.Giới thiệu về bài toán nhận diện mặt người

Nhận diện mặt người là bài toán mới chỉ xuất hiện cách đây không lâu , chỉ khoảng vài thập niên , nhưng đã có rất nhiều nghiên cứu về nó . Các nghiên cứu ban đầu rất đơn giản , ảnh là đen trắng và chỉ có một khuôn mặt chụp thẳng , sau này mở rộng ra cho ảnh màu , ảnh có nhiều khuôn mặt với nhiều góc , môi trường xung quanh cũng đi từ đơn giản đến rất phức tạp

Bài toán nhận diện mặt người có rất nhiều hướng nghiên cứu , nhưng có thể kể ra hai hướng chính sau :

- Thứ nhất là nhận diện ( face recognition ) một khuôn mặt , tức là giả sử ta có bức ảnh một khuôn mặt , ta sẽ tìm một bức ảnh có khuôn mặt giống với khuôn mặt trong ảnh . Ứng dụng của nó là truy tìm tội phạm , các hệ thống an ninh xác đinh dựa vào khuôn mặt

- Thứ hai là xác định vị trí những khuôn mặt trong một bức ảnh ( face detection ) , các bức ảnh có thể có nhiều khuôn mặt , có kích thước và góc khác nhau . Ứng dụng của nó như trong các máy chụp hình có khả năng nhận dạng mặt người để chỉnh độ sáng nơi đó

II.Nhận dạng ảnh dựa trên PCA

1.Thuật toán

Khuôn mặt con người có rất nhiều nét để nhận biết , nếu như ta gặp lại một người bạn sau một thời gian dài , ta có thể nhận ra ngay người đó dù những chi tiết cụ thể trên mặt có thể thay đổi như da , mái tóc . Ta nhận ra không phải vì nhớ đôi mắt , hay mũi hay môi hay tóc , lông mày người đó mà ta nhận ra vì nhớ diện mạo của người đó . Tức là trên khuôn mặt tồn tại một nét tổng thể nào đó để có thể nhận diện , thuật toán của ta bắt đầu từ ý tưởng này .

Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis ) gọi tắt là PCA là thuật toán nhận dạng ảnh dựa trên những nét tổng thể của khuôn mặt , ta sẽ áp dụng thuật toán này để thực hiện hai công việc sau :

- Thứ nhất là tìm một khuôn mặt giống với khuôn mặt cho trước

- Thứ hai là xác định vị trí những khuôn mặt người trong một bức ảnh .

Ban đầu ta có một tập ảnh khuôn mặt gọi là tập ảnh huấn luyện (training set) . Giả sử mỗi ảnh có kích thước M×N , ta coi mỗi bức ảnh này là một vector trong không gian M*N chiều . Bây giờ mỗi khuôn mặt là một vector , ta thấy những vector này không phân bố ngẫu nhiên trong không gian ảnh mà phân bố theo một quy luật tương đối nào đó , ta có thể nói những vector này nằm trong một không gian con gọi là không gian khuôn mặt . Từ những vector trong tập huấn luyện , ta sẽ tìm một cơ sở trực chuẩn cho không gian khuôn mặt . Những vector thuộc cơ sở này có thể coi là những vector mang những nét tổng thể đặc trưng về khuôn mặt