Nâng cao chất lượng xử lý ảnh trong nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt bằng biến đổi Wavelet

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG SINH TRẮC HỌC VÀ CÁC KỸ THUẬT BIẾN ĐỔI SỐ TRÊN ẢNH ĐẦU VÀO

1.1. Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt

1.2. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt

1.3. Hệ thống nhận dạng tròng mắt

1.4. Một số CSDL sử dụng trong sinh trắc học

1.5. Các kỹ thuật tiền xử lý ảnh đầu vào

1.5.1. Tiền xử lý ảnh khuôn mặt

1.5.2. Tiền xử lý ảnh tròng mắt

1.6. Các phép biến đổi số trong xử lý ảnh

1.6.1. Các biến đổi không thích nghi

1.6.2. Các phép biến đổi thích nghi

1.6.3. Biến đổi Curvelet

1.7. Tình hình nghiên cứu ở trong và ngoài nước

1.7.1. Tình hình nghiên cứu và ứng dụng ngoài nước

1.7.2. Tình hình nghiên cứu trong nước

1.8. Kết luận Chương 1

2. CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT TIỀN XỬ LÝ NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT VÀ TRÒNG MẮT

2.1. Thuật toán SDWTL bù sáng cho ảnh màu mặt người

2.2. Động lực nghiên cứu

2.3. Phân loại ảnh màu mặt người theo cường độ sáng

2.4. Mô hình thuật toán SDWTL

2.5. Kết quả mô phỏng và thảo luận

2.6. Tối ưu phân vùng ảnh bằng thuật toán Dijkstra đa nguồn cải tiến

2.7. Động lực nghiên cứu

2.8. Mô hình thuật toán Dijkstra cải tiến

2.9. Kết quả mô phỏng và thảo luận

2.10. Phạm vi ứng dụng

2.11. Kết luận Chương 2

3. CHƯƠNG 3: CẢI THIỆN ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG NHẬN DẠNG BẰNG CÁC KẾT HỢP BIẾN ĐỔI SỐ RỜI RẠC

3.1. Biến đổi nhanh Curvelet rời rạc kết hợp các thuật toán PCA và SVD

3.2. Động lực nghiên cứu

3.3. Mô hình kết hợp thuật toán FDCT, PCA và SVD

3.4. Kết quả thực nghiệm và thảo luận

3.5. Kết hợp của biến đổi Curvelet nhanh rời rạc và DTCWT

3.6. Động lực nghiên cứu

3.7. Mô hình kết hợp biến đổi Curvelet và DTCWT

3.8. Kết quả thực nghiệm và thảo luận

3.9. Phạm vi ứng dụng

3.10. Kết luận Chương 3

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nâng cao chất lượng xử lý ảnh trong nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là một trong những lĩnh vực quan trọng trong công nghệ sinh trắc học. Việc nâng cao chất lượng xử lý ảnh là yếu tố quyết định đến độ chính xác của hệ thống nhận dạng. Biến đổi Wavelet đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng biến đổi Wavelet để nâng cao chất lượng ảnh trong nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt.

1.1. Ứng dụng của biến đổi Wavelet trong xử lý ảnh

Biến đổi Wavelet cho phép phân tích ảnh ở nhiều tần số khác nhau, giúp tách biệt các đặc trưng quan trọng trong ảnh. Điều này rất hữu ích trong việc nhận dạng khuôn mặt, nơi mà các chi tiết nhỏ có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả.

1.2. Tầm quan trọng của chất lượng hình ảnh trong nhận dạng

Chất lượng hình ảnh ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng nhận diện chính xác. Các ảnh có độ phân giải thấp hoặc bị nhiễu có thể dẫn đến sai sót trong nhận dạng, do đó việc nâng cao chất lượng hình ảnh là rất cần thiết.

II. Thách thức trong xử lý ảnh khuôn mặt và tròng mắt

Mặc dù công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc xử lý ảnh. Các yếu tố như ánh sáng, góc chụp và chất lượng camera có thể làm giảm hiệu quả của hệ thống. Nghiên cứu này sẽ phân tích các thách thức chính và đề xuất giải pháp.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng đến nhận dạng

Điều kiện ánh sáng không đồng đều có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống nhận dạng. Việc áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý như bù sáng có thể giúp cải thiện tình hình này.

2.2. Vấn đề nhiễu trong ảnh đầu vào

Nhiễu trong ảnh có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, như bụi bẩn trên ống kính hoặc sự chuyển động của đối tượng. Việc sử dụng biến đổi Wavelet có thể giúp loại bỏ nhiễu và cải thiện chất lượng ảnh.

III. Phương pháp nâng cao chất lượng ảnh bằng biến đổi Wavelet

Biến đổi Wavelet là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để nâng cao chất lượng ảnh trong nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp cụ thể sử dụng biến đổi Wavelet để cải thiện chất lượng ảnh.

3.1. Kỹ thuật bù sáng sử dụng biến đổi Wavelet

Kỹ thuật bù sáng giúp cải thiện độ sáng của ảnh, từ đó nâng cao khả năng nhận diện. Biến đổi Wavelet có thể được sử dụng để xác định các vùng cần bù sáng trong ảnh.

3.2. Phân vùng ảnh bằng thuật toán Dijkstra

Thuật toán Dijkstra có thể được áp dụng để phân vùng ảnh, giúp tách biệt các chi tiết quan trọng trong ảnh khuôn mặt và tròng mắt, từ đó nâng cao độ chính xác của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của biến đổi Wavelet trong nhận dạng

Biến đổi Wavelet không chỉ là lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt. Nghiên cứu này sẽ trình bày các ứng dụng cụ thể và kết quả đạt được.

4.1. Kết quả nghiên cứu trên CSDL tiêu chuẩn

Nghiên cứu đã thực hiện trên các cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn như CMU-PIE và FERET, cho thấy sự cải thiện đáng kể trong độ chính xác nhận dạng khi áp dụng biến đổi Wavelet.

4.2. Ứng dụng trong các hệ thống nhận dạng thời gian thực

Biến đổi Wavelet có thể được tích hợp vào các hệ thống nhận dạng thời gian thực, giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong các ứng dụng như an ninh và giám sát.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng biến đổi Wavelet là một công cụ mạnh mẽ trong việc nâng cao chất lượng xử lý ảnh trong nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tiếp tục mở rộng và cải tiến các phương pháp hiện tại.

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc kết hợp biến đổi Wavelet với các công nghệ mới như học sâu để nâng cao hơn nữa độ chính xác của hệ thống.

5.2. Tác động của công nghệ sinh trắc học trong xã hội

Công nghệ sinh trắc học sẽ tiếp tục phát triển và có tác động lớn đến nhiều lĩnh vực, từ an ninh đến y tế, do đó việc nâng cao chất lượng nhận dạng là rất cần thiết.

Nâng cao chất lượng xử lý ảnh trong kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt và tròng mắt