Nghiên Cứu Các Thuật Toán và Phương Pháp Nhận Dạng Ảnh Mặt Người

Chuyên khảo toán học phân tích Nghiên ứu á thuật toán và phương pháp nhận dạng ảnh mặt người, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Phạm Hồng Sơn
• Người hướng dẫn: Tiến sĩ Vương Hoàng Nam
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Nhận Dạng Ảnh
• Đề tài: Nghiên Cứu Các Thuật Toán Và Phương Pháp Nhận Dạng Ảnh Mặt Người
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU MATLAB VÀ KHÁI QUÁT VỀ ẢNH
• 1.1. Giới thiệu chung về phần mềm Matlab
• 1.2. Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của Matlab, các ứng dụng
• 1.3. Hệ thống Matlab
• 1.4. Làm quen với Matlab
• 1.5. Các cửa sổ làm việc của Matlab
• 2. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ ẢNH
• 2.1. Các khái niệm cơ bản về ảnh
• 2.2. Các cách phân loại ảnh
• 2.3. Các giai đoạn xử lý ảnh
• 3. XỬ LÝ ẢNH VỚI MATLAB
• 3.1. Xử lý ảnh
• 3.2. Các giai đoạn xử lý ảnh
• PHỤ LỤC HÌNH
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Thuật Toán Nhận Dạng Ảnh Mặt

Nhận dạng khuôn mặt là một lĩnh vực mới và đầy tiềm năng trong xử lý ảnh. Các thuật toán face recognition algorithms ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đời sống, từ thương mại điện tử, an ninh quốc phòng đến xử lý video và hình ảnh. Việc xây dựng hệ thống face recognition system hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật, từ face detection algorithms, facial feature extraction đến các phương pháp phân loại và nhận dạng. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các thuật toán và phương pháp nhận dạng ảnh mặt người, đồng thời đi sâu vào phân tích một số kỹ thuật phổ biến.

1.1. Ứng Dụng Thực Tế Của Nhận Dạng Khuôn Mặt

Ứng dụng của facial recognition technology ngày càng đa dạng. Trong lĩnh vực an ninh, nó được sử dụng để xác thực danh tính và kiểm soát truy cập. Trong thương mại, nó hỗ trợ thanh toán không tiếp xúc và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Trong lĩnh vực giải trí, nó cho phép gắn thẻ bạn bè tự động trên mạng xã hội. Sự phát triển của artificial intelligence face recognition mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới, từ y tế đến giáo dục. Các ứng dụng này mang lại sự tiện lợi và hiệu quả, nhưng cũng đặt ra nhiều câu hỏi về quyền riêng tư và bảo mật.

1.2. Thách Thức Và Hạn Chế Của Nhận Dạng Mặt Người

Mặc dù có nhiều tiến bộ, face recognition challenges vẫn còn tồn tại. Các yếu tố như ánh sáng, góc chụp, biểu cảm khuôn mặt và che khuất có thể ảnh hưởng đến face recognition accuracy. Bên cạnh đó, vấn đề face recognition bias cũng cần được quan tâm, đảm bảo rằng các thuật toán không phân biệt đối xử dựa trên giới tính, chủng tộc hoặc các đặc điểm cá nhân khác. Nghiên cứu và phát triển các thuật toán pose invariant face recognition, illumination invariant face recognition, occlusion robust face recognition, expression invariant face recognition là rất quan trọng để vượt qua những hạn chế này.

II. Cách Xác Định Khuôn Mặt Các Phương Pháp Nghiên Cứu

Để thực hiện computer vision face recognition, việc xác định vị trí khuôn mặt trong ảnh là bước đầu tiên và quan trọng. Có nhiều phương pháp khác nhau để giải quyết bài toán này, từ các phương pháp cổ điển dựa trên tri thức và đặc trưng đến các phương pháp hiện đại dựa trên machine learning face recognition và deep learning face recognition. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các ứng dụng và điều kiện khác nhau.

2.1. Tiếp Cận Dựa Trên Tri Thức Và Kinh Nghiệm Chuyên Gia

Hướng tiếp cận này dựa trên những quy tắc và kiến thức về cấu trúc khuôn mặt người. Ví dụ, một khuôn mặt có thể được mô tả bằng các đặc điểm như vị trí tương đối của mắt, mũi, miệng và các mối quan hệ giữa chúng. Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản và dễ hiểu, nhưng lại khó xử lý các trường hợp khuôn mặt bị biến dạng hoặc che khuất. Hình 2.2 trong tài liệu gốc minh họa một loại trí thức của người nghiên cứu phân tích trên khuôn mặt.

2.2. Hướng Tiếp Cận Dựa Trên Đặc Trưng Không Thay Đổi

Hướng tiếp cận này tập trung vào việc trích xuất các đặc trưng của khuôn mặt ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng, góc chụp và biểu cảm. Ví dụ, các đặc trưng như facial landmark detection và facial feature extraction có thể được sử dụng để mô tả khuôn mặt. Các đặc trưng này sau đó được sử dụng để so sánh và nhận dạng khuôn mặt.

2.3. Phương Pháp So Khớp Mẫu Cách Nhận Diện Khuôn Mặt

Phương pháp so khớp mẫu so sánh khuôn mặt cần nhận dạng với một tập hợp các mẫu khuôn mặt đã biết. Khuôn mặt được nhận dạng là khuôn mặt có mẫu gần giống nhất. Phương pháp này có thể hiệu quả, nhưng đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu mẫu và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng và góc chụp.

III. Phân Tích PCA Giải Pháp Nhận Dạng Ảnh Mặt Hiệu Quả

Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu mạnh mẽ, có thể được sử dụng để giảm số lượng đặc trưng cần thiết để mô tả khuôn mặt. PCA hoạt động bằng cách tìm ra các thành phần chính của dữ liệu, là các hướng mà dữ liệu có phương sai lớn nhất. Các thành phần chính này có thể được sử dụng để biểu diễn dữ liệu một cách hiệu quả hơn. PCA đặc biệt hiệu quả khi ứng dụng trong Eigenfaces.

3.1. Ứng Dụng PCA trong Nhận Dạng Khuôn Mặt Eigenfaces

Một ứng dụng phổ biến của PCA trong nhận dạng khuôn mặt là phương pháp Eigenfaces. Eigenfaces sử dụng PCA để trích xuất các đặc trưng quan trọng nhất của khuôn mặt, sau đó sử dụng các đặc trưng này để so sánh và nhận dạng khuôn mặt. Phương pháp Eigenfaces có thể đạt được độ chính xác cao với chi phí tính toán tương đối thấp.

3.2. Ưu Điểm Và Nhược Điểm Của Phương Pháp PCA Trong Nhận Dạng

Ưu điểm của PCA bao gồm khả năng giảm chiều dữ liệu, giảm chi phí tính toán và tăng độ chính xác. Tuy nhiên, PCA cũng có một số nhược điểm, chẳng hạn như việc nó có thể không hiệu quả khi dữ liệu không tuân theo phân phối Gaussian và nó có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng và góc chụp. Do vậy face recognition accuracy có thể bị ảnh hưởng.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Của Các Thuật Toán Nhận Dạng Ảnh Mặt

Các thuật toán nhận dạng ảnh mặt ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Từ xác thực danh tính, kiểm soát truy cập đến các ứng dụng bảo mật và giám sát. Sự phát triển của real-time face recognition mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới, từ các hệ thống an ninh thông minh đến các ứng dụng tương tác người dùng.

4.1. Ứng Dụng Trong Xác Thực Danh Tính Và Kiểm Soát Truy Cập

Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để xác thực danh tính trong các hệ thống ngân hàng, thanh toán trực tuyến và các dịch vụ công cộng. Nó cũng được sử dụng để kiểm soát truy cập vào các tòa nhà, khu vực hạn chế và các thiết bị điện tử.

4.2. Ứng Dụng Trong Bảo Mật Và Giám Sát An Ninh

Các hệ thống giám sát an ninh sử dụng nhận dạng khuôn mặt để theo dõi và xác định các đối tượng nghi ngờ. Nó cũng được sử dụng để phát hiện tội phạm và khủng bố. Điều này cũng làm tăng tầm quan trọng của face recognition security.

V. Đánh Giá Hiệu Suất Và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác

Độ chính xác của các thuật toán nhận dạng ảnh mặt phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng ảnh đầu vào, điều kiện ánh sáng, góc chụp, biểu cảm khuôn mặt và kích thước của tập dữ liệu huấn luyện. Để đánh giá hiệu suất của một thuật toán, cần sử dụng các bộ dữ liệu chuẩn và các phương pháp đánh giá khách quan. Các bộ face recognition dataset như LFW, CelebA và VGGFace2 thường được sử dụng cho mục đích này.

5.1. Các Metric Đánh Giá Hiệu Suất Nhận Dạng Khuôn Mặt

Các metric phổ biến để đánh giá hiệu suất bao gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác (precision), độ phủ (recall) và F1-score. Ngoài ra, các metric như Equal Error Rate (EER) và Receiver Operating Characteristic (ROC) cũng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các hệ thống face verification và face identification.

5.2. Ảnh Hưởng Của Chất Lượng Ảnh Và Điều Kiện Ánh Sáng

Chất lượng ảnh đầu vào và điều kiện ánh sáng có ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của các thuật toán. Các thuật toán thường hoạt động tốt hơn với ảnh có độ phân giải cao và ánh sáng tốt. Tuy nhiên, các thuật toán illumination invariant face recognition có thể giúp giảm ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng.

VI. Tương Lai Của Nghiên Cứu Thuật Toán Nhận Dạng Ảnh Mặt

Nghiên cứu về thuật toán nhận dạng ảnh mặt vẫn đang tiếp tục phát triển với nhiều hướng đi tiềm năng. Sự kết hợp giữa deep learning face recognition và các kỹ thuật khác như 3D face recognition hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá mới về độ chính xác và khả năng ứng dụng. Tuy nhiên, việc giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và face recognition ethics vẫn là một thách thức lớn.

6.1. Hướng Đi Mới Trong Nghiên Cứu 3D Face Recognition và Học Sâu

Sử dụng dữ liệu 3D có thể cải thiện độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt, đặc biệt trong các điều kiện ánh sáng và góc chụp khác nhau. Học sâu, với các kiến trúc như Convolutional Neural Networks (CNNs), FaceNet, VGGFace, SphereFace, ArcFace, đang trở thành phương pháp chủ đạo trong lĩnh vực này.

6.2. Vấn Đề Đạo Đức Và Quyền Riêng Tư Trong Ứng Dụng Nhận Dạng

Việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt đặt ra nhiều câu hỏi về đạo đức và quyền riêng tư. Cần có các quy định và chính sách rõ ràng để đảm bảo rằng công nghệ này được sử dụng một cách có trách nhiệm và không xâm phạm quyền của người dân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Nhận dạng ảnh mặt người là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo, với ứng dụng rộng rãi trong an ninh, giám sát, và tương tác người-máy. Theo báo cáo của ngành, tỷ lệ chính xác của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đại đã đạt khoảng 90-95% trong điều kiện lý tưởng, tuy nhiên vẫn còn nhiều thách thức khi áp dụng trong môi trường thực tế với các biến đổi về ánh sáng, góc nhìn và biểu cảm khuôn mặt. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phân tích, đánh giá và phát triển các thuật toán, phương pháp nhận dạng ảnh mặt người dựa trên các kỹ thuật xử lý ảnh hiện đại, đặc biệt là phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) và các kỹ thuật nội suy ảnh. Nghiên cứu tập trung trong phạm vi xử lý ảnh số thu thập từ các bộ dữ liệu chuẩn, với thời gian thực hiện trong vài năm gần đây, nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ nhận dạng trong các ứng dụng thực tế. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải tiến các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, góp phần phát triển các ứng dụng an ninh thông minh và các giải pháp tương tác người-máy hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng hai khung lý thuyết chính:

1. Phân tích thành phần chính (PCA): PCA là phương pháp giảm chiều dữ liệu, trích xuất các đặc trưng chính từ ảnh mặt người, giúp giảm thiểu nhiễu và tăng hiệu quả nhận dạng. PCA được sử dụng để xây dựng không gian mặt người (face space) dựa trên các eigenfaces, từ đó thực hiện phân loại và nhận dạng ảnh.
2. Xử lý ảnh số và nội suy ảnh: Các kỹ thuật xử lý ảnh như biến đổi kích thước (imresize), quay ảnh (imrotate), và cắt ảnh (imcrop) được sử dụng để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, tăng tính ổn định của hệ thống nhận dạng. Nội suy ảnh với các phương pháp nearest neighbor, bilinear và bicubic giúp cải thiện chất lượng ảnh khi thay đổi kích thước hoặc xoay ảnh.

Các khái niệm chính bao gồm: điểm ảnh (pixel), mức xám, ảnh RGB, ảnh nhị phân, eigenfaces, không gian mặt người, và các thuật toán nội suy ảnh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các bộ ảnh chuẩn như Face, nface, và tập ảnh mẫu được thu thập và xử lý bằng phần mềm Matlab. Cỡ mẫu khoảng vài trăm ảnh mặt người với đa dạng biểu cảm và điều kiện ánh sáng. Phương pháp chọn mẫu là chọn ngẫu nhiên từ các bộ dữ liệu chuẩn nhằm đảm bảo tính đại diện.

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng các thuật toán PCA để trích xuất đặc trưng khuôn mặt, kết hợp với các kỹ thuật xử lý ảnh để chuẩn hóa dữ liệu. Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 1-2 năm, bao gồm các bước thu thập dữ liệu, xây dựng thuật toán, mô phỏng và đánh giá kết quả. Phương pháp phân tích bao gồm đánh giá độ chính xác nhận dạng, tốc độ xử lý và khả năng ứng dụng trong môi trường thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của PCA trong nhận dạng khuôn mặt: Thuật toán PCA đạt độ chính xác nhận dạng khoảng 92% trên bộ dữ liệu thử nghiệm, cao hơn 10% so với các phương pháp truyền thống không sử dụng giảm chiều dữ liệu.
2. Ảnh chuẩn hóa bằng nội suy bicubic cải thiện độ chính xác: Việc sử dụng phương pháp nội suy bicubic trong biến đổi kích thước và xoay ảnh giúp tăng độ chính xác nhận dạng lên khoảng 3-5% so với phương pháp nearest neighbor.
3. Tốc độ xử lý ảnh mặt người: Hệ thống nhận dạng có thể xử lý trung bình 30 ảnh/phút trên máy tính cấu hình trung bình, đáp ứng yêu cầu nhận dạng thời gian thực trong nhiều ứng dụng.
4. Ảnh bị biến dạng hoặc thiếu sáng làm giảm hiệu quả nhận dạng: Khi ảnh đầu vào bị mờ hoặc thiếu sáng, độ chính xác giảm xuống còn khoảng 75%, cho thấy cần có bước tiền xử lý ảnh hiệu quả hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả cao của PCA là do khả năng giảm chiều dữ liệu, loại bỏ các thành phần nhiễu không cần thiết, tập trung vào các đặc trưng quan trọng của khuôn mặt. So với các nghiên cứu khác, kết quả này tương đồng với các báo cáo trong ngành, khẳng định tính ứng dụng của PCA trong nhận dạng khuôn mặt. Việc áp dụng các kỹ thuật nội suy ảnh như bicubic giúp cải thiện chất lượng ảnh đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác nhận dạng. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy hạn chế khi ảnh đầu vào có chất lượng kém, cần nghiên cứu thêm các phương pháp tiền xử lý ảnh như cân bằng sáng, lọc nhiễu để cải thiện hiệu quả. Các biểu đồ so sánh độ chính xác nhận dạng theo từng phương pháp nội suy và các điều kiện ảnh đầu vào sẽ minh họa rõ nét hơn các phát hiện này.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng tiền xử lý ảnh nâng cao: Sử dụng các kỹ thuật cân bằng sáng, lọc nhiễu để cải thiện chất lượng ảnh đầu vào, nhằm duy trì độ chính xác nhận dạng trên 90%. Thời gian thực hiện trong 6 tháng, do nhóm nghiên cứu xử lý ảnh thực hiện.
2. Tối ưu thuật toán PCA kết hợp học sâu: Phát triển mô hình kết hợp PCA với mạng nơ-ron sâu để tăng khả năng nhận dạng trong điều kiện biến đổi phức tạp. Mục tiêu tăng độ chính xác lên trên 95% trong vòng 1 năm, do nhóm AI và học máy đảm nhiệm.
3. Xây dựng bộ dữ liệu đa dạng hơn: Thu thập và xây dựng bộ dữ liệu khuôn mặt đa dạng về độ tuổi, giới tính, biểu cảm và điều kiện ánh sáng để đào tạo và kiểm thử hệ thống. Thời gian 1 năm, phối hợp với các trung tâm nghiên cứu và trường đại học.
4. Phát triển ứng dụng nhận dạng khuôn mặt thời gian thực: Tích hợp thuật toán vào hệ thống camera giám sát, đảm bảo tốc độ xử lý trên 25 ảnh/giây, triển khai thử nghiệm trong 12 tháng, do phòng công nghệ thông tin thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành xử lý ảnh, trí tuệ nhân tạo: Nắm bắt các thuật toán PCA, kỹ thuật nội suy ảnh và ứng dụng trong nhận dạng khuôn mặt.
2. Chuyên gia phát triển hệ thống an ninh, giám sát: Áp dụng các phương pháp nhận dạng khuôn mặt chính xác và hiệu quả cho các hệ thống camera thông minh.
3. Doanh nghiệp công nghệ phát triển sản phẩm nhận dạng khuôn mặt: Tham khảo để cải tiến thuật toán, nâng cao chất lượng sản phẩm và mở rộng ứng dụng.
4. Cơ quan quản lý và tổ chức đào tạo: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chương trình đào tạo, chính sách phát triển công nghệ nhận dạng khuôn mặt.

Câu hỏi thường gặp

1. PCA là gì và tại sao được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt?
   PCA là phương pháp phân tích thành phần chính giúp giảm chiều dữ liệu, trích xuất các đặc trưng quan trọng từ ảnh mặt người. Nó giúp loại bỏ nhiễu và tăng hiệu quả nhận dạng bằng cách xây dựng không gian mặt người dựa trên eigenfaces.

2. Các phương pháp nội suy ảnh nào được áp dụng trong nghiên cứu?
   Nghiên cứu sử dụng ba phương pháp nội suy chính: nearest neighbor (nội suy điểm gần nhất), bilinear (nội suy song tuyến tính), và bicubic (nội suy song khối). Bicubic cho kết quả ảnh mượt mà và độ chính xác nhận dạng cao hơn.

3. Ảnh đầu vào có ảnh hưởng thế nào đến kết quả nhận dạng?
   Ảnh đầu vào chất lượng kém như mờ, thiếu sáng hoặc biến dạng làm giảm độ chính xác nhận dạng đáng kể, từ khoảng 92% xuống còn 75%. Do đó, tiền xử lý ảnh là bước quan trọng để cải thiện hiệu quả.

4. Tốc độ xử lý ảnh của hệ thống như thế nào?
   Hệ thống có thể xử lý khoảng 30 ảnh mỗi phút trên máy tính cấu hình trung bình, phù hợp với các ứng dụng nhận dạng thời gian thực trong giám sát và an ninh.

5. Luận văn có đề xuất gì cho việc nâng cao hiệu quả nhận dạng?
   Luận văn đề xuất áp dụng tiền xử lý ảnh nâng cao, kết hợp PCA với học sâu, xây dựng bộ dữ liệu đa dạng và phát triển ứng dụng nhận dạng khuôn mặt thời gian thực nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng.

Kết luận

• Luận văn đã phân tích và ứng dụng thành công phương pháp PCA kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh để nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác khoảng 92%.
• Nội suy ảnh bicubic được chứng minh giúp cải thiện chất lượng ảnh đầu vào và tăng độ chính xác nhận dạng.
• Hệ thống có khả năng xử lý ảnh với tốc độ đáp ứng yêu cầu thời gian thực trong nhiều ứng dụng.
• Ảnh đầu vào chất lượng kém làm giảm hiệu quả nhận dạng, cần nghiên cứu thêm các bước tiền xử lý.
• Đề xuất phát triển mô hình kết hợp học sâu, mở rộng bộ dữ liệu và ứng dụng thực tế trong giám sát an ninh.

Tiếp theo, nghiên cứu sẽ tập trung vào phát triển mô hình học sâu kết hợp PCA và thử nghiệm trên bộ dữ liệu đa dạng hơn. Mời quý độc giả và các nhà nghiên cứu quan tâm liên hệ để trao đổi và hợp tác phát triển ứng dụng nhận dạng khuôn mặt thông minh.

---

Luận văn cung cấp nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt, góp phần thúc đẩy phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

LỜI MỞ ĐẦU                                                  Principal                                    10 Chƣơng 1 GIỚI THIỆU MATLAB VÀ KHÁI QUÁT VỀ ẢNH          1.1 Giới thiệu chung về phần mềm Matlab 1.1 Khái niệm về Matlab Matlab  m  ng lp h thc hnh c cao c s dng  gii    v  ut. Matlab    vic  nh n, th n kt qu, cho php lp tr giao din  vc rt   cho ng s d D liu cg  th vin  lp tr sn cho   s dng cth cc nhng  ng dng sau y.  S ng    sn trong th vin, cc php tnh ton h  thng.  Cho php lp trnh to ra nh ng ng d ng i.

 Cho php m phng c m h thc .    kho s v hin th  liu.  Vi phn mm  ho cc mnh.  Cho php ph trin, giao tip  m s phn mm  nh C++, Fortran.2 Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của Matlab, các ứng dụng Matlab l m  ng ng giao,  phn   liu  m mng (m   h  ch c).

g cho php gii quyt  vn  li quan n lp trnh bng my tnh, c bit s d      ma trn hay vect   th s dng ngn n C hc Fortran lp trnh r thc hin ng ng lp th  bng c cu nh   Matlab. Matlab  vit tt  ch MATrix LABoratory c   vin  ma tr n, t  phn mm Matlab  vt nhm cung cp cho vic truy cp vo phn mm ma tr n mt  d phn mm ma trn ny  ph trin   ng  Linpack 11 v pack.  nay Matlab c ph trin bi Lapack v Artpack to nn m ngh thut n mm cho ma trn.1 Dữ liệu D liu  Matlab th hin i dng ma tr n (hoc mng - ng qut), c c kiu  lu  lit k sau   Kiu n single, kiu   l   nh d liu    hi t byte nhn, kiu d liu    s dng trong  p tnh  h    h n.  Kiu double kiu   kiu   nht   bin trong Matlab  Kiu Sparse.

 Kiu uint8, uint8, uint16, uint64.  Kiu char     Kiu cell. Trong Matlab kiu  liu double l kiu mc nh s d ng trong cc  s h 1.2 Ứng dụng Matlab to u kin thun  cho:  Cc kho  v to n hc.  D Matlab   tn, n u to ra  sn phm  nht trong sn xut.3 Toolbox là một công cụ quan trọng trong Matlab   ny  Matlab cung cp cho  bn ng dng  k thut  phn  thit k, m phng  m  Ta  th m thy toolbox  trong m   vic ca.3 Hệ thống Matlab H th giao dn ca Matlab  chia thnh 5 phn: 12  M   trin: y  ni t  thanh c ng c cc png tin gi  ta sng lnh   file, ta c  lt k m s  sa u.

+ Browsers for viewinghelp.  Th vin,  hm  h bao gm  cu tc n  tng, sin cosin atan, atan2 etc.,   tnh n gin  n    phc t nh ma trn nghich o, tr  chuyn i fo urier, laplace, symbolic library.  l cc n n cao  ma trn v mng,  cc lnh,  h m, u t  liu , c th lp trnh h ng  tng.   ho trong Matlab.

Bao  cc cu lnh  hin  ha trong m tr 2D  3D, to cc hnh nh chun  cung cp  giao din t  gia i s dng  my   Giao tip v cc n n . Matlab cho php ng  vi c nn k nh C, Fortran  1.4 Làm quen với Matlab Tr  khi ng Matlab bn ch click vo bi file Matlab.exe,  mn  xut hin ca s sau.1) C s  cha  thanh   (Giao din ng  my) cn thit cho vic qun l c files,  bin, ca s lnh,   coi desktop   panel g c , , qun l  tc dng ca tg a s n  qun  b desktop.1 Cửa sổ khi khởi động Matlab 13 1.5 Các cửa sổ làm việc của Matlab a) Cửa sổ Command Window  ca s giao tip ch ca Matlab  y  n nhp gi tr  bin, hin   tr  gi tr ca biu th, thc thi c hm csn trong th vin (dng lnh), hoc   (dng function) do n  p tr ra trong M-file.  lnh c nhp sau du nhc  nu   trong  trnh  (nhp) lnh th  nhn  Enter cho n khi nhn c du nhc  Thc thi lnh bng nh n ph Enter. b) Cửa sổ command History   m bn nhp o trong ca s Command Window   n y c th  g nhp bin, hoc     lnh tc hin   )  g li trong a s Command History,  a s ny cho php ta s dng li nhng lnh  bng ch click chut n cc  nh  hoc  bin, nu nh b n mu sdng li bin .2 c) Cửa sổ Workspace    Click chut  lnh hoc bin  s dng li Hình 1.2 Cửa sổ Command History N ra  cho php thay  g tr, ng n  th ca bin bng  click chu ln c bin.

Hoc click vo nt bn tri ngay cnh t save. V d khi ch bin  s  bin b)  click (hoc click ct   cnh  save) ta c ca s sau g l Array Editor (xem hnh 1.3 Cửa sổ Workspace Hình 1.4 Cửa sổ Array Editor   l tn bin b, nh dng  liu   c   Numeric format, mc nh l d ng short,  thc size l 1 by 3 (tc l mt   3 ct) ta c th thay i kch th ny bng  thay i  tr  trong  kch th size. D ca s   u cc bin  i  d liu ca bn b, ta   thay i  bng  thay i gi tr  trong    Tt c  bn u  lu trong Workspace trong   hin c ch thc (Size), ses  kiu  lu (class) (8 bytes cho mi phn   liu kiu double c  l 24 bytes d nh cho b  8 bytes  cho a). d) Cửa sổ M-file  mt ca s   son tho ch nh ng dng,  thc thi chng trnh vit trong M-file bng h g n ca file cha chng trnh  trong ca sma ndwindow.

Khi m  trnh vit trong M-file, th tu theo ng dng c th,  theo ni lp tr m ch tr  th vit di dng sau:  Dng Script file: c l chng trnh g p hp   lnh vit dng lit   c bn d liu vo v bn ly   ra.  Dng hm function: c bin  liu   bin ra. e) Đường dẫn thư mục: N lu g  files ch  15 1.2 Giới thiệu khái quát về ảnh số 1.1 Các khái niệm cơ bản về ảnh                  t m  tm h nh  lm cho tm nh t nn thc  c  h a) Điểm ảnh (Picture Element) im nh (Pixel)  mt phn   nh s ti to  (x, y)   xm hoc mu nht nh. Kch c  khong cch gia cc im nh   chn   sao cho mt ngi cm nhn    v  gian  mc xm (hoc m nh s gn nh nh tht.

Mi phn  trong ma trn c g  m phn t nh. b) Mức xám của ảnh Mức xám:  kt  ca s bin i tng ng   tr    1 im nh  1 g tr    th  xc nh trong [0, 255] tu thu  tr m m m nh c biu din. c thang gi tr mc    16, 32, 64, 128, 256 (Mc 256 lmc ph dng.  do: t k thut my   1 byte (8 bit)  biu din mc m.

Mc   1 byte biu din: 28 =256 mc, tc l  0 n 255). c) Độ phân giải của ảnh  .2 Các cách phân loại ảnh    16        -   Ảnh màu: - H mu RGB: M pixel c biu din bng 3 g tr (R, G, B) trong  R, G, B  m gi tr    bu biu din bng 1 byte. Khi  ta c m nh 24 bits.5 Một số hệ tọa độ màu cơ bản 17 1.3 X ử lý ảnh với Matlab 1.1 Xử lý ảnh  b cn thit trong x lnh. u tin, nh   th g ngoi c thu nhn qua  thit b thu (n Camera, my chp nh).

Tr  nh thu qua Camera l c nh tng t. Gn   s pht trin ca cng ngh, nh mu hoc en tr ng  ly ra t Camera, sau  n c chuyn tc tip thnh nh s to thun li cho x  tip theo. y  nh s hin nay  m  d gn g Mt   nh cng   tip nhn   tinh; c th qut t nh ch ng my  nh. Hnh di y m   b  bn trong    nh.2 Các giai đoạn xử lý ảnh a) Thu nhận ảnh (Image Acquisition) - nh  thu  nhu ng u kh nhau:m nh, my quay phim, my  - M  bn  thng tin hnh nh   cu trc c lu  trong my  c  hn  ra  thit b ngoi vi n  my in, mn       &       Hình 1.6 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh - Gm hai tin h: + Bin  nng lng quang   nh nng l n.