Phát Hiện Người Trong Giám Sát An Ninh: Ứng Dụng Kỹ Thuật Hiện Đại

LỜI CAM ĐOAN

CẢM TẠ

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Các nghiên c u liên quan đến đề tài

1.2. Các nghiên c u trong nƣớc

1.3. Các nghiên c u ngoài nƣớc

1.4. Mục tiêu nghiên c u

1.5. Nhiệm vụ và giới hạn c a đề tài

1.5.1. Nhiệm vụ c a đề tài

1.5.2. Giới hạn c a đề tài

1.6. Phƣơng pháp nghiên c u

1.6.1. Phƣơng pháp phân tích lý thuyết

1.6.2. Phƣơng pháp thực nghiệm

1.7. Kế hoạch thực hiện

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Tổng quan về phƣơng pháp xử lý ảnh

2.2. Vector gradient ảnh

2.3. Đặc trƣng HOG

2.3.1. Bộ mô tả HOG tĩnh

2.3.2. Bộ mô tả HOG chuyển động

2.3.3. Trích rút đặc trƣng HOG

2.3.4. Các biến thể c a phƣơng pháp HOG

2.4. Các bộ mô tả đặc trƣng khác

2.5. Cải thiện cách tính đặc trƣng HOG

2.6. Máy vector hỗ trợ SVM (Support Vetor Machines)

2.6.1. Phân loại tuyến tính với lề cực đại (maximum-margin linear classifier)

2.6.2. Các điều kiện Karush-Kuhn-Tucker

2.6.3. Hàm phân loại tuyến tính với lề mềm cực đại (Soft Margin Classifiers)

2.6.4. Hàm nhân và SVM phi tuyến (Kernel function and nonlinear SVMs)

2.7. Phƣơng pháp trƣợt window phát hiện ngƣời

2.8. Đề xuất ng dụng phát hiện ngƣời trong giám sát an ninh

2.8.1. Sự cấp thiết đề xuất mô hình nhận dạng cảnh báo an ninh

2.8.2. Đề xuất mô hình hệ thống nhận dạng cảnh báo an ninh

3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ

3.1. Sơ đồ các bƣớc thực hiện

3.2. Trích rút đặc trƣng HOG

3.3. Huấn luyện và test bộ phân loại nhị phân

3.4. Xây dựng bộ phát hiện ngƣời trên ảnh tĩnh

3.5. Cải thiện thời gian tính đặc trƣng HOG dùng matlab

3.6. Phát hiện ngƣời trong video

3.7. Kết quả từ bộ phân loại SVM

3.8. Kết quả cải thiện tính thời gian trích đặc trƣng HOG

KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Người Trong Giám Sát An Ninh

Phát hiện người trong giám sát an ninh là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ. Hệ thống giám sát an ninh hiện đại không chỉ đơn thuần là ghi lại hình ảnh mà còn có khả năng phân tích và nhận diện người trong thời gian thực. Việc áp dụng các kỹ thuật hiện đại như công nghệ nhận diện khuôn mặt, phân tích video thông minh và trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc nâng cao hiệu quả giám sát. Các hệ thống này có thể tự động phát hiện và cảnh báo khi có hành vi bất thường, từ đó giúp tăng cường an ninh cho các khu vực công cộng và tư nhân.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Công Nghệ Giám Sát An Ninh

Công nghệ giám sát an ninh đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ những ngày đầu chỉ sử dụng camera analog, đến nay, các hệ thống giám sát đã được tích hợp với công nghệ nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi. Sự phát triển này không chỉ giúp cải thiện chất lượng hình ảnh mà còn tăng cường khả năng phân tích và nhận diện trong các tình huống phức tạp.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phát Hiện Người Trong An Ninh

Phát hiện người trong giám sát an ninh đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tài sản và an toàn cho cộng đồng. Các hệ thống này giúp phát hiện kịp thời các hành vi đáng ngờ, từ đó giảm thiểu rủi ro và tăng cường cảm giác an toàn cho người dân. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện người đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ xử lý thông tin.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Người Trong Giám Sát An Ninh

Mặc dù công nghệ phát hiện người đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng, sự che khuất, và sự đa dạng về hình dáng và trang phục của con người có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện. Hệ thống cần phải được thiết kế để xử lý những tình huống này một cách hiệu quả.

2.1. Ảnh Hưởng Của Môi Trường Đến Phát Hiện

Môi trường xung quanh có thể gây khó khăn cho việc phát hiện người. Ví dụ, trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc khi có nhiều vật cản, hệ thống có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện. Việc cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện này là một thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu.

2.2. Đa Dạng Hình Dáng Và Trang Phục

Sự đa dạng về hình dáng và trang phục của con người cũng là một yếu tố gây khó khăn trong việc phát hiện. Hệ thống cần phải được huấn luyện với một tập dữ liệu phong phú để có thể nhận diện được nhiều kiểu dáng và trang phục khác nhau, từ đó nâng cao độ chính xác trong phát hiện.

III. Phương Pháp Phát Hiện Người Hiện Đại Trong An Ninh

Các phương pháp phát hiện người hiện đại sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để cải thiện độ chính xác và tốc độ. Một trong những phương pháp phổ biến là sử dụng HOG (Histogram of Oriented Gradients) kết hợp với SVM (Support Vector Machines). Phương pháp này đã chứng minh được hiệu quả trong việc phát hiện người trong nhiều tình huống khác nhau.

3.1. Kỹ Thuật HOG Trong Phát Hiện Người

Kỹ thuật HOG là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong phát hiện người. Nó hoạt động bằng cách trích xuất các đặc trưng hình ảnh từ các đối tượng mẫu, từ đó giúp phân loại và nhận diện người trong ảnh hoặc video. HOG đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện người đi bộ và các đối tượng khác.

3.2. Sử Dụng SVM Để Phân Loại

SVM là một thuật toán học máy mạnh mẽ được sử dụng để phân loại các đối tượng trong giám sát an ninh. Bằng cách sử dụng SVM, hệ thống có thể học từ các đặc trưng đã được trích xuất và phân loại người một cách chính xác. Việc kết hợp HOG và SVM đã tạo ra một phương pháp phát hiện người hiệu quả và nhanh chóng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phát Hiện Người Trong An Ninh

Phát hiện người trong giám sát an ninh có nhiều ứng dụng thực tiễn, từ việc bảo vệ tài sản cá nhân đến việc giám sát an ninh công cộng. Các hệ thống này có thể được sử dụng trong các khu vực như sân bay, trung tâm thương mại, và các sự kiện lớn để đảm bảo an toàn cho mọi người.

4.1. Ứng Dụng Trong An Ninh Công Cộng

Hệ thống phát hiện người có thể được sử dụng để giám sát các khu vực công cộng như sân bay và nhà ga. Việc phát hiện kịp thời các hành vi đáng ngờ có thể giúp ngăn chặn các sự cố an ninh trước khi chúng xảy ra.

4.2. Ứng Dụng Trong Bảo Vệ Tài Sản

Trong lĩnh vực bảo vệ tài sản, các hệ thống phát hiện người có thể được sử dụng để giám sát các khu vực nhạy cảm như ngân hàng, cửa hàng và nhà riêng. Việc phát hiện người lạ có thể giúp bảo vệ tài sản và ngăn chặn các hành vi trộm cắp.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Phát Hiện Người Trong An Ninh

Phát hiện người trong giám sát an ninh là một lĩnh vực đầy tiềm năng với nhiều cơ hội phát triển trong tương lai. Sự tiến bộ của công nghệ sẽ tiếp tục cải thiện khả năng phát hiện và nhận diện, từ đó nâng cao hiệu quả của các hệ thống giám sát. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới sẽ giúp giải quyết các thách thức hiện tại và mở ra nhiều ứng dụng mới.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Trong tương lai, công nghệ phát hiện người sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các kỹ thuật mới như học sâu và trí tuệ nhân tạo. Những công nghệ này hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ của các hệ thống giám sát.

5.2. Tương Lai Của Giám Sát An Ninh

Giám sát an ninh sẽ trở nên thông minh hơn với việc tích hợp các công nghệ mới. Các hệ thống sẽ có khả năng tự động học hỏi và cải thiện theo thời gian, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc bảo vệ an toàn cho cộng đồng.

Luận Văn Thạc Sĩ Về Ứng Dụng Kỹ Thuật Phát Hiện Người Trong Giám Sát An Ninh