Chương 1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 1.1 Tổng quan và các khái niệm liên quan đến nhận dạng khuôn mặt 1.1 Hệ thống sinh trắc học Hệ thống sinh trắc học là một hệ thống được thiết kế để xác minh và nhận dạng một người dựa vào những đặc trưng sinh học duy nhất của người đó.2 Hệ thống nhận dạng khuôn mặt Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một hệ thống được thiết kế để tìm thông tin của một người. Kĩ thuật nhận dạng là kiểm tra sự phù hợp dựa trên phép so sánh một-nhiều cụ thể là tìm ra một người là ai trong số những người đã được lưu trữ trong hệ thống dựa vào thông tin khuôn mặt.3 Hệ thống xác minh hay xác thực khuôn mặt là gì? Hệ thống xác minh/xác thực khuôn mặt là một hệ thống được thiết kế để xác minh thông tin của một người. Kĩ thuật xác minh là kiểm tra sự phù hợp trên phép so sánh một-một cụ thể là đối chiếu thông tin mới nhận về một người với thông tin đã lưu trữ về người này có khớp hay không dựa trên thông tin khuôn mặt. Hoàn toàn không biết thông tin Đã biết trước thông tin Nhận dạng người Xác minh người (identification) (verification) ngưòi này là ai ? Đây là Hùng phải không? Kết quả Kết quả Hùng Đúng / sai Hình 1-1.
So sánh hai tác vụ nhận dạng khuôn mặt và xác nhận khuôn mặt 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.4 Hệ thống nhận dạng tĩnh - tĩnh, tĩnh - động, động - động 1.1 Hệ thống nhận dạng tĩnh - tĩnh Hệ thống nhận dạng tĩnh - tĩnh là hệ thống được thiết kế bằng cách sử dụng một số ảnh tĩnh làm mẫu để nhận dạng khuôn mặt người trong ảnh tĩnh. Kỹ thuật nhận dạng này kiểm tra sự phù hợp dựa trên phép so sánh một - nhiều như hệ thống nhận dạng nói chung ở trên.2 Hệ thông nhận dạng tĩnh - động Hệ thống nhận dạng tĩnh - động là hệ thống được thiết kế bằng cách sử dụng một số ảnh tĩnh làm mẫu để nhận dạng khuôn mặt người trong ảnh động. Kỹ thuật nhận dạng này kiểm tra sự phù hợp dựa trên phép so sánh một - nhiều như hệ thống nhận dạng nói chung ở trên, song ảnh cần kiểm tra là các khung ảnh động trong các đoạn phim từ các máy camera. Kỹ thuật này dĩ nhiên không thể chính xác vì chuyển động của mặt người trong đoạn phim khá phức tạp song thể hiện trong ảnh tĩnh để huấn luyện lại ít.3 Hệ thống nhận dạng động - động Hệ thống nhận dạng động - động là hệ thống được thiết kế bằng cách sử dụng các ảnh động làm mẫu để nhận dạng khuôn mặt người trong ảnh động.
Kỹ thuật nhận dạng này kiểm tra sự phù hợp dựa trên phép so sánh một - nhiều như hệ thống nhận dạng nói chung ở trên. Tuy nhiên, kỹ thuật này chính xác hơn kỹ thuật sử dụng trong hệ thống nhận dạng tĩnh - động do sự chuyển động phức tạp của khuôn mặt người cũng được huấn luyện bằng các khung ảnh động.5 Những thách thức trong bài toán nhận dạng khuôn mặt Những biến đổi quá lớn giữa các ảnh khuôn mặt khác nhau từ một người cần nhận dạng gồm trạng thái cảm xúc trên khuôn mặt, ánh sáng, và các thay đổi vị trí của khuôn mặt. Giới hạn về số ảnh cần thiết cho việc nhận dạng, tập học không thể bao quát được tất cả các biến đổi có thể có trên khuôn mặt của một người cần nhận dạng trong thế giới thực.6 Sai số trong hệ nhận dạng [20] Hệ nhận dạng bằng sinh trắc luôn có sai số nói cách khác không thể chính xác tuyệt đối. Độ chính xác của (đối sánh 1:1, và 1:N) phụ thuộc nhiều yếu tố, ví dụ thông tin sinh trắc (Sample data), bản thân thuật toán trích chọn đặc điểm (enrollment) và thuật toán đối sánh (matcher), kích cỡ CSDL - miền đối sánh.
Có 2 đại lượng chính dùng để đo lường sai số của một hệ nhận dạng bằng sinh trắc: 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Sai số bắt nhầm – FAR (False Acceptance Rate) có tài liệu gọi là FMR (False Match Rate) Sai số bỏ sót – FRR (False Reject Rate) có tài liệu gọi là FNMR (False Non Match Rate) Độ chính xác – TAR (True Accpetance Rate) là dẫn xuất của FRR TAR = 1 - FRR FAR và FRR là hàm số của t – ngưỡng xét trùng FAR(t) FRR(t) ERR là điểm mà FRR = FAR Hình 1-2. Hình biểu diễn hàm FRR và FAR Để đánh giá chất lượng một hệ thống nhận dạng mặt người một cách khách quan cần: Số cá nhân đối sánh đủ lớn. Đo với CSDL đủ lớn.2 Các ứng dụng tương tác người máy (Human computer interactive) liên quan đến khuôn mặt Từ những năm 1990 trở lại đây, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển như vũ bão của các ngành công nghiệp, đặc biệt là ngành công nghiệp chế tạo điện tử. Tuy nhiên hiện nay các thiết bị điện tử cao cấp như máy ảnh số, camera kĩ thuật số, và nhiều sản phẩm khác dường như chỉ phù hợp cho các phòng thí nghiệm, các công ty 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com sản xuất kinh doanh, thương mại, tài chính, ngân hàng,.
Trong thời gian không xa, chi phí cho các thiết bị này sẽ giảm đáng kể. Khi đó sẽ mở ra nhiều hướng nghiên cứu về thị giác máy tính, đồng thời sẽ có nhiều ứng dụng trong giao tiếp giữa người với máy tính mà trong đó hệ thống nhận dạng mặt người đóng một vai trò không nhỏ. Dưới đây là một số ứng dụng. Các ứng dụng chuyên biệt cho ngành hàng không Đảm bảo sự truy cập và tính hợp lệ trong công việc cho từng nhân viên: Mỗi nhân viên làm việc tại cảng hàng không cũng như nhân viên phi hành đoàn được cung cấp quyền truy cập để đến vị trí làm việc.
Làm thế nào để xác minh nhân viên này vào đúng khu vực làm việc hay không? Làm sao để đảm bảo trong số những hành khách không có sự trà trộn của một số kẻ khủng bố/tội phạm quốc gia/ quốc tế? Bảo vệ trẻ em ở nhà trẻ từ bọn bắt cóc Quy định rằng, chỉ có những nhân viên của nhà trẻ mới được phép dẫn trẻ em ra ngoài và trao tận tay cho bố mẹ đón về. Nhưng trong xã hôi cũng có một số trường hợp giả danh nhân viên để bắt cóc trẻ em với mục đích xấu. Làm thể nào để ngăn chặn hành vi xấu này? Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng kèm với thẻ quy cập Trong các nước phát triển, hầu như mọi người dân đều dùng thẻ tín dụng để mua bán, rút tiền, trao đổi hàng hóa. Điều này rất nguy hiểm khi thẻ truy cập này bị người khác nhặt được hay biết được mật khẩu của sở hữu thẻ này? Làm cách nào có thể bảo đảm an toàn nhất? Có thể dùng song mật khẩu: Có nghĩa sử dụng khuôn mặt như là một mật khẩu thứ hai để truy cập vào hệ thống cùng với thông tin từ card truy cập.
Để rút được tiền • Đưa thẻ vào hệ thống • Đưa khuôn mặt vào để nhận dạng • Xác minh người này có phải là chủ sở hữu của thẻ hay không? Nếu khớp thì hệ thống cho rút tiền Nếu không thì hệ thống không cho rút tiền. Kinh doanh thương mại điện tử Với sự tiến bộ của khoa học công nghệ, nhiều hình thức kinh doanh thương mại xuất hiện, đặc biệt là thương mại điện tử. Việc buôn bán và trao đổi giữa hai bên đối tác không cần diễn ra trực tiếp (mặt đối mặt), mà chỉ cần qua mạng với hình ảnh của người đại diện. Tuy nhiên bên cạnh đó sẽ có nhiều mặt tiêu cực trên hình thức kinh doanh này, đó là các vụ lừa đảo, giả mạo, giả danh.
Làm sao để biết được đối tác của mình là thật hay giả? 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ngăn chặn việc xuất/nhập cảnh bất hợp pháp Một số người không được xuất/nhập cảnh vào nước, song họ cố tình khai gian giấy tờ để xuất/nhập cảnh bất hợp pháp. Làm sao để ngăn chặn được sự gian lận này? Lần dấu vết đi tìm kẻ khủng bố Từ những bức ảnh số hay những đoạn video số đã được ghi lại tự động về hiện trường trước khi vụ khủng bố xảy ra. Cần nhận dạng những đối tượng khả nghi của vụ khủng bố này? Hệ thống giám sát công nhân và chấm công tự động Hiện nay trong các khu công nghiệp hay những công ty sản xuất lớn có hàng ngàn công nhân vào ra mỗi ngày nên việc giám sát kẻ gian vào công ty cũng như công việc chấm công rất phức tạp. Vậy làm thế nào để nhận ra từng nhân viên của công ty.
Tóm lại: Nhu cầu sử dụng các hệ thống xử lý dùng trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, mà trong đó nhận dạng khuôn mặt để mã hóa mật khẩu cá nhân là một nhu cầu thiết yếu hiện nay và trong tương lai. Đặc biệt vụ khủng bố ngày 11-9-2001 tại Mỹ đã đánh dấu một bước ngoặc mới trong xu hướng nghiên cứu và giá trị thương mại của các hệ thống sinh trắc học ứng dụng trong quân sự và an ninh.3 Các hướng tiếp cận chính trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt 1.1 Các công trình nghiên cứu về phương pháp nhận dạng và kiểm chứng chất lượng cho một hệ thống nhận dạng khuôn mặt Bài toán nhận dạng khuôn mặt cần xác định hai vấn đề chính: dùng thông tin nào để nhận dạng: chân mày, cặp mắt, mũi, môi, tai, hay kết hợp các thông tin trên. Và dùng phương pháp nào để huấn luyện cho máy nhận dạng dùng nguồn thông tin đó. Nhận dạng khuôn mặt trên máy tính đã trải qua nhiều bước thăng trầm, chúng ta có thể liệt kê một số kết quả như sau: Wenyi Zhao, Arvindh Krishnaswamy, Rama Chellappa, Danie L.Swets, John Weng (1998)[4] sử dụng phương pháp PCA (phân tích thành phần chính) kết hợp LDA (phân tích độc lập tuyến tính).
Bước 1, chiếu ảnh khuôn mặt từ không gian ảnh thô sang không gian các không gian khuôn mặt (Mỗi lớp khuôn mặt được nhận dạng sẽ được mô hình hóa bằng một không gian khuôn mặt) dùng PCA. Bước 2, sử dụng phương pháp LDA để tạo bộ phân loại tuyến tính có khả năng phân lớp các lớp khuôn mặt. John Daugnman (1998), đưa ra phương pháp dùng đặc trưng về tròng của mắt để phân biệt cặp (trai/gái) song sinh. Emmanuel Viennet và Francoise Fogelman Soulie (1998), sử dụng phương pháp mạng neural nhân tạo để xử lý và nhận dạng khuôn mặt.
13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.Colmenarez và Thomas S.