Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật Điện Tử: Thiết Kế Hệ Thống Giám Sát Thông Minh Dựa Trên Nhận Dạng Khuôn Mặt

• Tác giả: Lê Đình Ngọc
• Người hướng dẫn: TS. Trương Công Dung Nghi
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Thiết Kế Hệ Thống Giám Sát Thông Minh Bằng Nhận Dạng Khuôn Mặt
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới Thiệu Đề Tài
• 1.2. Phạm Vi đề tài
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Giới hạn đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT TỔNG QUAN LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 2.1. Tình Hình Nghiên Cứu Nhận Dạng Khuôn Mặt Người
• 2.2. Tổng quát hệ thống nhận dạng khuôn mặt
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT
• 3.1. Các phương pháp phát hiện khuôn mặt người
• 3.1.1. Phương pháp phát hiện khuôn mặt dựa trên hình ảnh khuôn mặt
• 3.2. Các phương nhận dạng khuôn mặt mới
• 3.2.1. Nhận dạng dựa trên các đặc trưng khuôn mặt
• 3.2.2. Nhận dạng dựa trên xét toàn diện khuôn mặt
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT ADABOOST CHO VIỆC PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT
• 4.1. Tổng quan về AdaBoost
• 4.2. Lý do lựa chọn phương pháp AdaBoost
• 4.3. Giải thuật AdaBoost
• 4.4. Đặc trưng Haar like
• 4.4.1. Xây dựng bộ phân lớp yếu từ những đặc trưng Haar
• 4.4.2. Xếp tầng các bộ phân lớp (Cascade of Boosted Classifiers)
• 5. CHƯƠNG 5: NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT BẰNG PHƯƠNG PHÁP PCA
• 5.1. Phương Pháp PCA (Principle Components Analysis)
• 5.2. Trích rút đặc trưng
• 5.3. Nhận dạng khuôn mặt bằng các Eigenfaces
• 6. CHƯƠNG 6: THIẾT KẾ, XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT THÔNG MINH BẰNG VIỆC NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRÊN KIT RASPBERRY PI
• 6.1. Mục tiêu đặt ra
• 6.2. Lưu đồ phát hiện khuôn mặt
• 6.3. Phát hiện khuôn mặt và thu thập hình ảnh
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ THỰC HIỆN
• 7.1. Môi trường thực nghiệm
• 7.2. Kết quả thực nghiệm
• 8. CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 8.1. Hướng phát triển
• 9. CHƯƠNG 9: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI
• 9.1. Giới Thiệu VỀ Open CV
• 9.2. Vì Sao Lựa Chọn OpenCV
• 9.3. Cấu trúc và nội dung OpenCV
• 9.4. Các Hàm I/O Trong OpenCV
• 9.5. Hướng Dẫn cài đặt thư viện OPEN CV trên Window
• 10. CHƯƠNG 10: GIỚI THIỆU KIT RASPBERRY PI 2 VÀ CÁCH CÀI ĐẶT THƯ VIỆN OPEN CV TRÊN KIT RASPBERRY PI 2
• 10.1. Giới thiệu kit Raspberry PI 2
• 10.2. Cài đặt hệ điều hành Raspberry PI 2
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu Luận Văn Thạc Sĩ về Hệ Thống Giám Sát Thông Minh

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc thiết kế một hệ thống giám sát thông minh dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Hệ thống này không chỉ giúp phát hiện khuôn mặt mà còn nhận dạng chính xác người dùng trong thời gian thực. Việc áp dụng công nghệ này trong các lĩnh vực như an ninh, thương mại và giám sát đang ngày càng trở nên phổ biến.

1.1. Tổng quan về nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong thị giác máy tính. Công nghệ này đã phát triển mạnh mẽ từ những năm 60 và hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

1.2. Mục tiêu của luận văn

Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng một hệ thống giám sát thông minh có khả năng phát hiện và nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác cao, sử dụng các thuật toán hiện đại.

II. Vấn đề và Thách thức trong Nhận Dạng Khuôn Mặt

Mặc dù công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Các yếu tố như ánh sáng, góc chụp và sự thay đổi của khuôn mặt có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác

Điều kiện ánh sáng kém và góc chụp không thuận lợi có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Nghiên cứu cho thấy rằng độ chính xác có thể giảm xuống dưới 80% trong những điều kiện này.

2.2. Thách thức trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu

Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu đủ lớn và đa dạng là rất quan trọng để cải thiện độ chính xác của hệ thống. Cơ sở dữ liệu cần bao gồm nhiều khuôn mặt trong các điều kiện khác nhau.

III. Phương Pháp Phát Hiện Khuôn Mặt Hiệu Quả

Luận văn này áp dụng phương pháp AdaBoost để phát hiện khuôn mặt. Phương pháp này cho phép xử lý nhanh chóng và chính xác, đạt tỷ lệ phát hiện lên đến 95%.

3.1. Giới thiệu về thuật toán AdaBoost

AdaBoost là một thuật toán học máy mạnh mẽ, giúp cải thiện độ chính xác của các bộ phân loại yếu bằng cách kết hợp chúng thành một bộ phân loại mạnh.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng AdaBoost

Sử dụng AdaBoost giúp tăng tốc độ phát hiện khuôn mặt, cho phép hệ thống hoạt động trong thời gian thực với hiệu suất cao.

IV. Giải Pháp Nhận Dạng Khuôn Mặt Bằng PCA

Phương pháp Principal Component Analysis (PCA) được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt. PCA giúp giảm số chiều của dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất nhận dạng.

4.1. Nguyên lý hoạt động của PCA

PCA hoạt động bằng cách tìm kiếm các thành phần chính của dữ liệu, giúp giảm thiểu thông tin không cần thiết và tập trung vào các đặc trưng quan trọng nhất của khuôn mặt.

4.2. Ứng dụng của PCA trong nhận dạng khuôn mặt

PCA đã được chứng minh là hiệu quả trong việc nhận dạng khuôn mặt, đặc biệt là trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và với các khuôn mặt có sự thay đổi.

V. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Hệ thống giám sát thông minh được xây dựng đã cho thấy kết quả khả quan với độ chính xác lên đến 97% trong điều kiện ánh sáng tốt. Hệ thống có thể phát hiện và nhận dạng khuôn mặt trong thời gian thực.

5.1. Kết quả thực nghiệm

Các thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong việc phát hiện và nhận dạng khuôn mặt, với tỷ lệ chính xác cao trong nhiều điều kiện khác nhau.

5.2. Ứng dụng trong thực tế

Hệ thống có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như an ninh, giám sát và quản lý truy cập, mang lại giá trị thực tiễn cao.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Luận văn đã trình bày một hệ thống giám sát thông minh hiệu quả dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc cải thiện độ chính xác và mở rộng ứng dụng của hệ thống.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Hệ thống đã đạt được những kết quả khả quan, tuy nhiên vẫn cần cải thiện để hoạt động tốt hơn trong các điều kiện khó khăn.

6.2. Định hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu có thể mở rộng để tích hợp thêm các công nghệ mới như học sâu (deep learning) nhằm nâng cao hiệu suất và độ chính xác của hệ thống.