Hệ thống phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp phân vùng màu da

 Phát hiện khuôn mặt là một vấn đề cơ bản trong ngành học quan sát bằng máy tính. Là một trong những giai đoạn của hệ thống nhận dạng mặt người cùng với nhiều ứng dụng rộng rãi và  phổ biến khác như chỉ số hóa nội dung trong ảnh,  hệ thống giám sát, hội thảo truyền hình…, phát hiện khuôn mặt đã và đang dành được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều người trong suốt hai thập kỷ qua. Tuy nhiên, với những thách thức rất lớn gây ra do tính biến động của môi trường cũng như tính biến đổi cao của khuôn mặt, phát hiện mặt người vẫn đang là một trong những vấn đề mở đối với các nhà nghiên cứu. Và cho đến nay vẫn chưa có một phương pháp nào thực sự giải quyết hết các thách thức của phát hiện khuôn mặt. Nhiều cải tiến, nhiều đề xuất đã được đưa ra nhằm cải thiện chất lượng phát hiện khuôn mặt. Và một trong những cải tiến đó là dựa trên những đặc điểm bất biến hoặc có sự biến động có thể phân vùng được của khuôn mặt mà màu da của con người chính là một trong những đặc điểm đó.

Xuất phát từ ý tưởng kết hợp giữa màu da và một phương pháp phát hiện khuôn mặt hiệu quả, đồ án đã tập trung xây dựng một hệ thống kết hợp giữa hệ thống phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp phân vùng màu da dựa trên mô hình màu da có tham số sử dụng phân phố Gaussian.

Hệ thống phát hiện được xây dựng về cơ bản có nguyên tắc hoạt động theo mô hình mạng neural kinh điển. Đó là mô hình mạng neural Perceptron đa lớp, sử dụng thuật toán lan truyền nguợc và phương pháp giảm gradient để học mạng. Về cơ bản kiến trúc mạng neural xây dựng không có gì thay đổi, tuy nhiên, ở đây chúng ta sẽ cải tiến kiến trúc một điểm với việc sử dụng thêm mô hình xác suất dựa trên lý thuyết Bayes để có thể có sự mềm dẻo hơn trong việc đánh giá kết quả cuối cùng của mạng. Ngoài ra, đồ án cũng nêu ra một chiến thuật huấn luyện hợp lý, cho phép huấn luyện nhanh mà vẫn đảm bảo được tính tổng quát và hiệu quả của mạng. Đó là chiến thuật huấn luyện mạng chủ động có học.

Phương pháp phân vùng màu da được kết hợp vào hệ thống như là một giới hạn cho phép giảm không gian tìm kiếm, tức là khuôn mặt sẽ chỉ được tìm kiếm trên các vùng màu da. Việc phân vùng này đã giúp cho thời gian phát hiện của hệ thống cải thiện đáng kể, hơn nữa nó còn giúp cho hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.

Để giúp cho kết quả phát hiện được rõ ràng và chất lượng, đồ án cũng đã nêu ra các heuristic cụ thể phù hợp cho hệ thống, Những heursitic này dựa trên kết quả thực tế cũng như thống kê của quá trình huấn luyện và kiểm thử hệ thống.

Đồ án với tên gọi là “Hệ thống phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp vân vùng màu da” được bộ cục làm năm mục chính.

Chương I: Giới thiêu – Là chương giới thiệu, bao gồm ba phần nhỏ. Phần đầu là tổng quan các hướng tiếp cận, các phương pháp phát hiện mặt người đã được để xuất. Phần hai là tổng quan các phương pháp phân vùng màu da dựa trên tính chất điểm ảnh. Qua phần này với những đánh giá các phương pháp sẽ giúp chúng ta chọn được phương pháp phân vùng phù hợp cho hệ  thống. Phần ba sẽ là cơ sở lý thuyết cơ bản nhất về mạng neural MPL và thuật toán lan truyền ngược. Đây là kiến trúc mạng và thuật toán sẽ được sử dụng cho hệ thống mạng neural của đồ án.

Chương II: Tổng thể hoạt động của hệ thống và vấn đề chuẩn bị cơ sở dữ liệu – Đây là chương miêu tả mô hình thuật toán hoạt động tổng thể nhất của hệ thống sẽ được xây dựng. Đồng thời sẽ đề cập vấn đề chuẩn bị và tiền xử lý cho các tập cơ sở dữ liệu đựoc dùng để huấn luyện mạng neural cũng như luyện tập phân vùng màu da. Đây là một trong những công việc quan trọng quyết định đến chất lượng của hệ thống.

Chương III: Phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp phân vùng màu da – Đây là chương quan trọng nhất của đồ án. Nó sẽ miêu tả đầy đủ kiến trúc hệ thống được xây dựng. Thuật toán và phương pháp huấn luyện mạng neural. Thuật toán và phương pháp huấn luyện phân vùng màu da. Và sẽ đề xuất ra những heuristic giúp cải thiện chất lượng phát hiện và thời gian chạy của hệ thống.

Chương IV:  Phân tích thiết kế và cài đặt chương trình

Chưong V: Khảo sát thực nghiệm và đánh giá chương trình – Đây là chương sẽ miêu tả kết quả việc kiểm thử chương trình dựa trên bộ test chuẩn và bộ test tự tạo. Đồng thời sẽ có những đánh giá và nhận xét về kết quả của chương trình.

Kết luận và hướng phát triển

Trong phạm vi bài đồ án, với việc hệ thống được xây dựng trên một mạng neural đơn lẻ, vì vậy em đã tiến hành huấn luyện cho mạng nhận biết những khuôn mặt với tư thể nhìn thẳng (frontal), có độ nghiêng và góc quay không đáng kể. Các khuôn mặt có thể có nhiều trạng thái khác nhau. Các ảnh được dùng để kiểm thử bao gồm cả ảnh chân dung và ảnh tập thể. Ảnh không và có nhiễu (tự thêm) để kiểm tra thêm về tính hiệu quả của hệ thống. Các ảnh được kiểm thử có kích thước bao gồm 240 x 180, 320 x 240, 480 x 360 điểm ảnh.

Với bộ test bao gồm 300 ảnh chân dung kích thước 320 x 240; 320 ảnh này đựoc thêm nhiễu, 320 ảnh này được thu nhỏ lại kích thước 240 x 180 để kiểm tra hệ thống có thể phát hiện các khuôn mặt có kích thước khác nhau, 320 ảnh này được thêm nhiễu.

Ngoài tập ảnh chân dung chuẩn ra, chương trình còn test với 100 ảnh tập thể tự tạo với nhiều mục đích khác nhau. 100 ảnh này cũng được thêm nhiễu để tiến hành kiểm thử.