tailieunhanh - Báo cáo " Phát hiện khuôn mặt nghiêng trên ảnh và video "

Trình bày về lịch sử phát triển, các vấn đề khó khăn trong bài toán phát hiện khuôn mặt, ứng dụng của bài toán và độ đo đánh giá chất lượng. Tìm hiểu các hướng tiếp cận giải quyết bài toán, đồng thời tóm tắt, sơ lược về các phương pháp nghiên cứu và thành quả đạt được của các nhà nghiên cứu trong bài toán phát hiện khuôn mặt. Đi sâu vào hướng tiếp cận dựa theo thuật toán phân lớp Adaboost. Giới thiệu về các đặc trưng Haar-like của khuôn mặt, cách tính các đặc trưng Haar-like | Phát hiện khuôn mặt nghiêng trên ảnh và video Đồng Thị Hải Yến Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ phần mềm Mã số 60 48 10 Người hướng dẫn PGS TS Bùi Thế Duy Năm bảo vệ 2011 Abstract Trình bày về lịch sử phát triển các vấn đề khó khăn trong bài toán phát hiện khuôn mặt ứng dụng của bài toán và độ đo đánh giá chất lượng. Tìm hiểu các hướng tiếp cận giải quyết bài toán đồng thời tóm tắt sơ lược về các phương pháp nghiên cứu và thành quả đạt được của các nhà nghiên cứu trong bài toán phát hiện khuôn mặt. Đi sâu vào hướng tiếp cận dựa theo thuật toán phân lớp Adaboost. Giới thiệu về các đặc trưng Haar-like của khuôn mặt cách tính các đặc trưng Haar-like. Tiếp theo là giới thiệu về mô hình Bộ phân tầng của các lớp và cách áp dụng vào bài toán phát hiện khuôn mặt thẳng và khuôn mặt nghiêng trên ảnh và video. Xây dựng ứng dụng với các chức năng phát hiện khuôn mặt nghiêng trên ảnh tĩnh và trên camera kết hợp với chức năng phát hiện khuôn mặt thẳng của thư viện OpenCV. Keywords Nhận dạng hình ảnh Khuôn mặt Ảnh Video Content Ngày nay cùng với sự bùng nổ thông tin sự phát triển công nghệ cao sự giao tiếp giữa con người và máy tính đang thay đổi rất nhanh giờ đây giao tiếp này không còn đơn thuần dùng những thiết bị cơ học như chuột bàn phím. mà có thể thông qua các biểu hiện của khuôn mặt. Bên cạnh đó công nghệ càng phát triển thì giá cả ngày càng giảm thêm vào đó tốc độ xử lý của máy tính ngày càng cao do đó hệ thống xử lý khuôn mặt đang được phát triển rất nhiều. Trong đó bài toán phát hiện khuôn mặt thẳng và chính diện đang đạt được một kết quả rất khả quan với mô hình Bộ phân tầng của các lớp Cascade of Boosted Classifiers do Viola và Jones đề nghị. Mô hình này đạt hiệu quả cao cả về độ chính xác lẫn thời gian phát hiện. Tuy nhiên bài toán này vẫn còn là một thử thách rất lớn bởi phát hiện được khuôn mặt còn dựa vào nhiều yếu tố như tỉ lệ vị trí hướng nhìn từ trên xuống quay. kiểu chụp chụp đối diện chụp ngang . . Ngoài ra những cảm xúc của khuôn .