Luận văn ThS: Đề tài nhận dạng khuôn mặt trong hỗ trợ công tác quản lý tiếp dân

115 lượt xem
Share

Luận văn Đề tài nhận dạng khuôn mặt trong hỗ trợ công tác quản lý tiếp dân trình bày khái quát về quản lý tiếp dân, bài toán nhận diện khuôn mặt; một số phương pháp nhận diện khuôn mặt và chương trình thử nghiệm.

Mục lục nội dung

Luận văn ThS: Đề tài nhận dạng khuôn mặt trong hỗ trợ công tác quản lý tiếp dân

1. Mở đầu

Nhận dạng khuôn mặt là một khái niệm được phát triển vào những năm 60 của thế kỷ trước. Khi đó, người ta phải dùng tới những phương pháp tính toán thủ công để xác định vị trí, khoảng cách và các bộ phận trên khuôn mặt. Về sau, vào cuối thập niên 80, kỹ thuật nhận diện khuôn mặt dần được cải thiện khi M. Kirby và L. Sirovich phát triển phương pháp tìm mặt riêng (eigenface) sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA), một cột mốc mới trong ngành công nghệ nhận diện khuôn mặt. Ngày nay, có thể dễ dàng nhận ra ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong việc điều tra tội phạm, kiểm tra hành khách ở sân bay, và xác thực truy cập vào hệ thống. Hệ thống nhận diện khuôn mặt được triển khai khá rộng rãi ở Mỹ, vốn trước kia chỉ dành cho các cơ quan thực thi pháp luật của nước này. Chính phủ Mỹ hiện đang ứng dụng công nghệ này để đảm bảo an ninh quốc gia thông qua việc nhận diện khuôn mặt kẻ tội phạm ngay khi chúng xuống sân bay và loại bỏ những lá phiếu gian lận thông qua việc xác định khuôn mặt người đi bầu cử...

2. Nội dung

2.1 Khái quát về quản lý tiếp dân 

Khái quát về quản lý tiếp dân

Bài toán nhận diện khuôn mặt

Thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính EmguCV

Những khó khăn của nhận diện khuôn mặt

2.2 Một số phương pháp nhận diện khuôn mặt

Phương pháp PCA (Principal Component Analysis)

Phương pháp EBGM (Elastic Bunch Graph Matching)

Phương pháp LBP (Local Binary Pattern) 

Phương pháp Fisherfaces

2.3 Chương trình thử nghiệm

Yêu cầu bài toán

Mô tả thu thập dữ liệu thử nghiệm

Phân tích thiết kế chương trình thử nghiệm. 

Đánh giá độ chính xác

3. Kết luận

Qua tìm hiểu cho thấy việc nhận dạng khuôn mặt người hiện nay đã có rất nhiều tiến bộ, được rất nhiều các công ty hàng đầu về công nghệ quan tâm và đưa vào nghiên ứng dụng trong các sản phẩm của họ. Đặc biệt một số còn đưa công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào hệ thống bảo mật, xác thực thông tin...cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này trong cuộc sống. Tuy nhiên qua quá trình tìm hiểu một số thuật toán cơ bản về nhận dạng khuôn mặt, cho thấy vẫn còn tồn tại nhiều khuyết điểm trong các thuật toán này dẫn đến việc nhận dạng thiếu chính xác. Vì vậy theo quan điểm của học viên đề tài còn có một số hướng phát triển sau:

  • Tiếp tục tìm hiểu các thuật toán khác dễ thực hiện và có độ chính xác cao hơn.
  • Kết hợp nhiều thuật toán nhận dạng để khắc phục khuyết điểm tồn tại của một thuật toán làm tăng độ chính xác.

4. Tài liệu tham khảo

Lê Hoàng Thanh , Dò tìm và nhận dạng khuôn mặt người bằng Eigenface.

Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phú Doãn (2007), Tổng quan các phương pháp xác định khuôn mặt người.

Mạch Thị Kim Hạnh (2013), Xác thực sinh trắc học khuôn mặt trên thiết bị di động, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai.

Laurenz Wiskott (2014), Elastic Bunch Graph Matching, Scholarpedia

Farooq Bhat & M. Arif Wani (2015), Elastic Bunch Graph Matching Based Face Recognition Under Varying Lighting, Pose, and Expression Conditions, International Journal of Advance Foundation And Research In Science & Engineering - Volume 1, Issue 8, January 2015....

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

115 lượt xem
Share
Ngày:28/08/2020 Chia sẻ bởi:
TẢI VỀ XEM ONLINE

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM