NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT

- 21.2 Bài toán nghiên cứu kỹ thuật dò biên áp dụng trong trích chọn khuôn mặt.
- CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN.
- 42.2 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp.
- 52.2.1 Kỹ thuật Gradient.
- Toán tử la bàn.
- Kỹ thuật Laplace.
- Dò biên theo quy hoạch động.
- 2.3 Kỹ thuật phát hiện biên gián tiếp.
- 15 152.4 Một số phương pháp khác.
- CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ĐƯỢC ÁP DỤNG.
- 183.1 Các kỹ thuật được dùng.
- Lấy biên theo trục X.
- Lấy biên theo trục Y.
- Lấy biên theo Gradient.
- Lấy biên theo Thresholding.
- Lấy biên theo Thinning.
- Phương pháp thực hiện.
- Về mặt toán học người ta xem biên là nơi có sự thay đổi đột ngột về mức xám, trên cơ sở đó người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên sau.
- Phương pháp phát hiện biên trực tiếp - Phương pháp phát hiện biên gián tiếp.
- Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các phương pháp biểu diễn biên, hệ thống hóa kiến thức về các phương pháp phát hiện biên, tìm hiểu các kỹ thuật phân vùng ảnh, một bước trước trong quá trình dò biên và ứng dụng của nó trong xử lý ảnh và xử lý ảnh văn bản là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong việc tự động hóa công việc văn phòng.
- 1.2 Bài toán nghiên cứu kỹ thuật dò biên áp dụng trong trích chọn khuôn mặt.
- Ở Việt Nam hiện nay đã có một số hệ thống nhận dạng đối tượng như: MapScan, VnDOCR, MarkREAD của Viện Công nghệ thông tin hay VecMap của DolSoft, nhìn chung những ứng dụng và tài tiệu có tính chất hệ thống về các phương pháp biểu phát hiện biên và ứng dụng của nó vẫn là một phần thiếu vắng.
- Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các phương pháp biểu diễn biên, hệ thống hóa kiến thức về các phương pháp phát hiện biên, tìm hiểu các kỹ thuật phân vùng ảnh, tìm hiểu quá trình dò biên và ứng dụng của nó trong xử lý ảnh và xử lý ảnh văn bản, là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong việc tự động hóa công việc văn phòng.
- Chương 2: Các kỹ thuật dò biên.
- Chương 3: Kỹ thuật dò biên được áp dụng.
- 2.2 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp.
- Phương pháp này chủ yếu dựa vào sự biến thiên độ sáng của điểm ảnh để làm nổi biên bằng kỹ thuật đạo hàm..
- Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh: ta có phương pháp Gradient Định nghĩa: Gradient là một vector f(x, y) có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi mức xám của điểm ảnh (theo hai hướng x, y trong bối cảnh xử lý ảnh hai chiều) tức:.
- Đây là phương pháp dựa trên đạo hàm riêng bậc nhất theo hướng x, y.
- 2.2.1 Kỹ thuật Gradient.
- Để đơn giản mà không mất tính chất của phương pháp Gradient, người ta sử dụng kỹ thuật Gradient dùng cặp mặt nạ H1, H2 trực giao (theo 2 hướng vuông góc).
- Toán tử Robert (1965).
- 2.2.2 Toán tử la bàn.
- Nếu lấy theo đạo hàm bậc hai của ảnh: ta có phương pháp Laplace Hai phương pháp này gọi chung là phương pháp dò biên cục bộ.
- 2.2.3 Kỹ thuật Laplace Để khắc phục hạn chế và nhược điểm của phương pháp Gradient, trong đó sử dụng đạo hàm riêng bậc nhất người ta nghĩ đến việc sử dụng đạo hàm riêng bậc hai hay toán tử Laplace.
- Phương pháp dò biên theo toán tử Laplace hiệu quả hơn phương pháp toán tử Gradient trong trường hợp mức xám biến đổi chậm, miền chuyển đổi mức xám có độ trải rộng..
- Mục này được để riêng vì đây là phương pháp tách đường biên khá phổ biến được dùng theo toán tử đạo hàm.
- Như đã nói, phương pháp đạo hàm chịu ảnh hưởng lớn của nhiễu.
- Phương pháp đạt hiệu quả cao khi xấp xỉ đạo hàm bậc nhất của Gauss.
- Mô hình tính của phương pháp Canny..
- 2.2.5 Dò biên theo quy hoạch động.
- Như trên đã nói, dò biên theo phương pháp Gradient là xác định cực trị cục bộ của Gradient theo các hướng.
- còn phương pháp Laplace dựa vào các điểm không của đạo hàm bậc hai.
- Phương pháp dò biên theo quy hoạch động là phương pháp tìm cực trị tổng thể theo nhiều bước.
- Theo phương pháp trên có 5 ) 1.
- Quá trình dò biên theo quy hoạch động.
- Dò biên theo phương pháp quy hoạch động.
- Phương pháp dò biên gián tiếp khó cài đặt nhưng áp dụng tốt khi sự biến thiên độ sáng nhỏ..
- 2.4 Một số phương pháp khác.
- Ngoài các phương pháp trên, người ta cũng áp dụng một số phương pháp khác cải tiến như tiếp cận bởi mô hình mặt, cách tiếp cận tối ưu hóa..
- Dưới đây sẽ trình bày một cách tóm tắt các phương pháp đó..
- Tiếp cận theo mô hình mặt Tư tưởng của phương pháp này là tại lân cận điểm cắt không (điểm biên), ảnh sau khi lọc Laplace có thể được xấp xỉ bởi một đa thức bậc 3 theo hàng và cột.
- Các bước cài đặt phương pháp nhày có thể mô tả như sau:.
- Các kỹ thuật sử dụng phương pháp Gradient khá tốt khi độ sáng có tốc độ thay đổi nhanh, khá đơn giản trên cơ sở các mặt nạ theo các hướng.
- Ngoài ra, người ta còn sử dụng phương pháp “đi theo đường bao” dựa vào công cụ toán học là nguyên lý quy hoạch động và được gọi là phương pháp dò biên tổng thể.
- Phương pháp dò biên trực tiếp có hiệu quả và ít bị tác động bởi nhiễu..
- 3.1 Các kỹ thuật được dùng.
- Chương trình sử dụng kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp, tức là lấy đạo hàm bậc nhất theo phương pháp Gradient..
- Trong thống kê chúng miêu tả phân bố chuẩn, trong xử lý tín hiệu chúng giúp định nghĩa bộ lọc Gauss, trong xử lý hình ảnh hàm Gauss hai chiều được dùng để tạo hiệu ứng mờ Gauss và được sử dụng để làm trơn để xây dựng các hàm wavelet ứng dụng cho việc xác định biên, cụ thể trong chương trình này ta dùng phương pháp Gradient, và trong toán học chúng được dùng để giải phương trình nhiệt và phương trình khuyếch tán và định nghĩa phép biến đổi Weierstrass.
- 3.1.1 Lấy biên theo trục X.
- 3.1.3 Lấy biên theo Gradient Với phương pháp Gradient ta kết hợp cả theo trục X và Y.
- Các tham số của ma trận ảnh theo phương pháp Gradient sẽ được tính như công thức căn bậc 2 trên..
- Theo phương pháp này giá trị min và max của ma trận Gradient sẽ được xác định qua các hàm max, min.
- Và ta hiển thị biên theo phương pháp này..
- 3.1.5 Lấy biên theo Thinning.
- Phương pháp này áp dụng kết quả của các phương pháp trước để phát triển lên.
- Phương pháp sử dụng phép nội suy để tìm các điểm ảnh..
- có thể là một trong các giá trị sau :‘nearest’- phương pháp này đặt giá trị nội suy vào giá trị đã cho gần nhất, phươngpháp này nhanh nhưng kết quả kém chính xác nhất.
- ‘linear’- phương pháp này coi đường cong đi qua 2 điểm cho trước là đường thẳng.
- ‘spline”- dùng phương pháp nội suy spline.
- ‘cubic’- phương pháp này coi đường cong qua 2 điểm là đường cong bậc 3.
- Phương pháp này là duyệt các ma trận điểm ảnh lần lượt là: X .
- Ma trận điểm ảnh mới sẽ được hình thành, hay phương pháp này còn được gọi là phương pháp Thinning..
- Sau đó là 7 file chứa các phương pháp lấy biên của bức ảnh khuôn mặt.
- Trong đó có 5 file chứa 5 kỹ thuật phát hiện biên, một file show tất cả 5 phương pháp để có sự so sánh, một file thể hiện ảnh đa cấp xám, ảnh biến đổi từ ảnh gốc.
- Biên lấy theo trục X sẽ được hiển thị qua cửa sổ thứ nhất với kích cỡ cửa sổ 1x1 thông qua hàm subplot(1,1,1), thông qua hàm d2dgauss với những tham số chuẩn được đưa ra phương pháp lọc biên theo trục X sẽ được thực hiện và tiếp là hàm trả lại phần trung của 2 phần giao nhau thông qua hàm conv2(w,filterx,’same.
- Đa cấp xám Biên theo trục X.
- Biên lấy theo trục X sẽ được hiển thị qua cửa sổ thứ nhất với kích cỡ cửa sổ 1x1 thông qua hàm subplot(1,1,1), thông qua hàm d2dgauss với những tham số chuẩn được đưa ra phương pháp lọc biên theo trục Y sẽ được thực hiện và tiếp là hàm trả lại phần trung của 2 phần giao nhau thông qua hàm conv2(w,filtery,’same.
- Đa cấp xám Biên theo trục Y.
- 3.2.3 Lấy biên theo Gradient Phương pháp Gradient là phương pháp lấy biên trực tiếp với sự kết hợp 2 phương pháp lấy biên theo trục X và trục Y ở trên.
- Và kết quả nhận được theo phương pháp này:.
- Biên theo Gradient.
- 3.2.4 Lấy biên theo Thresholding.
- Phương pháp Thresholding là phương pháp lọc theo ngưỡng và trong trường hợp này thì nhưng hệ số ma trận Gradient mà cao hơn ngưỡng thì sẽ được giữ lại và hiển thị, đoạn mã như sau:.
- sau đó các hệ số của ma trận sẽ được so sánh với ngưỡng này và được chọn và hiển thị hay còn gọi là phương pháp Thresholding, kết quả như sau: Biên theo Gradient.
- Biên theo Thresholding.
- 3.2.5 Lấy biên theo Thinning.
- Phương pháp Thinning là phức tạp hơn cả, phương pháp sử dụng hàm nội suy ma trận với các ma trận 0,1 và các ma trận các hệ số của thresholding, ma trận hệ số theo trục X chia cho hệ số Gradient, và hệ số trục Y trên hệ số Gradient.
- Biên theo Thinning.
- Với việc sử dụng hàm Gauss hai chiều để tạo hiệu ứng mờ Gauss và được sử dụng để làm trơn để xây dựng các hàm wavelet ứng dụng cho việc xác định biên, cụ thể trong chương trình này ta dùng phương pháp Gradient và sau đó sử dụng thêm các phương pháp được phát triển lên thêm theo phương pháp Thresholding và Thinning ta đã thu được những đường biên khác nhau và hiệu quả đã được tăng dần theo từng phương pháp.
- Với 5 phương pháp phát hiện biên đi từ đơn giản đến phức tạp, cũng như là hiệu quả tăng lên theo từng phương pháp.
- Trong chương trình này kỹ thuật dò biên trực tiếp được sử dụng, cụ thể là phương pháp Gradient.
- Biên được lọc theo các phương pháp là cơ sở để chúng ta có thể trích chọn những đặc trưng của khuôn mặt, tức là ta sẽ lọc theo ngưỡng và kết hợp ảnh lọc theo ngưỡng và ảnh lọc theo biên ta sẽ được các đặc trưng khuôn mặt.
- Qua quá trình làm khóa luận tôi đã nắm được các phương pháp lấy biên và biết được nhưng áp dụng của nó trong xử lý ảnh nói chung.
- Có 5 phương pháp được sử dụng..
- 4.2.2 Phương pháp thực hiện.
- Phương pháp nhận dạng khuôn mặt thông qua biên tập và hiệu chỉnh tạo ra lớp đối tượng đặc trưng:.
- Phương pháp nhận dạng khuôn mặt thông qua việc phân vùng.
- NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT.
- Toán tử 4 lân cận