Đề tài: Hệ thống phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp vân vùng màu da

MỤC LỤC

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

1. Tổng quan về các phương pháp phát hiện mặt người

1.1 Phát hiện mặt người và ứng dụng

1.2 Các thách thức trong vấn đề phát hiện mặt người

1.3 Các vấn đề liên quan đến phát hiện mặt người

1.4 Tổnq quan các hướng tiếp cận phát hiện khuôn mặt

1.4.1 Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng của ảnh (Feature-based approaches)

1.4.2 Hướng tiếp cận dựa trên thông tin xuất hiện trong ảnh (Image-based approach)

1.4.4 Kết luận

2. Tổng quan về các kỹ thuật nhận biết màu da dựa trên tính chất điểm ảnh

2.1 Giới thiệu

2.2 Không gian màu sử dụng cho mô hình hóa màu da

2.2.1 Không gian màu RGB

2.2.2 Không gian RGB chuẩn hóa

2.2.3 HIS, HSV, HSL - Độ bão hòa của màu

2.2.4 TSL – Tint, Saturation, Lightness (sắc thái, độ bão hòa, độ dịu )

2.2.5 YcrCb

2.2.6 Các hệ tọa độ không gian màu khác

2.3 Mô hình hóa màu da

2.3.1 Xác định ngưỡng cụ thể một điểm ảnh là màu da

2.3.2 Phưong pháp mô hình hóa màu da sử dụng phân phối không tham số

2.3.3 Mô hình hóa phân phố màu da có tham số

2.3.3.4 Tổng kết các phưong pháp mô hình hóa theo tham số

2.4 So sánh kết quả các mô hình

2.5 Đánh giá phương pháp

2.6 Chọn lựa không gian màu và phương pháp mô hình hóa dùng để nhận biết màu da cho đồ án.

3. Giới thiệu về mạng neural nhân tạo MPL và thuật toán lan truyền ngược

3.1 Giói thiệu

3.2 Mạng Perceptron nhiều tầng (MPL – Multi Perceptron Layer)

3.2.1 Ánh xạ mạng lan truyền tiến

3.2.2 Hàm sigmoid

3.3 Thuật toán lan truyền ngược

3.3.1. Lan truyền ngược

3.3.2 Hiệu quả của lan truyền ngược

CHƯƠNG II: TÔNG THỂ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG VÀ VẤN ĐỀ CHUẨN BỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU

1. Tổng thể sơ đồ hoạt động của hệ thống phát hiện mặt người

2. Chuẩn bị cơ sở dữ liệu

2.1 Dữ liệu huấn luyện mạng neural

2.1.1 Ảnh huấn luyện là khuôn mặt

2.1.2 Ảnh huấn luyện không khuôn mặt

2.2 Ảnh huấn luyện để phân vùng màu da

2.3 Cơ sở dữ liệu để đánh giá kết quả hệ thống.

CHƯƠNG III: PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT DỰA TRÊN MẠNG NEURAL VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN VÙNG MÀU DA

1. Kiến trúc hệ thống

2. Huấn luyện phân vùng và phân vùng màu da dựa trên mô hình phân phối Gaussian

2.1 Huấn luyện phân vùng màu da

2.1.1 Cơ sở để huấn luyện

2.1.2 Huấn luyện phân vùng màu da

2.2 Nhận biết và phân vùng màu da.

2.2.1 Lọc khởi tạo

2.2.2 Nhận biết màu da

2.3 Phân vùng màu da

3. Mạng neural phát hiện khuôn mặt

3.1 Mô hình mạng Neural

3.1.1 Mô hình

3.1.2 Mô hình xác suất dựa trên công thức xác suất đầy đủ Bayes

3.2 Huấn luyện mạng

3.2.1 Huấn luyện mạng học ảnh khuôn mặt

3.2.2 Chiến thuật huấn luyện mạng học ảnh không khuôn mặt

4. Nâng cao chất lượng phát hiện khuôn mặt và cải thiện tốc độ phát hiện

4.1 Heuristic giúp phát hiện khuôn mặt chính xác hơn

4.2 Heuristic cải thiện thời gian phát hiện.

CHƯƠNG IV: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH

1. Xác định yêu cầu

2. Phân tích và thiết kế hệ thống

2.1 Giới thiệu

2.2 Phân tích và thiết kế hệ thống

2.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu

3. Thiết kế chương trình và kết quả minh họa

3.1 Thiết kế chương trình

3.2 Kết quả chương trình - Hướng dẫn sử dụng - Đóng gói sản phẩm

CHƯƠNG V: KHẢO SÁT THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢ