MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU

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)

1.4.1.1 Phân tích mức thấp (Low-level analysis)

1.4.1.1.1 Biên ảnh (Edges)

1.4.1.1.2 Thông tin đa mức xám (Grayscale Information)

1.4.1.1.3 Màu (color)

1.4.1.1.4 Chuyển động

1.4.1.1.5 Tiểu chuẩn suy rộng (Generalized Measure)

1.4.1.2 Phân tích đặc trưng (Feature analysis)

14.1.2.1 Tìm kiếm đặc trưng

1.4.1.2.2 Phân tích “chòm sao”

1.4.1.3 Các mô hình hình dạng tích cực (Active shape models)

1.4.1.3.1 Mô hình dạng con rắn (Snake)

1.4.1.3.2 Dạng mẫu có thể biến đổi (Deformable templates)

1.4.1.3.3 Mô hình phân phối điểm (PDM – Point Distributed Models)

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

1.4.2.1. Phương pháp không gian con tuyến tính (Linear Subspace Methods)

1.4.2.2 Phương pháp dựa vào mạng Neural

1.4.2.3. Hướng tiếp cận sử dụng phương pháp thống kê (Statistical Approachs)

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

2.3.2.1 Bảng tra cứu chuẩn hóa (LUT – Lookup Table)

2.3.2.2 Phân lớp Bayes (Bayes Classifier)

2.3.2.4 Tổng kết phương pháp không tham số

2.3.3 Mô hình hóa phân phố màu da có tham số

2.3.3.1 Mô hình dựa trên phấn phối Gaussian đơn.

2.3.3.2 Mô hình kết hợp dựa trên phân phối Gaussian

2.3.3.3 Đa phân phối Gausian

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

3.2.1.1 Mạng phân lớp

3.2.1.2 Kiến trúc mạng tổng quát

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

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

1. Cơ sở dữ liệu ảnh khảo sát

2. Kết quả khảo sát

2.1. Ảnh chân dung

2.2. Ảnh tập thể tự xây dựng

TÀI LIỆU THAM KHẢO