XÂY DỰNG hệ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN mặt DÙNG CHO điểm DANH lớp học TRỰC TUYẾN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÌNH DƯƠNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN, ROBOT VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT DÙNG CHO ĐIỂM DANH LỚP HỌC TRỰC TUYẾN Giảng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÌNH DƯƠNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN, ROBOT VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO



ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT DÙNG

CHO ĐIỂM DANH LỚP HỌC TRỰC TUYẾN

Giảng viên hướng dẫn: ThS Trần Trọng Tuyên Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thành Trung – 17050042

Lê Quang Hướng – 17050036

Bình Dương, Tháng 01/2022

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký và ghi rõ họ tên)

NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN

CÁN BỘ PHẢN BIỆN

(Ký và ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN

Xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa Công nghệ thông tin, robot & trí tuệ nhân tạo – Trường Đại học Bình Dương đã giúp đỡ chúng em rất nhiều trong quá trình học tập, nghiên cứu, truyền đạt kiến thức cho chúng em trong những năm học vừa qua.

Đặc biệt, chúng em xin được gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy Trần Trọng Tuyên – là giảng viên đã trực tiếp hướng dẫn chúng em hoàn thành bài báo cáo này.

Chúng em xin chân thành cảm ơn sự chỉ bảo và hướng dẫn tận tình của thầy trong suốt quá trình thực hiện báo cáo Khi bắt tay vào thực hiện bài báo cáo thì với kiến thức và sự hiểu biết của chúng em về đề tài này còn rất hẹn hẹp Với những kiến thức chuyên sâu và sự nhiệt tình của thầy, thầy đã đã dẫn dắt hướng dẫn chúng em hoàn thành những bước cuối cùng để bài báo cáo được đảm bảo nội dung và đúng thời hạn đề ra.

Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và đặc biệt là ba mẹ - là người đã nuôi nấng, dạy dỗ chúng em nên người, giúp chúng em vượt qua bao khó khăn, thách thức của cuộc sống, giúp chúng em có thể theo đuổi đam mê, lý tưởng của mình trên chặn đường dài phía trước.

Và cuối cùng chúng em cũng không quên cảm ơn đến những người bạn, những người đã gắn bó suốt quãng đời sinh viên của chúng em cho đến ngày hôm nay, những người đã giúp đỡ chúng em rất nhiều trong suốt quá trình thực hiện hoàn thành bài báo cáo này.

Một lần nữa chúng em xin được gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất đến thầy cô, gia đình và bạn bè đã giúp đỡ chúng em hoàn thành bài báo cáo này!.

SINH VIÊN THỰC HIỆN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÌNH DƯƠNG

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt dùng cho điểm danh lớp học trực

tuyến

Giảng viên hướng dẫn: ThS Trần Trọng Tuyên

Thời gian thực hiện: Từ ngày 22 tháng 1 năm 2021 cho đến ngày 22 tháng 01 năm

2022

Sinh viên thực hiện:

- Nguyễn Thành Trung – 17050042

- Lê Quang Hướng – 17050036

Nội dung đề tài:

 Lý do chọn đề tài: Hiện nay, điểm danh là phần không thể thiếu và đặc biệt

quan trọng trong 1 cơ sở, tổ chức giáo dục: Cao đẳng, Đại học, … Áp dụng kỹthuật sinh trắc vân tay hoặc RFID Sinh viên phải chờ đợi đến lượt để điểmdanh Hệ thống điểm danh tự động bằng khuôn mặt sẽ giải quyết các vấn đềđang tồn tại như thời gian điểm danh, sai sót mang tính chủ quan, …

Những năm gần đây, sự xuất hiện ngày càng nhiều của bài toán nhận diện

và xác thực khuôn mặt Dẫn đến, xuất hiện nhiều cách vượt qua (trick) hệ thốngnhư: dùng hình ảnh, video, … Việc xác thực người đứng trước màn hình cóđúng là người chính chủ không, là một bài toán quan trọng Vì thế bài toánchống giả mạo khuôn mặt ra đời

Trong đồ án, nhóm thực hiện xây dựng hệ thống điểm danh tự động vàchống giả mạo bằng khuôn mặt Đồng thời áp dụng kỹ thuật stream - trực tuyến.Tạo nên hệ thống điểm danh hoàn chỉnh, mang các đặc điểm nổi trội như: điểmdanh tự động, chính xác, chống giả mạo, trực tuyến và web quản lý trực quan

Hệ thống mở rộng có thể ứng dụng cho việc: chấm công, gian lận thi cử, …

 Mục tiêu của đề tài: Xây dựng hệ thống nhận diện bằng khuôn mặt và điểm

danh lớp học trực tuyến tại Trường Đại học Bình Dương

- Nhận diện khuôn mặt – mô-đun.

- Xác thực danh tính – mô-đun.

- Chống giả khuôn mặt – mô-đun.

- Điểm danh trực tuyến – web.

- Quản lý trực quan – web.

 Phạm vi đề tài: Nhóm thực hiện đề tài thiết lập hệ thống thành 2 phần:

- Facial Recognition: là thành phần di động, gồm 1 hoặc nhiều mô-đun

camera Về cơ bản mô-đun camera dò, phát hiện, khuôn mặt bằng thuật toánthị giác máy tính và các kỹ thuật xác định danh tính khuôn mặt (Tensorflow

- FaceNet/SVM), chống giả mạo khuôn mặt (Tensorflow - CNN)

- Web Application: là thành phần ứng dụng tương tác, giao diện Web đăng

ký khuôn mặt, nhận diện và xác định danh tính sinh viên Kết quả sẽ lưu vào

cơ sở dữ liệu điểm danh và được hiển thị trực quan trên Web app (Django)

 Ý nghĩa thực tiễn:

- Đối với nhà trường: Hỗ trợ công việc điểm danh sinh viên tại trường và

trực tuyến trong mùa dịch Covid, tiết kiệm thời gian và công sức.

- Đối với sinh viên thực hiện đề tài:

 Tiếp cận công nghệ 4.0, đặc biệt là lĩnh vực học sâu – Deep Learning, thịgiác máy tính – Computer Vision

 Hiểu được quy trình nhận dạng – Tensorflow/FaceNet/SVM

 Hiểu được quy trình chống giả mạo khuôn mặt – Tensorflow/CNN

 Hiểu được quy trình vận hành điểm danh trực tuyến trên web app –Django

 Hiểu được quy trình của hệ thống quản lý sinh viên trên web app –Django

 Phương pháp thực hiện:

- Nghiên cứu sơ bộ

- Mô hình hóa lĩnh vực ứng dụng

- Xác định đối tượng/ lớp tham gia các chức năng sử dụng

- Mô hình hóa tương tác các chức năng sử dụng

- Thiết kế hệ thống

- Thiết kế cơ sở dữ liệu

- Cài đặt và kiểm thử.

 Kết quả mong đợi:

- Hoàn thành mô-đun phát hiện, xác định danh tính sinh viên chính xác.

- Hoàn thành mô-đun chống giả mạo khuôn mặt (hình ảnh).

- Hoàn thành mô-đun đẩy khung hình trực tiếp lên Web app.

- Hoàn thành các chức năng quản lý sinh viên của Web app.

- Hoàn thành và chạy thử nghiệm hệ thống.

 Ngôn ngữ lập trình: Python 3.7.

Kế hoạch thực hiện: Đề tài được thực hiện trong 8 tuần Tóm tắt như sau:

Lê Quang Hướng Nguyễn Thành Trung Từ

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

MỞ ĐẦU

Luận văn trình bày về lý thuyết và quá trình xây dựng Hệ Thống Nhận Dạng KhuônMặt dùng cho Điểm Danh Lớp Học Trực Tuyến Hệ thống bao gồm 2 chức năng: NhậnDạng Khuôn Mặt và Điểm Danh Số Người trong lớp học, thuật toán được triển khai trênWeb app Và luận văn được chia thành 5 chương, có nội dung như sau:

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Hệ thống nhận diện và xác thực khuôn mặt

Chương 4: Hệ thống chống giả mạo khuôn mặt

Chương 5: Cài đặt, thử nghiệm

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1 GIỚI THIỆU CHUNG

1.1.1 Tên đề tài: Hệ Thống Nhận Dạng Khuôn Mặt dùng cho Điểm Danh Lớp Học

Trực Tuyến

1.1.2 Giới thiệu và lý do chọn đề tài.

- Trong thời đại này, cùng với sự phát triển của công nghệ 4.0, các thiết bị và

máy móc thông minh đã góp một vai trò quan trọng trong cuộc sống hằng ngàycủa con người Ứng dụng những thiết bị thông minh cũng các thuật toán máy học đã trở thành một xu hướng tiếp cận của thời đại đổi mới hiện nay Có thể nói đơn giản Cách mạng 4.0 sẽ diễn ra trên 3 lĩnh vực chính gồm Công nghệ sinh học, kỹ thuật số và vật lý Kỹ thuật số sẽ được cải tiến qua cuộc cách mạng 4.0 sẽ là: Trí tuệ nhân tạo (AI), vạn vật kết nối – Internet of Things (IOT) và dữ liệu lớn (Big - Data) Còn trên lĩnh vực công nghệ sinh học thì tập trung nghiên cứu để tạo ra những bước nhảy vọt trong nông nghiệp, thủy sản, ýdược, chết biến thực phẩm, bảo vệ môi trường, năng lượng tái tạo, hóa học và vật liệu Và cuối cùng là lĩnh vực vật lý với robot thế hệ mới, máy in 3D, xe tự lái, các vật liệu mới (graphene, skyrmions, …) và công nghệ nano

- Một trong số đó, điểm danh là phần không thể thiếu và đặc biệt quan trọng

trong 1 cơ sở, tổ chức giáo dục (Cao đẳng, Đại học, …) Nó giúp ghi lại quá trình chuyên cần của sinh viên, học sinh Vấn đề đặt ra ở đây là cách điểm danh truyền thống trong lớp học Tên hoặc mã số sinh viên sẽ được gọi và dùng kí hiệu phân biệt việc có và vằng mặt Điều này không những tốn khá nhiều thời gian mà còn tốn khá nhiều công sức của thầy cô Vì đó, hệ thống điểm danh tự động sẽ giải quyết được tất cả các vấn đề đó

- Một vài hệ thống điểm danh tự động đang được sử dụng bởi nhiều cơ sở, tổ

chức giáo dục Một số trong những hệ thống đó là ký thuật sinh trắc vân tay hoặc FRID Mặc dù, đây là một bước tiến mới so với cách điểm danh truyền thống tiết kiệm được công sức nhưng có một vấn đề hạn chế giống với cách điểm danh truyền thông đó là thời gian Học sinh, sinh viên phải xếp hang, chờtới lượt điểm danh của mình để điểm danh

- Trong đồ án này, nhóm thực hiện giới thiệu hệ thống nhận dạng khuôn mặt

dung cho điểm danh lớp học trực tuyến Ngoài việc giảm thiểu công sức và thời gian, hệ thống còn giải quyết được một số vấn đề bất cập như điểm danh hộ,giả mạo, … Hệ thống mở rộng có thể ứng dụng cho việc: chấm công, thi cử,

… Hệ thống loại bỏ tư duy điểm danh học sinh, sinh viên bằng tên, mã số sinh viên, vân tay, thẻ sinh viên, …; thay vào đó là nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng thuộc tính Quá trình điểm danh hoàn toàn tự động, học sinh, sinh viên sẽ được cung cấp tài khoản sinh viên cho từng sinh viên và đã training dữ liệu có thông tin của sinh viên trong dữ liệu và thông qua giao diện Web app trực quan

và dể sử dụng

1.1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

Xây dựng và chạy thử nghiệm hệ thống nhận dạng khuôn mặt dung cho điểm danhlớp học trực tuyến tại trường Đại học Bình Dương:

- Phát triển và đưa ra vùng khuôn mặt của ảnh từ camera.

- Trích xuất đặc trưng khuôn mặt từ vùng khuôn mặt.

- Phân loại các đặc trưng để nhận diện khuôn mặt.

- Xác định danh tính khuôn mặt, chống giả mạo và điểm danh tự động

- Xây dựng hệ thống Web app để dể dàng quản lý cho việc điểm danh.

1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC

1.2.1 Tình hình trong nước

Không nằm ngoài xu hướng vận động chung của xã hội, các trường học tại Việt Nam cũng đang áp dụng những giải pháp nhận diện khuôn mặt ứng dụng AI ào giảng đường nhằm đảm bảo an toàn, an ninh và hiện đại hóa quy trình dạy và học

có hiệu suất

Môi trường học đường luôn là môi trường được quan tâm và đầu tư để mang lại chất lượng và hiệu quả trong việc đào tạo ra thế hệ tương lai của đất nước Nếu ngày xưa, chúng ta chỉ quan tâm về chất lượng giáo vienem trường điểm, lớp chọnthì giờ đây, những yếu tố về sức khỏe, an ninh cũng đã dần được chú ý, không những thế, nó còn trở thành yếu tố tiên quyết để chọn trường, chọn lớp của mỗi gia đình

Không đứng ngoài vòng công nghệ của thế giới, gần đây, rất nhiều doanh nghiệp

đã và đang nghiên cứu và cho ra đời những dòng sản phẩm ứng dụng công nghệ trítuệ nhân tạo (AI) dành riêng cho ngành giáo dục mà trong đó không thể kể đến đó

là BiSchool – Giải pháp điểm danh nhận diện khuôn mặt

Vể BiSchool – Giải pháp điểm danh nhận diện khuôn mặt thì nếu trước đấy, hình thức điểm danh bằng khuôn mặt chỉ xuất hiện ở các trường học cao đẳng và đại học nước ngoài, các lớp học có số lượng sinh viên tham gia đông đến nỗi khó có thể điểm danh theo cách truyền thống được; thì giờ ngay tại Việt Nam cũng có một giải pháp được xem là vị cứu tinh học đường với nhiệm vụ hỗ trợ các giáo viên trong việc điểm danh khuôn mặt mạng tên BiSchool Giải pháp này được pháttriển nhờ vào ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và quản lý, đang mang lại nhiều lợi íchcho các đơn vị sử dụng và dần trở thành xu hướng của tương lai

Hình ảnh: các sinh viên xếp hàng để điểm danh bằng khuôn mặt với giải pháp

Bischool

Để vào lớp học và được điểm danh công nhận có tới tham dự lớp học, các sinh sẽphải quét nhận dạng khuôn mặt Khớp với dữ liệu đã lưu thì được tính là hợp lệ Điều nàygiúp ngăn chặn gần như 100% tình trạng điểm danh hộ, học hộ chống giả mạo tại cácgiảng đường ở Việt Nam

Theo các chuyên gia của Beet Innovators chia sẽ đây là giải pháp được làm ra vớimột mục tiêu: chống học hộ, điểm danh hộ, đồng thời giảm sát hành vi của sinh viên trêntrường học theo thời gian thực (realtime) Nhờ có giải pháp này, các giáo viên sẽ giảmđược thời gian cho việc điểm danh đầu giờ và cuối giờ, từ đó có thêm thời gian nâng caochất lượng giảng dạy, chất lượng bài giảng cho mỗi tiết học

Một trong những cơ sở đã áp dụng phần mềm điểm danh nhận dạng khuôn mặt làTrường Cao đẳng thực hành FPT Polytechnic Hà Nội hiện nay đều đang sử dụng giải hápđiểm danh khuôn mặt BiSchool Chỉ mất tầm 10s tập trung trước thiết bị, và sau đó truycập vào đường dẫn để hệ thống tự động chụp ảnh các góc khuôn mặt của bạn, dữ liệu vềsinh viên sẽ được cập nhật về hệ thống Sau đó khai báo ảnh, sinh viên có thể cài ứngdụng BiSchool trên điện thoại để kiểm tra thông tin điểm danh của mình Sinh viên chỉcần điểm danh bằng khuôn mặt trước ca học 15 phút và sau ca học tối đã 15 phút

Sinh viên Cao đẳng thực hành FPT Polytechnic đang điểm danh trươc giờ vào học với

giải pháp BiSchool

1.2.2 Tình hình ngoài nước

Hiện nay, nhiều trường đại học tại Mỹ và Canada có thể có khả năng sử dụng một công nghệ phát hiện và nhận diện khuôn mặt mới để giám sát học sinh, sinh viên, tuy nhiên đến hiện tại việc ứng dụng các công nghệ này trong các lớp học lại gây

ra nhiều tranh cãi trong việc thực hiện các quyền dân chủ tại các nước như Mỹ haychâu Âu Có một giải pháp có tên là Stoneware [1], đây là một phần mềm quản lý lớp học do Lenovo phát triển và triển khai, trong một khoảng thời gian sau phần mềm quản lý này hầu như đã bị gỡ bỏ và không có bất kì thông tin chính thức nào.Danh sách các hệ thống, phần mềm có khả năng nhận diện khuôn mặt nổi bật hiện nay: digiKam (KDE), iPhoto (Apple), OpenCV (Open Source), Picasa (Google), Windows Live Photo Gallery (Microsoft), Picture Motion Browser (Sony)

Một trong những hệ thống giám sát lớn nhất thể giới hiện nay là Trung Quốc và

Ấn Độ Để có thể giám sát dân số lên tới 1,4 tỷ người, Trung Quốc đã cho triển khai một hệ thống an ninh lớn nhất từ trước đến nay với số lượng camera an ninh được lắp toàn Trung Quốc lên tới gần 600 triệu máy [2] với độ chính xác trong việc nhận diện khuôn mặt lên tới 90% [3] Các hệ thống giám sát này của chính phủ Trung Quốc cũng bao gồm các hệ thống giám trong lớp học nhằm mục đích quản lý lớp học, tránh gian lận trong thi cử

Một trong những hệ thống giám sát lớp học hiện nay có tên là EduTrac [4] được giới thiệu bởi tổ chức phi lợi nhuận Unicef Đây là một hệ thống dựa trên nền tảngcủa điện thoại di động giúp các cơ quan chức năng có thể thu thập các thông tin,

sự có mặt, đăng ký … một cách phổ biến hơn tại các trường học địa phương trong thời gian thực Hệ thống này giúp cho việc lên kế hoạch giáo dục, học tập một cách bài bản hơn và hiệu quả hơn, hệ thống hiện tại đã được sử dụng khá phổ biển

ở Uganda

Ở các nước châu Âu, việc ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt được thực hiện với các mục đích cụ thể hơn như là giám sát tội phạm, kiểm soát an ninh khu phố, giám sát một số khu vực đặc biệt như casino, sân bay… Các ứng dụng cụ thể như là hệ thống nhận diện khuôn mặt và cho phép hành khách đi qua các điểm

kiểm soát biên giới tại sân bay quốc tế Frankurt Rhein-Main đối với công dân thuộc khối liên minh Châu Âu EU hoặc công dân Thụy Sĩ, hệ thống xử lý biên giới SmartGate của hải quan Úc và New Zealand nhằm xác thực hộ chiếu là chủ

sở hữu hợp pháp…

Sự hình thành và phát triển của Machine Learning nói chung và Artificial

Intelligence nói riêng đánh dấu bước ngoặt lớn trong sự phát triển của nền công nghiệp 4.0 Việc ứng dụng Machine Learning trong việc phát hiện khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt,… cũng là một bước đột phát trong tiến trình đưa máy tính trở nên thông minh hơn, có thể thay con người làm được những công việc tốn nhiều công sức như trước đây Tuy vấp phải nhiều vấn đề trong quá trình ứng dụng và phát triển nhưng không thể phủ nhận một điều rằng việc giám sát con người thông qua việc nhận diện khuôn mặt là một ứng dụng mang tính hỗ trợ rất cao, giúp kiểm soát xã hội, nâng cao chất lượng giáo dục và hạn chế được sự can thiệp của ý kiến chủ quan trong việc đánh giá, nhận xét

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Hệ thống sinh trắc học

Sinh trắc học hay công nghệ sinh trắc học (Biometric) là công nghệ sử dụng nhữngthuộc tính, đặc trưng sinh học riêng của mỗi cá nhân như vân tay, khuôn mặt, mống mắt,giọng nói, để nhận diện

Hiện nay, các hệ thống xác thực như RFID card system, Fingerprint system, Voicerecognition, Iris recognition system RFID card system tuy không phải là hệ thống sinhtrắc nhưng hiện được sử dụng khá nhiều; có cách thức hoạt động đơn giản, dễ dàng gianlận Một người khác nếu có thẻ ID của bạn thì đều có thể xác thực dễ dàng Tiếp đến,Fingerprint system được đánh giá là chính xác nhưng lại tốn thời gian khá nhiều nếu sốlượng xác thực lớn như trong các tổ chức giáo dục Tiếp theo, Voice recognition chưathực sự chính xác và ổn định nếu giọng nói quá to, quá nhỏ hoặc bị ảnh hưởng tác độngmôi trường Cuối cùng, Iris recognition system được đánh giá với độ chính xác caonhưng chi phí sản xuất cao và vẫn tốn thời gian như cách điểm danh truyền thống Do đó,

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt (Face recognition) được đề xuất để sử dụng trong hệthống điểm danh lớp học

RFID card system Đơn giản Phải mang thẻ, dễ gian lận

Fingerprint system Chính xác Đợi lượt – tốn thời gian như truyền

thống

Voice recognition Nhanh Độ chính xác thấp, chưa ổn định

Iris recognition system Chính xác Chi phí sản xuất cao, đợi lượt

Bảng 1: Ưu, nhược điểm của các hệ thống sinh trắc học

2.2 Ảnh số và xử lý ảnh số

Ảnh số (gọi tắt là ảnh) là một loại dữ liệu chứa đựng các thông tin về màu sắc trong

tự nhiên được thu thập, ghi lại bằng cảm biến màu sắc của máy ảnh (camera)

Thực tế, hình ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận điểm ảnh, được xếp theo hàng,cột Người ta gọi ma trận điểm ảnh này là pixels hoặc pels

Ảnh chứa các thông tin và được số hoá thành các dữ liệu, nên chúng ta phải tốnvùng nhớ để lưu trữ Trong máy tính, mỗi ảnh được lưu trữ như một ma trận, với mộtpixel tương ứng với một phần tử trong ma trận

Xử lý ảnh số là việc chúng ta tác động thay đổi vào ma trận, biến đổi ma trận theo ý

Một số các ứng dụng chính của xử lý ảnh số: khôi phục hình ảnh, chỉnh sửa, điềuchỉnh độ phân giải, trong lĩnh vực y tế (tầm soát và phát hiện các triệu chứng bệnh), trong

do thám, thám hiểm, thị giác máy tính, robot, lĩnh vực nhận dạng

http://hamamatsu.magnet.fsu.edu/articles/digitalimagebasics.html

- Mỗi pixel có giá trị nằm trong khoảng 0 – 255, đại diện cho phần sáng nhất vàtối nhất của hình ảnh Điều này chỉ áp dụng cho hình ảnh tỷ lệ xám hoặc đentrắng

- Hình ảnh màu bao gồm 3 dải màu pixel (kênh màu) như sau:

Rút ra kết luận

Xử lý ảnh số Ảnh số

Ảnh tốt hơn

Hình 3: Kênh màu RGB

 Hình ảnh trên được thể hiện bằng 3 dải màu (Red, Green, Blue)

 Ba kênh màu kết hợp sẽ tạo ra hệ màu RGB - ảnh RGB

 Đối với ảnh RGB, với bộ 3 số R, G, B nguyên trong khoảng [0, 255] sẽ cho

ra một màu khác nhau Số màu được tạo ra bằng hệ màu RGB là256*256*256 = 16,777,216 (màu)

2.3.2 Độ phân giải của ảnh và mật độ điểm ảnh

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh sốđược hiển thị Độ phân giải hình ảnh đề cập đến lượng pixel ngang so với pixel dọc cầnthiết để hiển thị hình ảnh ở độ chi tiết hoặc độ rõ cao nhất có thể

Ví dụ: Một hình ảnh có 28 x 28 pixels có độ phân giải hình ảnh là 28 * 28 = 784pixels Từ hình ảnh bên dưới, mỗi màn hình rộng 10 inch Khi ảnh càng nhiều pixel trênmỗi đơn vị chiều rộng, độ rõ của hình ảnh càng cao

Hình 4: Độ phân giải của ảnh kỹ thuật số

2.3.3 Nắn chỉnh biến dạng

Ảnh thu nhận thường bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử