Luận văn thạc sĩ về hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera

• Tác giả: Nguyễn Quang Huy
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Đình Hóa
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT
• 1.1. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt cùng với các ứng dụng thực tế của các kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt
• 1.2. Kiến trúc tổng quát hệ thống nhận diện
• 1.3. Ứng dụng
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TRONG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT THƯỜNG ĐƯỢC ÁP DỤNG TRONG THỰC TẾ VÀ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phân tích thành phần chính (PCA)
• 2.2. Phân tích sự khác biệt tuyến tính (LDA)
• 2.3. Cây quyết định (Decision Tree)
• 3. CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT DỰA TRÊN MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP
• 3.1. Sơ đồ thiết kế hệ thống nhận diện khuôn mặt
• 3.2. Mạng Inception-ResNet sử dụng cho việc trích chọn đặc trưng khuôn mặt
• 3.3. Rừng ngẫu nhiên
• 3.4. Quá trình bootstrapping
• 3.5. Quá trình attribute sampling
• 3.6. Kết quả dự đoán
• 3.7. Tham số của Random Forest
• 3.8. Sử dụng random forest để phân loại, định danh cho khuôn mặt
• 4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Bộ dữ liệu đầu vào
• 4.2. Quá trình huấn luyện
• 4.3. Thử nghiệm chạy hệ thống nhận diện khuôn mặt nhận diện khách hàng VIP của khách sạn
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt là một bài toán tổng hợp, bao gồm các mô đun quan trọng như xác định vị trí khuôn mặt, trích chọn đặc trưng và phân loại. Hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể được xây dựng dựa trên công nghệ nhận diện hiện đại, cho phép xác định danh tính người trong ảnh. Kiến trúc tổng quát của hệ thống nhận diện khuôn mặt bao gồm các bước như nhận ảnh qua hệ thống camera, tiền xử lý ảnh để nâng cao chất lượng, xác định vị trí khuôn mặt và trích chọn đặc trưng. Các ứng dụng của bài toán này rất đa dạng, từ phát hiện tội phạm đến điểm danh học sinh. Những ứng dụng này không chỉ mang lại lợi ích cho các tổ chức mà còn cho cá nhân trong việc bảo mật và quản lý thông tin.

1.1 Tổng quan về ứng dụng thực tế

Bài toán nhận diện khuôn mặt có nhiều ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày. Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm hệ thống phát hiện tội phạm, tìm trẻ lạc, và nhận diện khách hàng VIP. Những ứng dụng này đã trở thành một phần không thể thiếu trong các lĩnh vực như an ninh, giáo dục và dịch vụ khách hàng. Việc áp dụng công nghệ video và machine learning trong nhận diện khuôn mặt giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng việc sử dụng các thuật toán như PCA và LDA có thể cải thiện đáng kể khả năng nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện khác nhau.

II. Hệ thống nhận diện khuôn mặt dựa trên mạng nơ ron tích chập

Hệ thống nhận diện khuôn mặt dựa trên mạng nơ ron tích chập (CNN) đã trở thành một trong những phương pháp hiệu quả nhất trong lĩnh vực này. Mạng Inception-ResNet được sử dụng để trích chọn đặc trưng khuôn mặt, cho phép hệ thống nhận diện chính xác hơn. Quá trình thiết kế hệ thống bao gồm việc xây dựng sơ đồ thiết kế, xác định các tham số của mạng và thực hiện các bước huấn luyện. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện khuôn mặt không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Kết quả dự đoán từ hệ thống cho thấy khả năng nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện khác nhau, từ đó mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tế.

2.1 Các phương pháp trích chọn đặc trưng

Các phương pháp trích chọn đặc trưng như PCA và LDA đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của hệ thống nhận diện khuôn mặt. PCA giúp giảm chiều dữ liệu mà vẫn giữ lại các đặc trưng quan trọng, trong khi LDA tối ưu hóa việc phân loại các lớp khuôn mặt. Việc áp dụng các phương pháp này trong hệ thống nhận diện khuôn mặt cho phép cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau. Hệ thống cũng sử dụng các thuật toán như cây quyết định để phân loại và định danh khuôn mặt, từ đó nâng cao khả năng nhận diện trong thực tế.

III. Thử nghiệm và đánh giá

Chương này mô tả chi tiết về bộ dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện và thử nghiệm hệ thống nhận diện khuôn mặt. Các kịch bản thử nghiệm được thiết lập để đánh giá hiệu quả của hệ thống trong việc nhận diện khách hàng VIP tại các khách sạn. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện chính xác cao, đồng thời cũng chỉ ra những thách thức còn tồn tại trong việc nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Việc đánh giá mô hình sau khi huấn luyện là rất quan trọng để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của hệ thống trong thực tế.

3.1 Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện khách hàng VIP. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu được sử dụng để đo lường hiệu quả của hệ thống. Hệ thống cũng cho thấy khả năng hoạt động tốt trong các điều kiện khác nhau, từ đó khẳng định giá trị thực tiễn của nghiên cứu. Những kết quả này không chỉ có ý nghĩa trong việc phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

Tổng quan nghiên cứu

Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu trọng điểm trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, với ứng dụng rộng rãi trong an ninh, quản lý nhân sự, và dịch vụ khách hàng. Theo ước tính, các hệ thống nhận diện khuôn mặt hiện nay được ứng dụng trong hơn 70% các giải pháp an ninh công cộng và thương mại trên toàn cầu. Tuy nhiên, bài toán nhận diện khuôn mặt vẫn còn nhiều thách thức do sự đa dạng về điều kiện ánh sáng, góc chụp, biểu cảm khuôn mặt và các yếu tố nhiễu khác. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng một hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera có khả năng mở rộng cao, dễ dàng tích hợp và đạt độ chính xác cao trong các điều kiện thực tế khác nhau. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) kết hợp với các thuật toán học máy như rừng ngẫu nhiên để trích chọn đặc trưng và phân loại khuôn mặt. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam trong giai đoạn 2019-2020, sử dụng bộ dữ liệu ảnh khuôn mặt đa dạng về độ tuổi, giới tính và điều kiện môi trường. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả nhận diện trong các ứng dụng như phát hiện tội phạm, điểm danh tự động, và nhận diện khách hàng VIP, góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

1. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN): CNN là kiến trúc mạng nơ-ron ưu việt trong lĩnh vực thị giác máy tính, có khả năng tự động trích chọn đặc trưng từ ảnh đầu vào thông qua các lớp tích chập, gộp và kết nối đầy đủ. Các kiến trúc CNN tiêu biểu được áp dụng gồm GoogLeNet với khối Inception và ResNet với khối phần dư, giúp giảm thiểu vấn đề suy giảm độ chính xác khi mạng quá sâu.

2. Thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Đây là phương pháp học máy thuộc nhóm học có giám sát, sử dụng tập hợp nhiều cây quyết định để phân loại dữ liệu. Rừng ngẫu nhiên giúp tăng độ chính xác và giảm thiểu hiện tượng quá khớp thông qua kỹ thuật bootstrapping và attribute sampling.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Phân tích thành phần chính (PCA): Giảm chiều dữ liệu bằng cách trích chọn các eigenface đại diện cho đặc trưng khuôn mặt.
• Phân tích sự khác biệt tuyến tính (LDA): Tối ưu hóa không gian đặc trưng để phân biệt các lớp khuôn mặt hiệu quả hơn.
• Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp (MLP): Các mô hình cơ bản trong học sâu, hỗ trợ trong việc phân loại đặc trưng khuôn mặt.
• Mạng MTCNN: Mạng tích chập đa tầng dùng để xác định vị trí khuôn mặt và các điểm mốc trên khuôn mặt trong ảnh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là bộ ảnh khuôn mặt thu thập từ các camera tại một số địa phương, bao gồm khoảng 10.000 ảnh với đa dạng điều kiện ánh sáng và góc chụp. Dữ liệu được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa kích thước ảnh.

Phương pháp phân tích gồm ba bước chính:

1. Xác định vị trí khuôn mặt: Sử dụng mạng MTCNN với ba mạng con P-Net, R-Net và O-Net để phát hiện khuôn mặt và các điểm mốc quan trọng trên khuôn mặt.

2. Trích chọn đặc trưng: Áp dụng mạng Inception-ResNet để trích xuất các đặc trưng sâu từ ảnh khuôn mặt, giúp biểu diễn khuôn mặt trong không gian đặc trưng có chiều thấp hơn nhưng vẫn giữ được thông tin quan trọng.

3. Phân loại và định danh: Sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên để phân loại các đặc trưng đã trích chọn, xác định danh tính khuôn mặt.

Quá trình huấn luyện mô hình diễn ra trong vòng 6 tháng, với cỡ mẫu huấn luyện là 8.000 ảnh và 2.000 ảnh dùng để kiểm thử. Phương pháp chọn mẫu là ngẫu nhiên có kiểm soát nhằm đảm bảo tính đại diện của dữ liệu. Các tham số mạng và thuật toán được điều chỉnh dựa trên kết quả đánh giá độ chính xác và tốc độ xử lý.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác nhận diện: Hệ thống đạt độ chính xác trung bình 92,5% trên bộ dữ liệu kiểm thử, cao hơn khoảng 7% so với phương pháp truyền thống sử dụng PCA kết hợp LDA.

2. Hiệu quả trích chọn đặc trưng: Mạng Inception-ResNet giúp giảm chiều dữ liệu đặc trưng xuống còn khoảng 512 chiều, giảm 80% so với dữ liệu gốc, đồng thời giữ được độ phân biệt cao giữa các khuôn mặt.

3. Tốc độ xử lý: Thời gian nhận diện trung bình cho mỗi ảnh là 0,15 giây, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực như điểm danh tự động và nhận diện khách hàng VIP.

4. Khả năng phát hiện trong điều kiện khó: MTCNN cho phép phát hiện khuôn mặt chính xác trong các trường hợp ánh sáng yếu, khuôn mặt bị che khuất một phần hoặc có biểu cảm khác nhau, với tỷ lệ phát hiện thành công đạt 89%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của độ chính xác cao là do sự kết hợp hiệu quả giữa mạng CNN sâu (Inception-ResNet) trong việc trích chọn đặc trưng và thuật toán rừng ngẫu nhiên trong phân loại, giúp mô hình vừa có khả năng học biểu diễn phức tạp vừa tránh được hiện tượng quá khớp. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng PCA hoặc LDA, việc áp dụng mạng CNN hiện đại đã cải thiện đáng kể khả năng nhận diện trong môi trường thực tế đa dạng.

Kết quả cũng cho thấy MTCNN là lựa chọn phù hợp để xác định vị trí khuôn mặt trong ảnh, vượt trội hơn các phương pháp truyền thống như Haar Cascade về độ chính xác và khả năng xử lý các trường hợp phức tạp. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các mô hình và bảng thống kê thời gian xử lý trung bình, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường bộ dữ liệu huấn luyện: Thu thập thêm khoảng 20.000 ảnh khuôn mặt đa dạng về độ tuổi, giới tính và điều kiện ánh sáng trong vòng 12 tháng tới để nâng cao khả năng tổng quát của mô hình.

2. Tối ưu hóa thuật toán MTCNN: Nghiên cứu cải tiến cấu trúc mạng nhằm giảm thời gian xử lý xuống dưới 0,1 giây cho mỗi ảnh, đáp ứng yêu cầu ứng dụng thời gian thực trong các hệ thống giám sát công cộng.

3. Phát triển giao diện tích hợp: Xây dựng phần mềm tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt với các thiết bị camera hiện có, hướng tới triển khai tại các khách sạn, trường học và cơ quan công an trong vòng 18 tháng.

4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo cho kỹ thuật viên và nhà phát triển phần mềm về cách vận hành và bảo trì hệ thống, đảm bảo hiệu quả sử dụng lâu dài.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khoa học máy tính: Có thể áp dụng các phương pháp và kiến thức về mạng nơ-ron tích chập và học máy để phát triển các hệ thống nhận diện khác.

2. Doanh nghiệp công nghệ và an ninh: Sử dụng kết quả nghiên cứu để triển khai các giải pháp nhận diện khuôn mặt trong quản lý an ninh, điểm danh và dịch vụ khách hàng.

3. Cơ quan quản lý và chính phủ: Áp dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt trong công tác giám sát, truy vết tội phạm và quản lý dân cư.

4. Nhà phát triển phần mềm và kỹ sư AI: Tham khảo kiến trúc mạng và thuật toán phân loại để xây dựng các ứng dụng nhận diện khuôn mặt có hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt này có thể áp dụng trong điều kiện ánh sáng yếu không?
   Có, nhờ sử dụng mạng MTCNN để xác định vị trí khuôn mặt, hệ thống có khả năng phát hiện chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu với tỷ lệ thành công khoảng 89%.

2. Độ chính xác của hệ thống so với các phương pháp truyền thống như thế nào?
   Hệ thống đạt độ chính xác trung bình 92,5%, cao hơn khoảng 7% so với các phương pháp truyền thống sử dụng PCA và LDA.

3. Thời gian xử lý trung bình cho mỗi ảnh là bao lâu?
   Thời gian nhận diện trung bình là 0,15 giây, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực như điểm danh và nhận diện khách hàng VIP.

4. Hệ thống có thể mở rộng để nhận diện nhiều người cùng lúc không?
   Có, kiến trúc mạng và thuật toán phân loại được thiết kế để mở rộng, có thể xử lý đồng thời nhiều khuôn mặt trong một khung hình.

5. Có thể tích hợp hệ thống này với các camera hiện có không?
   Hoàn toàn có thể, hệ thống được thiết kế để dễ dàng tích hợp với các thiết bị camera phổ biến hiện nay thông qua giao diện phần mềm phù hợp.

Kết luận

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera được xây dựng dựa trên mạng nơ-ron tích chập Inception-ResNet kết hợp với thuật toán rừng ngẫu nhiên, đạt độ chính xác 92,5% trên bộ dữ liệu kiểm thử.
• Mạng MTCNN được sử dụng hiệu quả trong việc xác định vị trí khuôn mặt và các điểm mốc, giúp hệ thống hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng và môi trường phức tạp.
• Thời gian xử lý trung bình 0,15 giây cho mỗi ảnh đáp ứng yêu cầu ứng dụng thời gian thực trong nhiều lĩnh vực.
• Đề xuất mở rộng bộ dữ liệu và tối ưu thuật toán nhằm nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng trong thực tế.
• Khuyến khích các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ quan quản lý tham khảo và ứng dụng kết quả nghiên cứu để phát triển các giải pháp nhận diện khuôn mặt hiện đại.

Hành động tiếp theo là triển khai thử nghiệm hệ thống tại các địa điểm thực tế và thu thập phản hồi để hoàn thiện mô hình. Độc giả và các tổ chức quan tâm được mời liên hệ để hợp tác nghiên cứu và ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt tiên tiến này.