Phát hiện khuôn mặt là một ứng dụng cơ bản thiết yếu của lĩnh vực phát hiện đối tượng (objects detection) nói chung và là khâu đầu tiên của bất kỳ hệ thống phát hiện và nhận dạng khuôn mặt tự động nào. Ngoài ra, phát hiện khuôn mặt còn được ứng dụng rộng rãi trong những lĩnh vực an ninh, sinh trắc học, thiết lập giao diện mới giữa người và máy tính, và nhiều ứng dụng quan trọng khác.

Mục tiêu của việc phát hiện khuôn mặt là xác định và chỉ ra vị trí và kích thước của những khuôn mặt người trong hình ảnh tĩnh hoặc hình ảnh động.

“Phát hiện khuôn mặt là một công nghệ cho phép xác định được vị trí và kích thước của các khuôn mặt người hiện diện trong một bức ảnh số. Công nghệ này có thể phát hiện ra những chi tiết khuôn mặt và bỏ qua những đối tượng khác như nhà cửa, cây cối, hay các phần khác trên cơ thể con người.”

http://en.wikipedia.org/wiki/Face_detection

Trong những năm gần đây, nhiều phương pháp đã được phát triển với những mục tiêu khác nhau đáp ứng những yêu cầu khác nhau. Chúng ta sẽ xem xét một cách tổng quát những điểm chính của từng phương pháp và sau đó, tập trung đi sâu xem xét một giải thuật cho phép xử lý phát hiện khuôn mặt nhanh và có độ chính xác cao. Giải thuật này dựa trên thuật toán boosting có tên AdaBoost (Adaptive Boost) và phản hồi đơn giản của những chi tiết Haar do hai nhà nghiên cứu Paul Viola và Michael Jones đề xuất và phát triển.

Chương 1 giới thiệu chung về lĩnh vực phát hiện khuôn mặt, mô hình bài toán phát hiện khuôn mặt cũng như tư tưởng chung của các phương pháp hiện nay

Chương 2: Tìm hiểu một số phương pháp

Chương 3: Phát hiện khuôn mặt nhanh sử dụng giải thuật AdaBoost

Phần II : Thiết kế xây dựng thư viện và chương trình

Chương 4: Cơ sử lý thuyết Xử lý ảnh

Chương 5: Phát hiện khuôn mặt trên ảnh tĩnh

Chương 6: Phát hiện khuôn mặt trên hình ảnh động

Chương 7: Thiết kế và xây dựng ứng dụng