Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh số Cù Việt Dũng Trường đại học Công nghệ Luận văn ThS.. Nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt giống nhau
Trang 1Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh số
Cù Việt Dũng
Trường đại học Công nghệ Luận văn ThS Kỹ thuật phần mềm; Mã số: 60 48 01 03
Người hướng dẫn: PGS.TS Bùi Thế Duy
Năm bảo vệ: 2014
Abstract Nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt giống nhau nhất giữa các bức ảnh
gồm nhiều khuôn mặt
- Nghiên cứu và ứng dụng thành công hai phương pháp Active Shape Model, PCA để trích rút đặc trưng khuôn mặt
- Áp dụng được phương pháp phân cụm phân cấp tích tụ để gom các khuôn mặt giống nhau về cùng một cụm, từ đó ta xác định được khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh thuộc cụm có số lượng khuôn mặt lớn nhất
- Tiến hành cài đặt và xây dựng các thử nghiệm thành công, từ đó đưa ra những nhận xét, đánh giá cho bài toán Qua thử nghiệm hệ thống đáp ứng tương đối tốt mong muốn của người dùng
Keywords Nhận dạng hình ảnh; Xác định khuôn mặt; Ảnh số; Công nghệ thông tin
Content
Chương 1: Tổng quan, giới thiệu và phát biểu bài toán, nêu một số hướng tiếp cận trong việc phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Chương 2: Cơ sở lý thuyết, giới thiệu cơ sở lý thuyết một số phương pháp liên quan trong bài toán
Chương 3: Xây dựng hệ thống, trình bày về xây dựng hệ thống giải quyết bài toán
Chương 4: Thử nghiệm và kết quả đạt được, trình bày về cơ sở dữ liệu thực nghiệm và kết quả thử nghiệm, đánh giá thử nghiệm
References
[1] A tutorial on principal components analysis, Lindsay I Smith Cornell University, USA, (February 2002)
Trang 2[2] A Jain, M Murty, and P Flynn, ”Data Clustering: A Review”, ACM Computing Surveys, 31(3), September 1999
[3] D.G Kendall, “Shape Manifolds, Procrustean Metrics, and Complex Projective Shapes”, Bull London Math Soc., vol 16, pp 81-121, 1984
[4] E Osuna, R Freund, and F Girosi, “Training Support Vector Machines: An Application to Face Detection” Proc IEEE Conf Computer Vision and Pattern Recognition, pp 130-136, 1997 [5] G Yang and T S Huang (1994) “Human Face Detection in Complex Background”, Pattern Recognition, vol 27, no 1, pp 53-63
[6] G.Zhao, M.Pietikäinen Dynamic texture recognition using local binary patterns with an application to facial expressions IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2007
[7] H.B.Deng, L.W.Jin, L.X.Zhen, J.C.Huang A New Facial Expression Recognition Method Based on Local Gabor Filter Bank and PCA plus LDA International Journal of Information Technology 2005
[8] H.P Graf, T Chen, E Petajan, and E Cosatto, “Locating Faces and Facial Parts”, Proc First Int’l Workshop Automatic Face and Gesture Recognition, pp 41-46, 1995
[9] J Canny, “A Computational Approach to Edge Detection”, IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 8, no 6, pp 679-698, June 1986
[10] J Sobottka and I Pitas, “Segmentation and Tracking of Faces in Color Images”, Proc Second Int’l Conf Automatic Face and Gesture Recognition, pp 236-241, 1996
[11] J.Yang, R.Stiefelhagen, U.Meier, A.Waibel Real-time face and facial feature tracking and applications In Proceedings of Auditory-Visual Speech Processing, New South Wales, Australia 1998
[12] K.V Mardia and I.L Dryden, “Shape Distributions for Landmark Data”, Advanced Applied Probability, vol 21, pp 742-755, 1989
[13] Kang Ryoung Park, Gaze Detection System by Wide and Auto Pan/Tilt Narrow View Camera, DAGM 2003, LNCS 2781 pp 76 – 83, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2003
[14] Ming-Hsuan Yang, David J Kriegman, and Narendra Ahuja (2002) , Detecting Faces in Images: A Survey”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and machine Intelligent, vol 24, no
1
[15] P Viola, & M Jones (2004) Robust real-time face detection International Journal of Computer Vision, 57(2), 137-154
[16] Stephen Milborrow and Fred Nicolls “Locating facial features with an extended active shape model” Proceedings of the 10th European Conference on Computer Vision: Part IV, ECCV '08, 2008
[17] T Ojala, M Pietikäinen, and T Maenpaa Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Analysis with Local Binary Patterns IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence 2002
[18] T F Cootes, D H Cooper, C J Taylor, and J Graham, “Active Shape Models-Their Training and Application”, Department of Medical Biophysics, University of Manchester,
Oxford Road, Manchester M13 9PT, England
[19] T Sakai, M Nagao, and S Fujibayashi, “Line Extraction and Pattern etection in a
Photograph”, Pattern Recognition, vol 1, pp 233-248, 1969
[20] Y.L.Tian, L.Brown, A.Hampapur, S.Pankanti, A.Senior, R.Bolle Real world real-time automatic recognition of facial expressions IEEE Workshop on Performance Evaluation of Tracking and Surveillance 2003
Trang 3[21] http://blog.greatyao.me/2012/05/06/Introduction-to-ASMLibrary/ [22] http://www.facedetection.com/facedetection/datasets.htm