Đồ án: Xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt trong ảnh sử dụng OpenCV

Đồ án Xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt trong ảnh sử dụng OpenCV tìm hiểu tổng quan về phát hiện khuôn mặt trong ảnh; phương pháp phát hiện khuôn mặt dựa trên đặc trưng Haarlike; một số hàm cơ bản trong thư viện OpenCV sử dụng cho phát hiện khuôn mặt trong ảnh; xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt trong ảnh sử dụng OpenCV. 

Đồ án: Xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt trong ảnh sử dụng OpenCV

1. Mở đầu

Công nghệ thông tin đang được ứng dụng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Với một hệ thống máy tính, chúng ta có thể làm được rất nhiều việc, tiết kiện thời gian và công sức. Điển hình như công việc nhận dạng mặt người. Ngày xưa, muốn tìm kiếm một kẻ tình nghi trong siêu thị hay sân bay, các nhân viên an ninh phải tìm kiếm trên từng màn hình camera theo dõi.  Ngày nay, công việc đấy đã được làm tự động nhờ các hệ thống nhận dạng  mặt người. Phát hiện mặt người trong ảnh là một phần quan trọng của hệ thống nhận dạng mặt người  đó, giải quyết tốt việc phát hiện mặt người sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác của việc nhận dạng khuôn mặt. Phát hiện mặt người cũng là một bài toán nhận dạng đơn giản, hệ thống chỉ cần phân loại đối tượng đưa vào có phải mặt người hay không phải mặt người. Ở mức độ cao hơn, sau khi đã phát hiện được khuôn mặt, các khuôn mặt đó sẽ được so sánh với các khuôn mặt có trong dữ liệu để nhận dạng xem khuôn mặt đấy là của ai  (thường áp dụng trong nhận dạng khuôn mặt của người nổi tiếng hoặc của tội phạm đang bị truy nã). 

2. Nội dung

2.1 Tổng quan về phát hiện khuôn mặt

Giới thiệu phát hiện khuôn mặt 

Các hướng tiếp cận trong phát hiện khuôn mặt 

  • Hướng tiếp cận dựa trên tri thức 
  • Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không đổi.
  • Hướng tiếp cận dựa trên so lớp mẫu 
  • Hướng tiếp cận dựa trên máy học  
  • Hướng tiếp cận tổng hợp 

Khó khăn và thách thức trong bài toán phát hiện khuôn mặt

Một số lĩnh vực ứng dụng phát hiện khuôn mặt

2.2 Phát hiện khuôn mặt sử dụng đặc trưng Haar

Đặc trưng của Haar 

  • Đối tượng nhận dạng 
  • Đặc trưng 

Bộ phân lớp AdaBoost 

  • Giới thiệu 
  • Các hướng tiếp cận dò tìm khuôn mặt nhanh
  • Thuật toán AdaBoost 
  • Bộ phân lớp AdaBoost 

Dò tìm khuôn mặt 

Nhận xét 

  • Ưu điểm 
  • Nhược điểm 

2.3 Thực nghiệm phát hiện khuôn mặt

Mô tả bài toán 

Phân tích và lựa chọn công cụ

Phát hiện khuôn mặt sử dụng hàm OpenCV

  • OpenCV là gì
  • Cấu trúc OpenCV
  • Phát hiện khuôn mặt với các hàm trong OpenCV

Một số kết quả chương trình

3. Kết luận

Qua tìm hiểu bài toán phát hiện mặt người trong ảnh em đã thấy được sự quan trọng của xử lý ảnh cũng như sự phát triển và tầm quan trọng của bài toán phát hiện mặt người trong đời sống. Trong quá trình xây dựng chương trình em đã tìm hiểu về thư viện mã nguồn mở OpenCV. Qua đó biết cách sử dụng các hàm được xây dựng sẵn trong thư viện OpenCV. Về chương trình em mới chỉ thực hiện phát hiện mặ  người trong ảnh, kết quả đạt được như mong muốn, thời gian phát hiện nhanh đối với mặt người chụp thẳng, chất lượng ảnh tốt, không có vật cản…., còn trong các ảnh như chụp hơi nghiêng hay ảnh có màu sắc tối thì chương trình vẫn chưa phát hiện ra khuôn mặt trong ảnh đó. 

4. Tài liệu tham khảo

https://123doc.org/document/2903809-bao-cao-do-an-phat-hien- khuon-mat-voi-thuat-toan-adaboost.htm) 

https://www.stdio.vn/articles/opencv-voi-python-trong-ung- dung-phat-hien-khuon-mat-trong-buc-anh-617 

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Đồ án trên ---

Ngày:21/08/2020 Chia sẻ bởi:Minh Ngoan

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM