Chương 1: Tổng Quan Chương này trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Chương này trình bày về xử lý ảnh, giới thiệu ngôn ngữ Python và thư viện OpenCv, nguyên lý hoạt động của hệ thống qua hai phương pháp, giới thiệu các chuẩn giao tiếp được sử dụng trong hệ thống, giới thiệu phần cứng. Chương 3: Thiết Kế và Tính toán Ở chương này chúng em trình bày về: thiết kế sơ đồ khối cho hệ thống, tính toán thiết kế cho từng khối, sơ đồ nguyên lý của toàn mạch, thiết kế buồng sáng.
Chương 4: Thi công hệ thống Chương này trình bày sơ đồ: mạch in, các linh kiện sử dụng trong mạch, thi công mô hình, lập trình hệ thống, viết lưu đồ giải thuật, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng thao tác. Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá Chương này trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, nếu ra những khó khăn trong quá trình làm và cách khắc phục, nhận xét mô hình đã làm có đạt hay không. Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển Chương này trình bày: đánh giá mô hình hoạt động ổn hay không, đạt bao nhiêu phần trăm so với ban đầu đặt ra. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2. Giới thiệu về xử lý ảnh [6] Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển đang rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York từ những năm 1920. Hiện nay xử lý ảnh được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Chính trị, y tế, giáo dục. Xử lý tín hiệu là một môn học trong kỹ thuật điện tử, viễn thông và trong toán học.
Nghiên cứu và xử lý tín hiệu kỹ thuật số và analog, giải quyết các vấn đề về lưu trữ, các thành phần bộ lọc, các hoạt động khác trên tín hiệu… Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn tín hiệu, âm thanh hoặc giọng nói, hình ảnh, và các tín hiệu khác. Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo bởi các chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên.
Mục đích của xử lý ảnh gồm: Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh. Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh. Trong số các phương pháp xử lý tín hiệu kể trên, lĩnh vực giải quyết với các loại tín hiệu mà đầu vào là một hình ảnh và đầu ra cũng là một hình ảnh, sản phẩm đầu ra được thực hiện trong một quá trình xử lý, đó chính là quá trình xử lý ảnh. Nó có thể được chia thành xử lý hình ảnh tương tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số.
Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 CHƯƠNG 2. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh [6] Thu nhận ảnh Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Biểu diễn ảnh Nhận dạng ảnh Hình 2.
Các bước trong xử lý ảnh Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition): Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thường dùng là loại quét dòng; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).
Tiền xử lý (Image Processing): Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh.
Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. Biểu diễn ảnh: Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được.
Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác. Nhận dạng và nội suy ảnh: Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng.
Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loai BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: - Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… Cơ sở tri thức: Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người.
Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy. Phương pháp nhận diện khuôn mặt Có nhiều nghiên cứu tìm phương pháp xác định khuôn mặt người, từ ảnh xám đến ngày nay là ảnh màu. Dựa vào tính chất của các phương pháp xác định khuôn mặt người trên ảnh. Các phương pháp này được chia làm bốn hướng tiếp cận chính.
Ngoài bốn hướng này, nhiều nghiên cứu có khi liên quan đến không những một hướng tiếp cận mà có liên quan nhiều hơn một hướng chính: Hướng tiếp cận dựa trên tri thức. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi. Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo.
Trong đề tài này chúng em thực hiện theo hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu: Dùng các mẫu chuẩn của khuôn mặt người (các mẫu này được chọn lựa và lưu trữ) để mô tả cho khuôn mặt người hay các đặc trưng khuôn mặt. Các mối tương quan giữa dữ liệu ảnh đưa vào và các mẫu dùng để xác định khuôn mặt người. Và sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính – PCA. Phương pháp nhận dạng PCA: Phân tích thành phần chính PCA (Principal Component Analysis) là một thuật toán sử dụng phép biến đổi trực giao để biến đổi một tập hợp dữ liệu từ một không gian nhiều chiều sang một không gian mới ít chiều hơn (2 hoặc BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3 chiều) nhằm tối ưu hóa việc thể hiện sự biến thiên của dữ liệu. PCA một trong những ứng dụng hữu ích trong việc nhận dạng mặt và nén ảnh, là phương pháp phân tích dữ liệu nhiều biến đơn giản nhất [8]. Phép biến đổi tạo ra những ưu điểm như: Giảm sổ chiều của không gian chứa dữ liệu: tạo ra một ảnh mới từ ảnh ban đầu, ảnh này có kích thướt nhỏ hơn nhiều so với ảnh ban đầu nhưng vẫn giữ lại những nét đặc trưng nhất từ ảnh ban đầu. Thay vì giữ lại các trục tọa độ của không gian cũ.
PCA xây dựng những trục tọa độ mới nhưng có khả năng biểu diễn dữ liệu tương đương, và đảm bảo độ biến thiên của dữ liệu trên mỗi chiều mới. Trong không gian mới, các liên kết tiềm ẩn của dữ liệu có thể được khám phá, mà nếu đặt trong không gian cũ thì khó phát hiện hơn vì những liên kết này không thể hiện rõ. Các trục tọa độ trong không gian mới là tổ hợp tuyến tính của không gian cũ. Các trục này luôn được trực giao đôi một với nhau mặc dù trong không gian ban đầu các trục có thể không trực giao.
Nói một cách ngắn gọn, mục tiêu của PCA là tìm một không gian mới với số chiều nhỏ hơn không gian cũ. Các trục tọa độ không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu trên đó là lớn nhất. Các khái niệm toán học được sử dụng trong PCA bao gồm: Độ lệch chuẩn, phương sai, hiệp phương sai, véctơ riêng, giá trị riêng. Ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV Trước tiên để Raspberry hoạt động thì ta phải cài hệ điều hành cho nó, chúng em chọn hệ điều hành Raspbian để cài đặt cho Raspberry thông qua thẻ nhở SD 32GB.