Nhận dạng mặt người

Hiện nay, cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật đang được yêu cầu khắt khe tại mọi quốc gia trên thế giới. Các hệ thống nhận dạng con người được ra đời với độ tin cậy ngày càng cao. Một trong các bài toán nhận dạng con người rất được quan tâm hiện nay là nhận dạng khuôn mặt.

Bài toán nhận dạng khuôn mặt phục vụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực của đời sống đặt biệt ở những lĩnh vực công nghệ cao yêu cầu bảo đảm an ninh bảo mật…

Vì vậy bài toán nhận dạng khuôn mặt vẫn còn là bài toán nóng hổi và càng ngày người ta luôn tìm cách hoàn thiện nó để mang lại kết quả nhận dạng tốt nhất.

Nhân đây, trong quá trình làm đề tài thực tập, mình nghiên cứu về mảng này xin giới thiệu đôi nét về phương pháp nhận dạng mặt người qua các tài liệu mình đọc được.

1. Giới thiệu chung về các phương pháp nhận dạng mặt người:

a) Các phương pháp nhận dạng mặt người:

Phương pháp nhận dạng hiện nay có 2 loại:

• Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt (Feature based face recognition).
• Nhận dạng dựa trên xét tổng thể khuôn mặt (Appearance based face recognition).

Ngoài ra còn có một số loại nhận dạng sử dụng mô hình về khuôn mặt, một số phương pháp được dùng cho loại này:

• Nhận dạng 2D: Elastic Bunch Graph, Active Appearance Model.
• Nhận dạng 3D: 3D Morphable Model.

b) Nhận dạng dựa trên các đặc trưng khuôn mặt:

Đây là phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên việc xác định các đặc trưng hình học của các chi tiết trên một khuôn mặt (như vị trí, diện tích, hình dạng của mắt, mũi, miệng,…), và mối quan hệ giữa chúng (như khoảng cách của hai mắt, khoảng cách của hai lông mày,…).

Ưu điểm của phương pháp này là nó gần với cách mà con người sử dụng để nhận biết khuôn mặt. Hơn nữa với việc xác định đặc tính và các mối quan hệ, phương pháp này có thể cho kết quả tốt trong các trường hợp ảnh có nhiều nhiễu như bị nghiêng, bị xoay hoặc ánh sáng thay đổi.

Nhược điểm của phương pháp này là cài đặt thuật toán phức tạp do việc xác định mối quan hệ giữa các đặc tính đòi hỏi các thuật toán phức tạp. Mặt khác, với các ảnh kích thước bé thì các đặc tính sẽ khó phân biệt do đó khó tính toán được các đặc trưng trên khuôn mặt.

c) Nhận dạng dựa trên xét toàn diện khuôn mặt:

Nhận dạng đựa trên toàn diện khuôn mặt, có nghĩa mình sẽ không đi xét đến từng thành phần đặc trưng trên khuôn mặt nữa… Mình sẽ xem khuôn mặt là một không gian cụ thể và mình tìm những đặc trưng, những đặc điểm chính trên không gian đó.

Nội dung chính của hướng tiếp cận này là xem mỗi ảnh có kích thước RxC là một vector trong không gian RxC chiều. Ta sẽ xây dựng một không gian mới có chiều nhỏ hơn sao cho khi biểu diễn trong không gian đó các đặc điểm chính của một khuôn mặt không bị mất đi. Trong không gian đó, các ảnh của cùng một người sẽ được tập trung lại thành một nhóm gần nhau và cách xa các nhóm khác.

Hai phương pháp thường được sử dụng là trong hướng tiếp cận này:

• PCA (Principle Components Analysis)
• LDA (Linear Discriminant Analysis)

Vâng, với hướng tiếp cận này chúng ta có thể hình dung tương đối dễ chịu hơn phải không. Chúng ta không cần phải phân tích nhiều về đặc điểm khuôn mặt nữa do đó phương pháp tiếp cận này tương đối dễ cài đặt hơn và cũng khá hiệu quả trong việc nhận dạng.

Nhược điểm thì tất nhiên sẽ không khỏi tránh khỏi. Tùy theo phương pháp chúng ta sữ dụng PCA hay LDA mà đánh giá nhược điểm trong hướng tiếp cận này.

Ở đây mình tìm hiểu theo hướng PCA… Và chúng ta sẽ tìm hiểu và đánh giá nó trong bài viết tiếp theo.