Tác giả :

Đu Trng Hin, Ngô Quc Cường, Trn Tùng Giang

Trường Đi Hc Sư Phm K Thut TP. HCM

TÓM TT : Nhn dng mt người trong video là đ tài đang được chú ý trong nhng năm gn đây trong lĩnh vc th giác máy tính. So vi nhn dng trên nh tĩnh truyn thng, nhn dng trên video có nhiu li thế v lượng thông tin đ tăng đ chính xác và n đnh. Tuy nhiên vic nhn dng nh trong video cũng gp nhiu khó khăn vì s biến thiên ln v t l khuôn nh, cht lượng nh trong video kém, đ chói và tư thế khuôn mt thay đi, khuôn mt b che ph. Bài báo này đưa ra phương pháp nhn dng khuôn mt trong video da vào nh ca các khung hình trong video. Quá trình nhn dng khuôn mt trong video gm ba công đon chính-Tách khuôn mt dùng thut toán Haar-like, trích đc trưng khuôn mt dùng PCA và nhn dng dùng mng nơ ron đa lp. Thut toán nhn dng trong bài này được kim tra bng đon phim có 1000 khung hình. Đ chính xác ca thut toán nhn dng là 98%.

T khóa: Khung hình trong video, đc tính Haar-Like, nhn dng khuôn mt, phân tích thành phn chính, mng nơ ron, vector riêng, khuôn mt riêng.

ABSTRACT : Face recognition in videos has been a hot topic in computer vision in recent years. Compared to traditional face analysis, video-based face recognition has the advantages of more abundant information to improve accuracy and robustness, but also suffers from large scale variations, low quality of facial images, illumination changes, pose variations and occlusions. The paper presents a method for face recognition based on video-image based methods. The proposed method consists of three stages: face detection using Haar-Like feature, feature extraction using principle component analysis, and recognition using the feed forward back propagation Neural Network. The algorithm has been tested on a video with 1000 frames (1000 images). Test results gave a recognition rate of 98%.

Key words: Video frame, Haar-Like feature, Face recognition, Principal component analysis (PCA), Artificial Neural network (ANN), Eigenvector, Eigenface.

Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 21,000

Tổng truy cập:230,333