo và học máy 

  • Giới thiệu
  • Ứng dụng của lĩnh vực học máy 

Tổng quan về xử lý ảnh số và ứng dụng 

  • Giới thiệu
  • Những khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh 

Một số bài toán trong xử lý ảnh 

  • Tăng cường ảnh
  • Phân vùng ảnh
  • Trích chọn đặc tín
  • Nén ảnh 
  • Phát hiện biên ảnh 
  • Khôi phục ảnh

2.2 Nghiên cứu phương pháp PCA và SVM

Tổng quan

  • Giới thiệu
  • Bài toán nhận dạng đối tượng

Bài toán học có giám sát 

Phương pháp PCA vừ ứng dụng cho bài toán nhận dạng mặt người

  • Giới thiệu về phương pháp PCA
  • Ví dụ về phương pháp PCA 
  • PCA cho bài toán nhận dạng mặt người 

Phương pháp SVM

  • Trường hợp dữ liệu có thể phân tách được
  • Trường hợp dữ liệu huấn luyện không phân tách tuyến tính
  • Phương pháp SVM cho bài toán nhiều lớp

2.3 Kết quả thực nghiệm

Giới thiệu bài toán

Lựa chọn giải thuật và lập trình 

  • Giải thuật
  • Công cụ phát triển 

Kết quả thực nghiệm

3. Kết luận

Sau khi thực hiện luận văn với chủ đề nghiên cứu phương pháp phân phân lớp PCA và SVM và ứng dụng cho bài toán nhận dạng mặt người, tôi đã
thực hiện được các công việc sau đây:

  • Đã nghiên cứu và tìm hiểu hai phương pháp PCA và SVM cũng như các lý thuyết tổng quát về trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Đã tìm hiểu và năm bắt lý thuyết về xử lý ảnh, các kỹ thuật cơ bản dùng trong xử lý ảnh cũng như ứng dụng của xử lý ảnh trong thực tế,
  • Đã lập trình trên ngôn ngữ C# cho bài toán nhận dạng mặt người trong ảnh ứng dụng cho bài toán điểm danh. Các kết quả cho thấy đề tài có khả năng ứng dụng vào thực tiễn trong các ứng dụng về xử lý ảnh. Bước đầu hiểu và biết cách sử dụng thư viện Emgu CV, một thư viện nổi tiếng về thị giác máy của cộng đồng các nhà nghiên cứu về lịch vực này trên thế giới.

4. Tài liệu tham khảo

Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn (2008), Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2008.

Vũ Mạnh Hùng (2013), Nhận dạng mặt người sử dụng đặc trưng PCA, Luận Văn Thạc sỹ Công nghệ Thông tin, Học Viện Công nghệ Bưu Chính Viễn thông (Hà Nôi).

Nguyễn Thi Len (2014), Đề xuất phương pháp nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng chống gian lận trong thi cử, Luận Văn Thạc sỹ Công nghệ Thông tin, Học Viện Công nghệ Bưu Chính Viễn thông (Hà Nội).

Nguyễn Thị Lan Anh (2013), Nghiên cứu thuật toán học máy SVM và ứng dụng trong bài toán khai phá ý kiến phản hổi của khách hàng trên website, Luận Văn Thạc sỹ ngành Hệ thống Thông tin, Học Viện Công nghệ Bưu Chính Viễnthông (Hà Nôi)....

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn Thạc sĩ trên ---

Ngày:28/08/2020 Chia sẻ bởi:Thanh Nhàn

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM