Chương 1 GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu về nhận dạng khuôn mặt và bài toán SSPP trong nhận dạng khuôn mặt Với sự phát triển ngày càng nhanh của khoa học và công nghệ, các ứng dụng về sinh trắc học để phục vụ cho việc bảo mật, an ninh đang rất phát triển và ngày càng trở nên quan trọng. Các hệ thống sinh trắc học dựa trên các đặc điểm về sinh học của con người để định danh người đó. Các phương pháp nhận dạng sinh trắc học đang được ứng dụng cho các hệ thống xác thực có thể kể đến như phương pháp nhận dạng khuôn mặt [1], nhận dạng vân tay [2], nhận dạng giọng nói [3] hay nhận dạng mống mắt [4]. Các phương pháp xác thực này đang dần thay thế cho các phương pháp xác thực truyền thống như sử dụng mật khẩu hoặc các câu hỏi bảo mật.
Trong đó, việc xác thực dựa trên nhận dạng khuôn mặt được xem như một phương pháp rất thân thiện với người dùng nhưng vẫn có độ chính xác đáng tin cậy. Các hệ thống sử dụng nhận dạng khuôn mặt phục vụ trong cuộc sống rất nhiều, từ mục đích cá nhân như xác thực điện thoại, xác thực ngân hàng; cho đến phục vụ trong các hệ thống công cộng như các hệ thống giám sát, các hệ thống an ninh, các hệ thống xác minh hộ chiếu, nhập cảnh. Một hệ thống nhận dạng khuôn mặt, như hình 1.1, sẽ bao gồm ba bước chính là: phát hiện khuôn mặt, trích đặc trưng và nhận dạng khuôn mặt [5]. Bước phát hiện khuôn mặt sẽ được sử dụng để phát hiện và xác định vị trí của khuôn mặt người trong một bức ảnh thu nhận vào từ hệ thống.
Bước trích đặc trưng sẽ được dùng để biểu diễn khuôn mặt người có được thành các vector đặc trưng. Bước cuối cùng của hệ thống là nhận dạng khuôn mặt sẽ dùng các vector đặc trưng được trích để so sánh với các ảnh khác trong cơ sở dữ liệu. Trong khoảng 30 năm qua, đã có rất nhiều các nghiên cứu về nhận dạng khuôn mặt được đề xuất với các kết quả đáng khích lệ. Tuy nhiên lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt vẫn còn rất nhiều bài toán cần giải quyết [6, 7] khi tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp vẫn còn bị ảnh hưởng bởi những điều kiện khác nhau của ảnh đầu vào.
Bài toán lớn nhất 1 Hình 1.1: Cấu trúc hệ thống nhận dạng khuôn mặt Bảng 1.1: So sánh giữa việc nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện có một ảnh cho một người với có nhiều ảnh cho một người trong cơ sở dữ liệu Một ảnh trong một lớp Nhiều ảnh trong một lớp Các ứng dụng Các hệ thống an ninh, nhận dạng Các hệ thống giải trí, tương tác thẻ ngân hàng, bằng lái xe, hộ người - máy. Ưu điểm Việc thu thập, lưu trữ ảnh tốn ít Tỷ lệ nhận dạng chính xác cao, chi phí. bền vững trong nhiều điều kiện. Nhược điểm Tỷ lệ nhận dạng chính xác thấp, Việc thu thập, lưu trữ ảnh đòi hỏi ít bền vững trong các điều kiện chi phí cao.
Một số trường hợp khác nhau của thực tế. pháp luật không cho phép mà các phương pháp nhận dạng khuôn mặt cần giải quyết đó là việc tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp bị suy giảm nghiêm trọng trong điều kiện chỉ có một ảnh cho mỗi cá nhân trong cơ sở dữ liệu [8, 9] hay điều kiện đơn mẫu. Việc nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu, hay được gọi là bài toán nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện Single Sample Per Person (SSPP) [9, 10], là một yêu cầu được rất nhiều các ứng dụng trong thực tế đòi hỏi: hệ thống về xác thực hộ chiếu, các hệ thống về an ninh, xác thực thẻ ngân hàng. Việc thu thập nhiều ảnh của một người để lưu trong cơ sở dữ liệu là rất khó khăn hay thậm chí không được pháp luật cho phép.1 trình bày các so sánh về ưu nhược điểm của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu và đa mẫu.
Bài toán SSPP này có thể được mô tả như sau: Cho một hệ thống có cơ sở dữ liệu chỉ chứa một ảnh của mỗi người cần nhận dạng, mục tiêu của hệ thống là cần xác định danh tính một người dựa vào ảnh chụp người đó trong những thời gian khác nhau, trong các điều kiện khác nhau về ánh sáng, góc chụp. Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện có nhiều ảnh cho mỗi cá nhân trong cơ sở dữ liệu sẽ không thể áp dụng để giải quyết bài toán SSPP vì tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp này bị suy giảm rất nhiều trong điều kiện đơn mẫu [11, 12]. Trong những năm qua, cũng đã có khá nhiều các nghiên cứu được đề xuất nhằm giải quyết bài toán SSPP. Các phương pháp này có thể được chia thành 4 nhóm chính như sau [9, 10]: Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên các đặc trưng toàn cục của bức ảnh (Global feature based methods): Các vector đặc trưng của ảnh khuôn mặt được 2 trích ra từ toàn bộ của bức ảnh và việc nhận dạng sẽ dựa trên vector đặc trưng này.
Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên các đặc trưng cục bộ của bức ảnh (Local feature based methods): Các vector đặc trưng của ảnh khuôn mặt được trích ra từ các phần nhỏ của bức ảnh hoặc trích ra tại các pixel trong ảnh dựa trên mối quan hệ với các pixel xung quanh. Sau đó, các phương pháp khác nhau được dùng để phân loại ảnh đầu vào dựa trên vector đặc trưng này. Với các phương pháp tạo ra các mẫu ảo để huấn luyện (Virtual sample generation based methods): các tập mẫu sẽ được tăng số lượng bằng cách tạo ra thêm nhiều mẫu ảo dựa trên tập mẫu gốc. Điều này giúp làm tăng số lượng mẫu trong một lớp.
Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đa mẫu sẽ được áp dụng để giải quyết bài toán SSPP. Với các phương pháp sử dụng thêm một tập chung để huấn luyện (Generic datasets based methods): các phương pháp sẽ học cách trích đặc trưng từ các tập mẫu chung có số lượng lớn các lớp cũng như số lượng lớn các mẫu trong cùng một lớp. Sau đó cách trích đặc trưng này sẽ được áp dụng để trích đặc trưng các ảnh trong tập mẫu và tập kiểm tra. Các nghiên cứu [5, 9, 10] đều chỉ ra rằng mỗi nhóm phương pháp đều có ưu và nhược điểm riêng và không có nhóm phương pháp nào được xem là thực sự là nổi trội hơn so với các phương pháp còn lại.
Hầu hết, việc so sánh các phương pháp hoặc các nhóm phương pháp lại với nhau thường tập trung vào việc so sánh tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp. Tuy nhiên trong thực tế, việc so sánh các phương pháp với nhau thì cần đặt trong một hoàn cảnh rộng hơn nhiều việc so sánh tỷ lệ nhận dạng chính xác [13]. Bên cạnh tỷ lệ chính xác, tính dễ dàng cho người sử dụng, tính linh động trong việc mở rộng hệ thống, sự phức tạp của hệ thống, khả năng lưu trữ và khả năng tính toán của phần cứng. Trong thực tế, tùy theo từng ứng dụng cụ thể thì sẽ có các yêu cầu cụ thể được đặt ra, và từ đó mới có thể kết luận việc phương pháp nào là thích hợp cho hệ thống đó.2 Lý do chọn đề tài Theo nhiều nghiên cứu của nhiều tác giả [5, 9, 10], các phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên đặc trưng cục bộ có các ưu điểm nổi bật là việc dễ dàng triển khai trong các ứng dụng thực tế, bền vững với các điều kiện không lý tưởng của ảnh đầu vào cũng như không đặt các điều kiện ràng buộc biết trước cho ảnh đầu vào.
Tuy nhiên, nhược điểm của nhóm phương pháp này là việc phải chọn được đặc trưng cục bộ phù hợp vì tỷ lệ nhận dạng của các phương pháp phụ thuộc rất nhiều vào đặc trưng cục bộ được chọn. Trong chuyên ngành xử lý ảnh, cạnh của một bức ảnh là tập hợp các pixel có sự thay 3 đổi mức xám đột ngột. Với các ảnh vật thể nói chung hay khuôn mặt nói riêng, các pixel cạnh thể hiện các cấu trúc hình học của vật thể hay khuôn mặt. Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt cũng thường sử dụng các pixel cạnh như là đặc trưng cục bộ của ảnh khuôn mặt vì đặc trưng cục bộ này có ưu điểm là bền vững với các điều kiện chiếu sáng khác nhau của bức ảnh [14].
Một nhóm các phương pháp nhận dạng khuôn mặt sử dụng các pixel cạnh của ảnh khuôn mặt [15–22] hoặc các điểm trội trong số các pixel cạnh của ảnh khuôn mặt [23, 24] như là các đặc trưng cục bộ của ảnh khuôn mặt. Các phương pháp này có điểm chung là sử dụng khoảng cách Hausdorff trung bình, Modified Hausdorff Distance (MHD), để đo sự giống nhau giữa hai tập hợp các đặc trưng. Ưu điểm của các phương pháp này là đơn giản và dễ triển khai trong thực tế. Tuy nhiên nhược điểm của các phương pháp này là có độ phức tạp tính toán rất cao do sử dụng khoảng cách Hausdorff trung bình vốn có độ phức tạp tính toán rất cao.
Ngoài ra, tỷ lệ nhận dạng của nhóm phương pháp này cũng không thật sự cao. Các nhược điểm này đã hạn chế việc áp dụng các phương pháp này vào các ứng dụng thực tế. Như vậy một nghiên cứu nhằm nâng cao tỷ lệ nhận dạng đồng thời làm giảm độ phức tạp tính toán cho các phương pháp này là một nghiên cứu cần thiết. So với nhóm phương pháp sử dụng đặc trưng là các pixel cạnh, nhóm phương pháp sử dụng đặc trưng là các điểm trội [23, 24] có ưu điểm vượt trội hơn là tiết kiệm được chi phí lưu trữ rất lớn, thấp hơn khoảng 85% [23] so với nhóm phương pháp sử dụng đặc trưng là các pixel cạnh.
Nhóm phương pháp sử dụng đặc trưng là các điểm trội trên cạnh cũng được đánh giá là phù hợp với việc triển khai trong các ứng dụng thực tế [25]. Việc nghiên cứu giúp cải thiện tỷ lệ nhận dạng và giảm độ phức tạp tính toán cho các phương pháp [23, 24] góp phần giúp các phương pháp này đến gần hơn trong việc áp dụng vào các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt trong thực tế. Đồng thời các kết quả này cũng có thể được mở rộng để áp dụng cho các phương pháp nhận dạng khuôn mặt khác [15–22].3 Mục tiêu đề tài Trong nghiên cứu này, một khoảng cách/độ đo mới dựa trên khoảng cách Hausdorff, khoảng cách Hausdorff trung bình các giá trị lớn nhất và đặt tên là Least Trimmed Modified Hausdorff Distance (LT-MHD) sẽ được đề xuất.