Phát hiện khuôn mặt người trong ảnh bằng kỹ thuật phân lớp nhị phân
Huỳnh Cao Tuấn, Đỗ Sĩ Trường, Nguyễn Thanh Bình, Lâm Thành Hiển
PHÁ T HIỆN KHUÔ N MẶT NGƯỜI
TRONG ẢNH BẰNG KỸ THUẬT
PHÂ N LỚP NHỊ PHÂ N
Huỳnh Cao Tuấn*, Đỗ Sĩ Trường*, Nguyễn Thanh Bì nh+, Lâ m Thành Hiển*
*Trường Đại học Lạc Hồng
+Học viện Cô ng nghệ Bưu chính Viễn thô ng
Tóm tắc: Phát hiện khuôn mặt người trong ảnh là
một kỹ thuật ước lượng các thông số cho các mô hình
dự đoán nhằm tìm ra vị trí khuôn mặt. Đây là một khâu
quan trọng trong một hệ thống phân tích biểu cảm khuôn
mặt hoặc các hệ thống giám sát an ninh…. Bài báo này
đề xuất phương pháp phát hiện khuôn mặt người trong
ảnh theo hướng tiếp cận phân lớp nhị phân. Kết quả thực
nghiệm cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ
chính xác phát hiện khuôn mặt khá tốt và có tốc độ xử
lý nhanh hơn, đây là cơ sở để có thể phát triển những
ứng dụng xử lý khuôn mặt yêu cầu thời gian thực trên
dữ liệu video.
Hay các nghiên cứu của Guggisberg [7] đã dùng
phương pháp định vị các đặc trưng khuôn mặt cho ảnh
xám. Ý tưởng là: sử dụng các bộ lọc để làm nổi các biên,
tiếp theo là làm nổi bật các vùng có hình dạng rõ ràng.
Lúc này biểu đồ mức xám (Histogram) của ảnh có một
đỉnh nổi bật, dựa vào đỉnh này, xác định các giá trị
ngưỡng phù hợp để tạo ra 2 ảnh nhị phân tương ứng.
Vùng ứng viên của khuôn mặt là vùng có các phần liên
hệ giữa hai ảnh nhị phân này. Nhược điểm của phương
pháp này là dùng các phép toán hình thái học nên khó có
thể kết hợp với các đặc trưng khác để định vị một khuôn
mặt.
Từ khóa: Phát hiện khuôn mặt, ước lượng biểu cảm,
cử chỉ khuôn mặt
Vào năm 2013, Li và Chung [8] đã đề xuất một cách
tiếp cận để định vị khuôn mặt trong ảnh có nền phức tạp
bằng cách sử dụng 5 đặc trưng là 2 lỗ mũi, 2 mắt, đoạn
giữa mũi và môi để thể hiện một khuôn mặt chuẩn. Sử
dụng mô hình Gauss để mô hình tập các khoảng cách,
và với mỗi loại đặc trưng thì ta tính khoảng cách giữa
chúng. Vì các đặc trưng không thể xuất hiện ngẫu nhiên
nên ta dùng mô hình xác suất để định vị chúng qua
khoảng cách.
I. GIỚI THIỆU
Việc phát hiện khuôn mặt người trong ảnh đã được
nghiên cứu nhiều và có nhiều phương pháp khác nhau
[1] [2] [3] [4]; chẳng hạn như phương pháp phát hiện và
định vị khuôn mặt từ ảnh có nền phức tạp nhằm tìm ra
các cạnh, sau đó loại bỏ bớt và nhóm các cạnh lại sao
cho chỉ còn lại một biên bao quanh khuôn mặt phân biệt
vùng đầu và nền [5]. Độ chính xác của giải thuật này đạt
đến 80% với 48 ảnh có nền phức tạp.
Còn Su và Zheng [9] đã dựa vào sự thay đổi mức độ
sáng của các vùng khác nhau của khuôn mặt (như hai
má, hai mắt và trán). Sau đó, xác định các cặp tỷ số của
một số vùng cho ta một lượng bất biến khá rõ ràng. Sự
thay đổi độ sáng của các vùng trên khuôn mặt tạo ra các
cặp quan hệ sáng-tối giữa các vùng nhỏ đều được ghi
nhận lại. Một khuôn mặt được định vị nếu nó thỏa mãn
tất cả các cặp sáng-tối và mối quan hệ tương quan giữa
các cặp đó với nhau.
Nghiên cứu của Cootes [6] dùng các đốm và vạch
sọc để phát hiện khuôn mặt. Tiếp cận này dùng thuật
toán Laplace để biến đổi hình ảnh và xác định các đốm,
sau đó tìm các hình tam giác ứng với với các thành phần
của khuôn mặt. Họ dùng các vạch sọc để ghi nhận nét
mặt, đồng thời dùng hai hình tam giác để mô tả quan hệ
giữa các đốm, 2 đốm tối và 3 đốm sáng để tả 2 mắt, 2 gò
má và mũi. Khuôn mặt được phát hiện nếu các vạch sọc
bao quanh các thành phần.
Tác giả liên hệ: Huỳnh Cao Tuấn,
Email: [email protected]u.vn
Đến tòa soạn: 10/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 12/2020.
Hình 1.1 Mẫu khuôn mặt trong phương pháp định vị
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
42
PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH BẰNG KỸ THUẬT PHÂN LỚP NHỊ PHÂN
Hình 1.1 là một mẫu khuôn mặt có kích thước theo
tỷ lệ 14x16 pixel được sử dụng trong phương pháp định
2
2
푊푀푆퐸(퐼, 푣, 푤) =
∑
푤 ⋅ (푣 − 푣0
̄
)
+
∑
푤 ⋅ (푣 − 푣̄1)
(2.2)
vị khuôn mặt của Schneiderman và Kanade [10], gồm
16 vùng trên khuôn mặt và 23 quan hệ được thể hiện
thông qua các mũi tên. Có 11 quan hệ thiết yếu (mũi tên
đen) và 12 quan hệ xác thực (mũi tên đỏ). Các tác giả
Wu và Toàn cùng cộng sự [2] [11] sử dụng đặc trưng
Haar trong thuật toán AdaBoost để xác định một thành
phần nằm trong một vùng chứa nó.
(퐼,푣,푤)∈퐶0
(퐼,푣,푤)∈퐶1
trong đó: C0 và C1 là hai cụm của tập huấn luyện
tương ứng là kết quả phân chia của hai giá trị 0 và 1. Các
tham số 푣0
và C1.
̄ và 푣̄1 là trung bình các giá trị nhãn trong C0
Nói cách khác, tại mỗi nút trong cây, ta xét duyệt các
bộ phân lớp nhị phân con có thể, tùy từng dạng phân lớp
mà ta học hoặc lựa chọn tham số, hoặc thậm chí là không
có tham số. Như vậy, từ tập dữ liệu ban đầu, tại mỗi bước
học nút khi xây dựng cây, tập dữ liệu huấn luyện tương
ứng được chia đôi. Cơ sở của thuật toán đề xuất nằm ở
việc học từng nút. Thuật toán học cây có thể mô tả như
sau:
II. ĐỀ XUẤT KỸ THUẬT PHÁ T HIỆN MẶT
NGƯỜI
1. Phương pháp tiếp cận
Việc phát hiện khuôn mặt được thực hiện dựa trên ý
tưởng cơ bản là thực hiện phân lớp nhị phân với mỗi
vùng ảnh quan tâm, từ đó kết luận vùng ảnh đó là khuôn
mặt hay không. Việc xét duyệt được thực hiện bởi một
chuỗi các bộ phân lớp nhị phân và một vùng ảnh được
chấp nhận nếu nó được chấp nhận bởi toàn bộ các bộ
phân lớp nhị phân trong chuỗi. Các bộ phân lớp nhị phân
được xây dựng trên cơ sở sử dụng cây quyết định, trong
đó việc đánh giá tại mỗi nút là một bộ phân lớp nhị phân
con. Các bộ phân lớp nhị phân con này được xây dựng
dưới nhiều dạng khác nhau, ý tưởng cho điều này là để
có thể lựa chọn những cách thức phân lớp đơn giản và
nhanh chóng tại một số cây đầu tiên, giúp nhanh chóng
loại những vùng nền, đồng thời thiết kế như vậy cho
phép việc nghiên cứu thử nghiệm với những cách thức
phân lớp khác nhau tại mỗi nút.
Algorithm 2.1: Thuật toán huấn luyện mẫu
Input: Tập dữ liệu huấn luyện
U = {(퐼푠, 푣푠, 푤푠): 푠 = 1,2, . . . , 푆}
Output: Tập các nút
T = {N0, N1...}
Process:
1. T := Ø
2. Idx0 = {0, 1, 2, ..., S-1} // các trọng số tương ứng với các mẫu trong
Việc phát hiện mặt người được tiến hành thông qua
hai bước chính.
dữ liệu huấn luyện.
3. Stack := Ø
-
Bước thứ nhất là học; tức là từ một tập các
ảnh khuôn mặt và các ảnh không phải khuôn
mặt để tạo ra một bộ dữ liệu học mô hình
khuôn mặt mẫu.
4. push (Stack, (N0, Idx0) )
5. while ( Stack ≠ Ø )
-
Bước thứ hai là phát hiện; việc phát hiện
khuôn mặt là việc dò tìm xem một vùng bất
kỳ trong ảnh có thỏa mãn các đặc điểm của
mô hình đã được xây dựng hay không.
6. { Ni, Idxi} := pop( Stack ) // Nếu nút đã đạt đủ độ cao, không thực
hiện tính toán chia đôi nữa
7.
if ( Ni.level >= MAX_DEPTH )
Continue
8.
2. Kỹ thuật xác định mô hình gương mặt mẫu
9.
else
Mô hình được xây dựng dựa trên tập dữ liệu huấn
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
min_err := MAX_VAL
best_bincls := null
luyện như sau:
(2.1)
{(퐼푠, 푣푠, 푤푠): 푠 = 1,2, . . . , 푆}
for all bincls of BCS
e := WMSE( bincls, U, Idxi )
if (e < minerr )
Trong đó, vs là nhãn đúng của ảnh Is, và ws là trọng
số tương ứng.
Cụ thể, trong trường hợp này, vấn đề bài toán đưa ra
là thực hiện phân lớp nhị phân, các nhãn có giá trị tương
ứng là +1 và -1. Giá trị trọng số ws cho phép đánh dấu
mức độ quan trọng khác nhau của mỗi mẫu đầu vào
trong tập huấn luyện. Quá trình xây dựng cây được thực
hiện tại từng nút trên cơ sở lựa chọn bộ phân lớp nhị
phân con có khả năng phân lớp tốt nhất bộ dữ liệu huấn
luyện, tức là đạt giá trị cực tiểu cho hàm mục tiêu; cụ thể
là thực hiện tìm sai số bình phương nhỏ nhất ứng với
việc phân chia tập huấn luyện được xác định tại nút đó.
Hàm mục tiêu có dạng:
best_bincls := bincls
min_err := e
endif
endfor
setupNode (Ni, best_bincls, U, Idxi )
{ Idx i*2+1, Idx i*2+2}:= SplitDataSet( U, Idxi, best_bincls )
push( Stack, (Ni*2+1, Idxi*2+1) )
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
43
Huỳnh Cao Tuấn, Đỗ Sĩ Trường, Nguyễn Thanh Bình, Lâm Thành Hiển
22.
23.
push( Stack, (Ni*2+2, Idxi*2+2) )
tức là các giá trị nằm trong đoạn [0,255]. Cụ thể, trong
trường hợp này, ta xét vị trí trên tọa độ ảnh. Một số kết
quả so sánh cường độ được chỉ ra trong Bảng 2.1. So
sánh cường độ điểm ảnh là một trong những cách phân
lớp đơn giản nhất và không cần đến tham số. Việc tính
endif
24. endwhile
toán nó còn đơn giản hơn đặc trưng Haar, chưa kể đến
nó không yêu cầu đến dữ liệu được tính trước như
trường hợp ảnh tích phân cho đặc trưng Haar. Về mặt
mở rộng, nó có khả năng tùy biến cho các góc nghiêng
khác nhau của đối tượng một cách dễ dàng chỉ với một
phép biến đổi tọa độ trong không gian hai chiều đối với
2 vị trí cần so sánh.
Trong đó: Giá trị MAX_DEPTH là tham số giới hạn
chiều sâu của cây sẽ học, đây là tham số đặt bằng tay,
hiện tại đặt mặc định là 5; MAX_VAL là giá trị khởi tạo
cho sai số, dùng để tìm bộ phân lớp con có giá trị sai số
nhỏ nhất.
Theo đó, với mỗi kết quả phân lớp trên tập học của
nút, ta nhận được giá trị hàm mục tiêu, và kết quả lựa
chọn cho nút là bộ tương ứng đạt giá trị nhỏ nhất cho
hàm mục tiêu. Như vậy, ta có thể phân tích, thời gian
học cây bằng tổng thời gian học từng mức của cây. Thời
gian học mỗi mức của cây là tổng thời gian học từng nút
và tổng số lượng dữ liệu huấn luyện của các nút tại mỗi
mức bằng tập dữ liệu học ban đầu. Thời gian học một
nút bằng tổng thời gian học từng bộ phân lớp con có thể.
Trong quá trình tối ưu hóa cho một nút trong cây, vì
không gian các bộ phân lớp có thể phải xét là khá lớn,
bởi vậy, một tập con được sinh ngẫu nhiên đã được sử
dụng thay thế. Do đó, các cây được xây dựng kết hợp
dựa trên tiếp cận boosting với lựa chọn là GentleBoost.
Để xét duyệt tại mỗi nút, một tập con các phép so
sánh được sử dụng. Theo đó, hai vị trí trong phép so sánh
được sinh ngẫu nhiên theo phân phối đều trong phạm vi
[-1, +1][-1, +1]. Nếu cây cần xây dựng có chiều sâu D,
ta phải thử B phép so sánh tại mỗi nút và tập huấn luyện
chứa S mẫu, khi đó thời gian huấn luyện cây là O(DBS).
Bảng 2.1 Một số kết quả ví dụ so sánh cường độ ảnh
l1
l2
I(l1)
I(l2)
B(I :l1,l2)
(0, 0) (1, 0)
(0, 0) (2, 0)
(0, 0) (0, 1)
(0, 0) (1, 1)
(0, 0) (2, 1)
(2, 0) (3, 0)
(2, 1) (3, 1)
(1, 2) (2, 3)
(0, 3) (3, 1)
(1, 1) (3, 3)
44
44
44
44
44
67
76
30
81
41
43
67
36
41
76
71
71
94
71
94
1
0
1
1
0
0
1
0
1
0
Trên cơ sở cấu trúc phân lớp được xây dựng như vậy,
việc còn lại là thiết kế các bộ phân lớp nhị phân con.
a) Phép so sánh cường độ điểm ảnh
Một phép so sánh cường độ điểm ảnh trên ảnh I được
định nghĩa như sau:
0, 퐼(푙1) ≤ 퐼(푙2)
(2.3)
퐵(퐼: 푙1, 푙2) = {
1, 표푡ℎ푒푟푤푖푠푒
trong đó: I(li) là giá trị cường độ điểm ảnh trong
ảnh I tại vị trí li. Trong kỹ thuật này, tọa độ l1 và l2 được
xác định trong phạm vi
. Các giá trị
[−1,+1][−1,+1]
tọa độ l1 và l2 được xác định như vậy cho phép việc triển
khai xác định tập các vị trí không phụ thuộc vào kích
thước ảnh mẫu. Do đó, với mỗi vùng ảnh cần xác định,
giá trị tọa độ cần được thay đổi theo tỉ lệ phù hợp.
b) Giá trị trung bình cục bộ
1
1,
∑
∑
퐼(푖, 푗) < 훿
푤 ∗ ℎ
(2.4)
퐵(퐼: 푅(푥, 푦, 푤, ℎ), 훿) = {
푥≤푖<푥+푤 푦≤푗<푦+ℎ
0,
표푡ℎ푒푟푤푖푠푒
trong đó: I(i,j) là giá trị cường độ điểm ảnh trong ảnh
I tại vị trí (i,j). Kết quả phân lớp dựa trên việc so sánh
giá trị trung bình các điểm ảnh trong vùng hình chữ nhật
R(x,y,w,h) với giá trị ngưỡng δ.
Việc tính giá trị trung bình cục bộ vốn cần xét duyệt
các giá trị trong vùng, tuy nhiên bằng cách kế thừa sử
dụng kỹ thuật ảnh tích phân, việc tính toán có thời gian
là O(1). Tiếp đến, việc sử dụng giá trị trung bình cục bộ
cần đến một tham số ngưỡng δ. Tham số này được lựa
chọn trong quá trình học. Về cơ bản, các vị trí ngưỡng
Hình 2.2 Ví dụ của phép so sánh cường độ
Để hình dung phép so sánh cường độ ảnh, ta xét ví
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
44
PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH BẰNG KỸ THUẬT PHÂN LỚP NHỊ PHÂN
được xét duyệt tương ứng với vị trí sát cạnh của từng giá
trị tính được từ các mẫu trên trục số. Tương tự như trên,
nếu cây cần xây dựng có chiều sâu D, ta phải thử B phép
so sánh tại mỗi nút và tập huấn luyện chứa S mẫu, khi
đó thời gian huấn luyện cây là O(DBS2).
tính toán nó còn đơn giản hơn đặc trưng Haar, chưa kể
đến nó không yêu cầu đến dữ liệu được tính trước như
trường hợp ảnh tích phân cho đặc trưng Haar. Về mặt
mở rộng, nó có khả năng tùy biến cho các góc nghiêng
khác nhau của đối tượng một cách dễ dàng chỉ với một
phép biến đổi tọa độ trong không gian hai chiều đối với
2 vị trí cần so sánh. Kết quả thử nghiệm được tóm tắt
3. Phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Không xét đến các thông tin có thể biết trước nhằm
giảm thiểu không gian tìm kiếm, chẳng hạn như vùng
ảnh nền, ảnh chuyển động trong ngữ cảnh dùng video,
ảnh đầu vào được thực hiện xét duyệt tại mỗi vị trí và
kích thước có thể. Như đề xuất đã nêu ở phần trên, một
khuôn mặt được chấp nhận nếu nó khớp với mô hình đã
xây dựng, trong đó tại mỗi nút là một bộ phân lớp nhị
phân con và phương pháp lựa chọn là phép so sánh giá
trị trung bình cục bộ của điểm ảnh.
Bảng 3.1 So sánh kết quả định vị khuôn mặt
Haar
Adaboost
PP đề
xuất
Số mẫu phát hiện
được
427/450
416/450
Thời gian xử lý trung
bình ảnh (giây/ảnh)
0,109713
0,018982
Xét việc tính toán trên từng cây và giả sử rằng cây
đang xét có chiều sâu D. Khi đó, thời gian phân lớp với
cây là O(DK) với K là thời gian thực hiện tính toán tại
bộ phân lớp nhị phân con. Trong các trường hợp bộ phân
lớp nhị phân con được sử dụng là so sánh điểm ảnh và
đánh giá giá trị trung bình cục bộ, thời gian tính toán đều
là O(1); do đó, thời gian phân lớp với cây là O(D).
Trong 450 ảnh, thuật toán đề xuất trong bài báo phát
hiện đúng 416 ảnh - tương đương 92,44%. Thấp hơn so
với 427 ảnh của phương pháp Haar Adaboost đạt
94,89%. Tuy nhiên thời gian xử lý thì nhanh hơn xấp sĩ
5,7 lần.
III. ĐÁNH GIÁ THỬ NGHIỆM
Việc thử nghiệm phương pháp được đề xuất trong
bài báo này được tiến hành theo 2 bước: học và chạy thử
nghiệm phát hiện. Pha học được tiến hành với cơ sở dữ
liệu khuôn mặt GENKI-SZSL nằm trong bộ MPLab
GENKI của Đại học California, San Diego [12] bao
gồm 3.500 ảnh khuôn mặt. Việc huấn luyện cũng sử
dụng Bộ dữ liệu Face negative gồm 3.019 ảnh được cung
cấp trong một hướng dẫn sử dụng bộ Haartraining của
OpenCV. Thời gian huấn luyện cây là khoảng 30 phút
trên máy tính core i7 có RAM 8GB.
IV. KẾT LUẬN
Phát hiện được khôn mặt người chính là bước đầu
tiên quan trọng của một hệ thống rút trích cử chỉ và biểu
diễn biểu cảm. Trong bài báo này, tác giả đã trình bày
một số phương pháp tiếp cận và đề xuất một kỹ thuật
phát hiện khuôn mặt người trong ảnh dựa trên ý tưởng
cơ bản là thực hiện phân lớp nhị phân với mỗi vùng ảnh
quan tâm, từ đó kết luận vùng ảnh đó có khuôn mặt hay
không.
Việc thử nghiệm được tiến hành với cơ sở dữ liệu
khuôn mặt của Viện Công nghệ California, bao gồm 450
ảnh khuôn mặt, có độ phân giải 896x592 và định dạng
jpeg.. Các khuôn mặt trong ảnh được thu thập dưới nhiều
điều kiện khác nhau, về ánh sáng, biểu cảm mặt và nền.
Phương pháp cũng được so sánh với kết quả phát hiện
sử dụng thuật toán Haar Adaboost được cung cấp bởi bộ
thư viện OpenCV, cụ thể là sử dụng mẫu haarcascade
frontalface alt_tree với các tham số mặc định. Tác giả sử
dụng mô hình đã huấn luyện để tìm kiếm và định vị
khuôn mặt. Sau đó, tác giả sử dụng lớp Haar Feature-
based Cascade Classifiers từ thư viện OpenCV để rút
trích các đặc trưng Haar của tất cả các ảnh khuôn mặt
(không phải ảnh gốc) và lưu vào cơ sở dữ liệu Haar. Sau
5 lần kiểm thử thì tính trung bình cộng để xác định tổng
giá trị lỗi.
Như vậy, kết quả 92,44% cho thấy phương pháp
được đề xuất cho độ chính xác phát hiện khuôn mặt khá
tốt. Mặc dù thuật toán Haar Adaboost đạt giá trị 94,89%
tốt hơn so với 92,44% của phương pháp đề xuất trong
bài báo nhưng bù lại thì nó có tốc độ xử lý nhanh hơn,
đây là cơ sở để có thể phát triển những ứng dụng xử lý
khuôn mặt yêu cầu thời gian thực trên dữ liệu video.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Han C.C., Liao H.Y.M., Yu G.J., Chen L.H., "Fast face
detection via morphology-based pre-processing,"
Pattern Recognition, vol. 33, pp. 1701-1712, 2000.
[2] Wu Y., Ai X., "Face detection in color images using
Adaboost algorithm based on skin color information,"
Proceedings of the First International Workshop on
Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 339-342,
2008.
Về mặt lý thuyết, phương pháp đề xuất và haar
adaboost đều dùng tiếp cận boosting. Tuy nhiên, việc
xây dựng các bộ phân lớp yếu thì có những tiếp cận khác
nhau. Trong haar adaboost, các bộ phân lớp yếu được
xây dựng từ các đặc trưng haar; trong phương pháp đề
xuất các bộ phân lớp yếu được tổ chức bằng mô hình cây
quyết định và có khả năng tùy biến việc thiết kế các bộ
phân lớp nhị phân con. Một bộ phân lớp nhị phân con
được sử dụng là phép so sánh cường độ điểm ảnh cũng
đã đưa ra phân tích so sánh với đặc trưng Haar. Cụ thể:
so sánh cường độ điểm ảnh là một trong những cách
phân lớp đơn giản nhất và không cần đến tham số. Việc
[3] Hien L.T., Toan D.N., Toan H.M., "Detecting Human
Face with Ridge-Valley-Normal Model," International
Journal of Computer Science and Software
Engineering (IJCSSE), vol. 4, pp. 107-113, 2015.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
45
Huỳnh Cao Tuấn, Đỗ Sĩ Trường, Nguyễn Thanh Bình, Lâm Thành Hiển
Keywords: Face detection, expression estimation,
face gestures
[4] Hien L.T., Toan D.N., "An algorithm to detect driver’s
drowsiness based on nodding behavior," International
Journal of Soft Computing, Mathematics and Control,
vol. 5(1), pp. 1-8, 2016.
Th.S Huỳnh Cao Tuấn , Nhận
học vị Thạc sỹ năm 2012. Hiện
công tác tại Trường Đại học Lạc
Hồng. Lĩnh vực nghiên cứu: Công
nghệ robot, khai phá dữ liệu, xử lý
ảnh, học máy.
[5] Hien L.T., Toan D.N., Lang T.V., "Detection of human
head direction based on facial normal algorithm,"
International Journal of Electronics Communication
and Computer Engineering, vol. 6(1), pp. 110-114,
2015.
Email: [email protected]
[6] Cootes, T.F.; Edwards, G.J.; Taylor, C.J., "Active
appearance models," IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence, vol. 23(6), p. 681–
685, 2001.
ThS. Đỗ Sĩ Trường, Nhận học vị
thạc sỹ năm 2012. Hiện công tác
tại trường Đại học Lạc hồng. Lĩnh
vực nghiên cứu: Khai phá dữ liệu,
xử lý ảnh, ngôn ngữ tự nhiên
[7] Guggisberg A.G., Mathis J., Schnider A., Hess C.W.,
"Why do we yawn?," Neuroscience & Biobehavioral
Reviews, 34, pp. 1267-1276, 2010.
Email: [email protected]
[8] Li G., Chung W.Y., "Detection of driver drowsiness
using wavelet analysis of heart rate variability and a
support vector machine classifier," Sensors, vol.
13(12), pp. 16494-16511, 2013.
TS. Nguyễn Thanh Bình , Nhận
học vị Tiến sỹ năm 1995. Hiện
công tác tại Học viện Bưu chính
Viễn Thông. Lĩnh vực nghiên cứu:
Kỹ thuật phát thanh và truyền
hình, xử lý âm thanh, xử lý hình
[9] Su H., Zheng G., "A partial least squares regression-
based fusion model for predicting the trend in
drowsiness," IEEE Transactions on Systems, Man, and
Cybernetics - Part A: Systems and Humans, vol. 38(5),
pp. 1085-1092, 2008.
ảnh.
Email:
[10] Schneiderman H., Kanade T., "Probabilistic modeling
of local appearance and spatial relationships for object
detection," Proceedings of IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 40-50,
1998.
TS. Lâm Thành Hiển , Nhận học
vị Tiến sỹ năm 2017. Hiện công
tác tại trường Đại học Lạc hồng.
Lĩnh vực nghiên cứu: Khai phá dữ
liệu, xử lý ảnh
[11] Toan H.M., Toan D.N., Hien L.T., Lang T.V.,
"Modeling the human face and its application for
detection of driver drowsiness," International Journal
of Computer Science and Telecommunications, vol.
3(11), pp. 56-59, 2012.
Email: [email protected]
[12] MPLab, "The MPLAB GENKI database, GENKI-4K
subset," Machine Perception Laboratory, 2009.
IN THE FACE DETECTION TECHNOLOGY
PHOTOS BY BINARY CLASSIFIERS
Summary: Human face detection in an image is a
parameter estimation technique for predictive models
in order to find out the face position. This is an
important stage in a facial expression analysis system
or security surveillance systems…. This article
proposes a method to detect human faces in images
according to the binary classification approach.
Experimental results show that the proposed method
has quite good face detection accuracy and faster
processing speed, which is the basis for developing
time-demanding face-processing applications. real on
video data.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
46
5 trang
16940
Free
Bạn đang xem tài liệu "Phát hiện khuôn mặt người trong ảnh bằng kỹ thuật phân lớp nhị phân", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- phat_hien_khuon_mat_nguoi_trong_anh_bang_ky_thuat_phan_lop_n.pdf
