Chương 1: Tổng quan về nhận dạng khuôn mặt trong hệ thống thông 4 tin quản lý bệnh viện Trong chương này, luận văn sẽ trình bày bài toán nhận dạng khuôn mặt, hệ thống thông tin quản lý y tế và một số bài toán ứng dụng tích hợp nhận dạng khuôn mặt trong xác thực và tìm kiếm thông tin người bệnh. Chương 2: Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt Phần này luận văn trình bày kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt hiệu quả trong xác thực và tìm kiếm thông tin người bệnh. Chương 3: Ứng dụng nhận dạng khuôn mặt trong xác thực và tìm kiếm thông tin bệnh viện Luận văn sẽ cài đặt thử nghiệm kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt trình bày trong chương 2 và tích hợp tìm kiếm, xác thực thông tin trong hệ thống thông tin quản lý bệnh viện. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG TRONG Y TẾ 1.
Bài toán nhận dạng khuôn mặt 1. Khái niệm Nhận dạng khuôn mặt là kỹ thuật kết hợp toán học và sinh trắc học nhằm ánh xạ các đặc điểm khuôn mặt của một người vào mô hình toán học và lưu trữ dữ liệu dưới dạng đặc trưng điểm. So sánh, phân lớp các tập điểm đặc trưng của khuôn mặt nhằm xác định lớp định danh cho khuôn mặt đó. Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt 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.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một hệ thống được thiết kế để tìm thông tin của một người dựa vào những đặc trưng sinh trắc học duy nhất trên khuôn mặt của người đó. Phân tích khuôn mặt Phân tích các đặc tính sinh trắc học của con người Đặc tính sinh trắc của người là đặc tính đo được các nét hành vi riêng của con người. Nhận dạng người được thực hiện trong quá trình kiểm tra tính đồng nhất của đặc tính sinh trắc giữa người cần kiểm tra với đặc tính tương tự của người đã được lưu sẵn trong cơ sở dữ liệu. Có thể nhận dạng người dựa trên các đặc điểm sinh trắc tĩnh trên người như khuôn mặt, mắt, vân tay, bàn tay v.
hay các đặc trưng hành vi như dáng đi, giọng nói, chữ viết v. Dữ liệu sinh trắc lý tưởng của người cần phải có những đặc tính cơ bản như: Tính tổng quát: Mỗi người đều được thể hiện bởi đặc tính này Tính duy nhất: Không thể tồn tại hai người có đặc tính giống nhau Tính thu thập được: Là đặc tính được thu thập một các tương đối đơn 6 giản và nhanh chóng từ mỗi các nhân và có thể được chi tiết hóa. Hệ thống nhận dạng tổng quát Nhiệm vụ của hệ thống nhận dạng khuôn mặt là xử lý tự động thông tin từ các ảnh để tìm ra độ tương tự giữa các khuôn mặt và đưa ra quyết định về tính đồng nhất giữa chúng. Cấu trúc của hệ thống nhận dạng khuôn mặt được thể hiện như hình sau: Tiền xử lý (Pre-Processing): Để chuẩn hóa ảnh cần tìm giúp cho việc tìm kiếm được hiệu quả hơn.
Các công việc trong bước tiền xử lý có thể là: chuẩn hóa kích cỡ giữa ảnh trong CSDL và ảnh cần tìm, hiệu chỉnh độ sáng, tối của ảnh, lọc nhiễu, chuẩn hoá về vị trí, tư thế ảnh mặt. Tách khuôn mặt (FD): Để xác định vị trí, kích cỡ của một hoặc nhiều khuôn mặt trên ảnh chụp từ đó tách ra phần mặt. Phần ảnh mặt được tách ra thường nhỏ hơn nhiều so với ảnh chụp ban đầu, nó sẽ là các khuôn mặt cần tìm và chức năng trích chọn đặc trưng sẽ sử dụng các ảnh được tách ra này. Trích chọn đặc trưng (FE): Tìm ra các đặc trưng chính của ảnh mặt, từ các đặc trưng này hình thành các vectơ đặc trưng, các vectơ này sẽ được sử dụng để đối sánh sự giống nhau giữa ảnh mặt cần tìm và ảnh mặt trong CSDL.
Đối sánh (Comparison): Thực hiện việc so sánh giữa các vectơ đặc trưng để chọn ra độ tương tự giữa ảnh cần tìm và ảnh trong CSDL. Ảnh chân dung mặt người cho giấy tờ xuất nhập cảnh và đi đường thỏa mãn các yêu cầu của tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt cần đảm bảo các yêu cầu: 7 Độ chính xác nhận dạng có thể chấp nhận được đối với yêu cầu của bài toán nhận dạng. Tốc độ vận hành cao đối với các CSDL lớn và số lượng các yêu cầu có thể giải quyết được.
Đơn giản trong việc cài đặt, lựa chọn thiết bị và vận hành an toàn với người sử dụng. Đặc trưng khuôn mặt Đặc trưng khuôn mặt bao gồm đặc trưng hình học và đặc trưng diện mạo. Đặc trưng hình học bao gồm cấu trúc, hình dạng và các thành phần trên khuôn mặt như miệng, mắt, mũi và lông mày, khoảng cách giữa mắt, mũi, miệng và hàm, đường bao các hốc mắt, các cạnh của miệng, vị trí của mũi, hai mắt và các vùng xung quanh. Các thành phần khuôn mặt được trích chọn để hình thành vectơ đặc trưng biểu diễn hình học khuôn mặt.
Bên cạnh đó, đặc trưng về diện mạo biểu diễn sự thay đổi vẻ bề ngoài của khuôn mặt. Đó là hình dạng khuôn mặt, kết cấu bề mặt da và biểu đồ nhiệt của khuôn mặt, .Kết cấu da như các nếp nhăn trên khuôn mặt. Biểu đồ nhiệt của khuôn mặt như các mẫu nhiệt của khuôn mặt, nó là duy nhất với mỗi người. Các đặc trưng về diện mạo có thể trích chọn trên cả khuôn mặt hoặc phần nào đó trên khuôn mặt.
Vì vậy, các nhà nghiên cứu phân tích đặc trưng khuôn mặt hay phân tích khuôn mặt hầu hết đều tập trung vào những đặc điểm đó trên khuôn mặt. Những vấn đề khó khăn trong nhận dạng khuôn mặt Khuôn mặt là đối tượng tự biến đổi nên khó mô tả khi điều kiện thu nhận thay đổi, yêu cầu tốc độ nhận dạng nhanh, độ chính xác cao, cơ sở dữ liệu khuôn mặt ngày càng lớn. 8 Một gương mặt người không chỉ là đối tượng ba chiều mà còn là một thực thể mang tính động rất cao. Ngoài ra, nhận dạng khuôn mặt còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố.
Chính vì thế vấn đề này vẫn đang được nhiều nhóm trên thế giới quan tâm nghiên cứu. Khó khăn của bài toán nhận dạng khuôn mặt có thể kể như sau: Tư thế, góc chụp Ảnh chụp khuôn mặt có thể thay đổi rất nhiều bởi vì góc chụp giữa camera và khuôn mặt. Chẳng hạn như: chụp thẳng, chụp xéo bên trái 45 0 hay xéo bên phải 450, chụp từ trên xuống, chụp từ dưới lên,. Với các tư thế khác nhau, các thành phần trên khuôn mặt như mắt, mũi, miệng có thể bị khuất một phần hoặc thậm chí khuất hết.
Khuôn mặt đang nhìn thẳng nhưng góc chụp camera bị lệch. đều là các hạn chế, khó khăn trong việc nhận dạng khuôn mặt một cách chính xác. Sự xuất hiện hoặc thiếu một số thành phần của khuôn mặt Các đặc trưng như: râu mép, râu hàm, mắt kính, mũ. có thể xuất hiện hoặc không.
Các đặc trưng ngoại lai này cũng ảnh hưởng không nhỏ đến việc nhận dạng khuôn mặt. Vấn đề này làm cho bài toán trở nên khó hơn rất nhiều. Sự biểu cảm của khuôn mặt Biểu cảm của khuôn mặt có thể làm ảnh hưởng đáng kể đến các thông số của khuôn mặt. Chẳng hạn, cùng một khuôn mặt một người, nhưng có thể sẽ rất khác khi họ cười hoặc sợ hãi v.
Khuôn mặt con người với rất nhiều đặc trưng khác nhau muốn Nhận dạng chính xác đã rất khó khăn, và với nhiều loại biểu cảm khác nhau thì việc nhận dạng tối ưu được khuôn mặt ngày càng khó khăn hơn. Sự che khuất 9 Khuôn mặt có thể bị che khuất bởi các đối tượng khác hoặc các khuôn mặt khác. Điều kiện thu nhận ảnh Ảnh được chụp trong các điều kiện khác nhau về chiếu sáng, tính chất camera (máy kỹ thuật số, điện thoại.) ảnh hưởng rất nhiều đến chất lượng khuôn mặt trong ảnh chụp và cũng gây khó khăn trong quá trình nhận dạng. Sự đa dạng của nền ảnh Trong quá trình nhận dạng, khuôn mặt dễ bị nhầm lẫn với nhiều khung cảnh phức tạp xung quanh, ảnh hưởng không chỉ trong quá trình xác định khuôn mặt trong ảnh mà còn trong việc phân tích, rút trích các đặc trưng phục vụ cho việc nhận dạng khuôn mặt.
Phƣơng pháp nhận dạng khuôn mặt Dựa vào các tính chất của các phương pháp nhận dạng khuôn mặt. Các phương pháp này được chia ba hướng tiếp cận chính. Ngoài ba hướng này, nhiều nghiên cứu có liên quan đến không chỉ một hướng tiếp cận chính mà áp dụng kết hợp các hướng tiếp cận nhằm cho ra kết quả tối ưu: 1. Tiếp cận đối sánh mẫu Dùng các mẫu chuẩn của khuôn mặt (các mẫu này đã được định nghĩa bằng tay trước hoặc được tham số hóa bằng một hàm số) để mô tả cho khuôn mặt hay các đặc trưng khuôn mặt (các mẫu này phải chọn làm sao cho tách biệt nhau theo tiêu chuẩn mà các tác giả định để so sánh).
Mẫu này được sử dụng để phát hiện khuôn mặt bằng cách quét nó qua ảnh và tính toán giá trị tương đồng cho mỗi vị trí (đường viền khuôn mặt, mắt, mũi, miệng). Các mối tương quan giữa dữ liệu ảnh đưa vào và các mẫu dùng để xác định khuôn mặt. Thông qua các giá trị tương quan này mà các tác giả quyết định có hay không có tồn tại khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu. Tiếp cận dựa trên cấu trúc Khuôn mặt cũng có thể được mô tả là đối tượng có cấu trúc.
Tiếp cận dựa trên cấu trúc là các phương pháp xử lý trên đối tượng khuôn mặt các mô tả định lượng, mô tả mối quan hệ cấu trúc giữa các phần trong đối tượng, đặc biệt là cấu trúc đặc trưng hình dạng của đối tượng khuôn mặt. Đặc trưng của nhận dạng cấu trúc là các mẫu được phân tích thành các mẫu nhỏ hơn dựa trên mối quan hệ không gian, các mẫu được hình thành từ các mẫu nhỏ hơn được phân cấp, các lớp khác nhau có các các mẫu khác nhau, quy luật giữa các mẫu nhỏ khác nhau có thể khác với các lớp khác nhau. Như vậy đối tượng cần nhận dạng có thể được mô tả bởi xâu chuỗi, đồ thị hoặc văn phạm. Nhận dạng cấu trúc văn phạm dựa vào việc mô tả đối tượng bằng cách biểu thị giả định đối tượng cơ sở để có thể đánh giá được trong ngôn ngữ tự nhiên.
Phương pháp này xây dựng mô tả thức bậc các mô hình phức tạp từ các yếu tố nguyên thủy đơn giản.
