Thiết kế hệ thống an ninh bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh.

- 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN Đề tài:Thiết kế hệ thống an ninh bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh Tác giả luận văn: NGUYỄN ANH DŨNG - Khóa: 2012B Người hướng dẫn: GS.
- Lý do chọn đề tài - Vấn đề về an ninh bảo mật ngày càng được yêu cầu khắt khe hơn trên thế giới, cùng với hệ thống nhận dạng con người được ra đời với độ tin cậy ngày càng cao nên các bài toán nhận dạng con người rất được quan tâm hiện nay.
- Trên thế giới có rất nhiều bài toán nhận dạng con người thông qua nhận dạng vân tay, nhận dạng tròng mắt, nhận dạng khuôn mặt.
- Ở đây, em lựa chọn nhận dạng con người thông qua nhận dạng khuôn mặt vì ưu điểm của nó là sự linh động, không cần phải bắt buộc người nhận dạng phải đứng yên một chỗ mà chỉ cần khuôn mặt của họ lướt qua camera mà thôi.
- Bản than công việc hiện tại của em là hoạt động trong lĩnh vực SmartHome do đó em đã lựa chọn nghiên cứu đề tài: “Thiết kế hệ thống an ninh bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh” với mục đích thiết kế một giải pháp an ninh hoàn hảo hơn để đưa tới người dùng.
- Mục đích, đối tượng nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: là hình ảnh khuôn mặt người được chụp từ camera.
- Phân tích hình ảnh khuôn mặt vừa chụp được đem so sánh với những dữ liệu khuôn mặt đã có sẵn trong kho dữ liệu để nhận dạng và đưa ra các thông báo hay những cảnh báo sớm tránh những nguy cơ tiềm ẩn nguy hiểm có thể xảy ra cũng như để giám sát các hoạt động của người khác.
- Mục tiêu: viết chương trình bằng phần mềm MATLAB với mục đích nhận dạng khuôn mặt người đi qua camera và liên kết với giải pháp Smart Home của hãng Crestron để đưa ra những thông báo và cảnh báo phù hợp..
- Qua đó, thiết kế nên 2 một hệ thống an ninh ứng dụng nhận dạng khuôn mặt để áp dụng vào công việc hiện tại của bản thân.
- Nội dung chính gồm 5 chương - Chương 1: Giới thiệu chung về ảnh số và các lệnh xử lý ảnh của MATLAB  Khái niệm về ảnh số  Phân loại ảnh số trong MATLAB  Các bước xử lý ảnh  Các lệnh xử lý ảnh trong MATLAB - Chương 2: Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt  Trình bày các phương pháp nhận dạng khuôn mặt  Trình bày lợi ích và khó khăn của bài toán nhận dạng khuôn mặt - Chương 3: Phát hiện khuôn mặt dùng thuật toán Viola – Jones  Trình bày khái quát về thuật toán Viola - Jones  Các bước của thuật toán Viola – Jones  Tìm hiều ứng dụng của thụât toán Viola-Jones trong phần mềm MATLAB  Đưa ra các bước thực hiện của thuật toán trong MATLAB - Chương 4: Nhận dạng khuôn mặt dùng thuật toán PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS.
- Trình bày khái quát về thuật toán PCA  Trình bày ứng dụng thuật toán PCA vào nhận dạng khuôn mặt.
- Trình bày ứng dụng Eigenfaces trong nhận dạng khuôn mặt.
- Trình bày ưu nhược điểm của thuật toán này.
- Chương5: Thiết kế hệ thống an ninh ứng dụng nhận dạng khuôn mặt.
- Đưa ra bài toán thiết kế hệ thống an ninh cần giải quyết  Trình bài giải pháp thiết kế hệ thống an ninh để giải quyết bài toán vừa đưa ra.
- Trình bày các thuật toán để giải quyết bài toán thiết kế hệ thống trên.
- Thiết kế bộ chuyển đổi USB/RS232 phục vụ cho mục đích kết nốt giữa máy tính với bộ điều khiển DIN-AP2 của hãng Crestron 3 4.
- Kết luận Trong quá trình làm luận văn em cũng đã phần nào hiểu biết them về nhận dạng hình ảnh cũng như những kiến thức về xử lý ảnh số.
- Đồng thời cũng rút ra được những khó khăn và thử thách của bài toán nhận dạng mang tới.
- Tuy luận văn vẫn còn nhiều thiếu sót nhưng kết quả đạt được cũng đáp ứng được yêu cầu bài toán thiết kế hệ thống an ninh bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh đặt ra như.
- Nhận dạng được một hay nhiều khuôn mặt xuất hiện trong camera.
- Kết hợp với hệ thống nhà thông minh Crestron tạo nên một hệ thống an ninh tuy còn thô sơ nhưng cũng là bước đầu đặt nền móng cơ sở cho bản than em và đồng nghiệp trong công ty tiến hành trao dồi và bổ sung cũng như nghiên cứu để khắc phục các thiếu sót cho hệ thống này trong tương lai.
- Ngoài ra, cũng giúp em định hướng và đề xuất them được một số ý tưởng để nâng cao chất lượng hệ thống trong tương lai như.
- Nghiên cứu thêm về khả năng xử lý hình ảnh của nhiều Camera để tổng hợp được nhiều dữ liệu hình ảnh của một người tại một thời điểm.
- Dẫn tới mô hình mô phỏng khuôn mặt 3D chứ không còn là nhận diện hình ảnh 2D, nâng cao khả năng chính xác hơn kết quả nhận dạng.
- Kết hợp nhiều phương pháp khác như: Neural, ICA … để nâng cao chất lượng nhận dạng

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt