Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
DẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd DLUẬN ÁN TIẾN SĩTP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2022DẠI HỌC QUỐC GIA TP. Hồ CHÍ MINHTRƯỜNG DẠI HỌC BÁCH KHOADĂNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MẪU DựA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHDChuyên ngành: Kỹ thuật Viễn Thông Mã số chuyên ngành: 62520208Phân biện độc lặp: PGS. TS. Phan Van CaPhan biệ Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd n dộc lạp: PGS. TS. Trần (/ông HùngPhân biộn: PGS. TS. Phạm Hòng LienPhân biện: TS. Lê Xuân VinhPhan biện: TS. Iran ì rung DuyNGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS. TSPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
. Dỏ HỒNG TUẤNLỜI CAM DOANrác giã xin cam đoan dãy là cõng trinh nghiên cửu của bản thân tác giâ. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận ánDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd dân và glũ nguồn tài liệu tham khão đúng quy định.Tác giã luận ánDĂNG NGUYÊN CHÂUABSTRACTFace recognition with only one image or single sample for each person (SSPP) in database is an important problem in face recognition field because the recognition rates of all face recognition methods seriously Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd drop in the case of SSPP problem. In recent decades, various face recognition methods have been proposed for solving the SSPP problem. In comparing wPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
ith other face recognition methods, the local feature based face recognition methods are simple and easy to deploy in real face recognition applicatioDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd so a variant feature with non-ideal conditions of face image, especially with different lighting conditions of face image.The Modified Hausdorff Distance (MHD) is an efficient and widely used distance in face recognition field. A lot of SSPP face recognition methods, that use edge pixel as local fea Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd ture of face image, use the MHD for measuring the dissimilarity between two sets of feature of face images. In this study, a novel Hausdorff distance-Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
based distance is proposed, the Least Trimmed Modified Hausdorff Distance (LT-MHD). Based on the proposed distance, two face recognition in SSPP condiDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd ethod. The experimental results of recognition rates of the LT-NMHD method and the LT-LHD method prove the efficiency of using the LT-MHD for measuring the distance Ijetween two sets of face image feature. By using the LT-MHD, the recognition rate of face recognition methods increase 2-10% in compar Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd ing with the case using the MHD for measuring the distance between two sets of face image feature. Moreover, the recognition rates of the LT-LHD methoPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
d and the LT-NMHD method are compared with various face recognition methods, which are proposed in recent years, in SSPP situation. In the same conditDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd , the recognition rate of the LT-LHD method is 2-11% higher than the recognition rates of state-of-art SSPP face recognition methods over the past five years.The computational complexity is a disadvantage of the LT-MHD. This makesiithe computational complexities of the face recognition methods that Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd use LT-MHD, i.e. the LT-LHD method and the LT-NMHD method, become very high. In CAD/CAM/CAE field, a lot of methods were proposed with the purposed rePhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
ducing the computational complexity of Hausdorff computing, in recent decade. The EARLYBREAK method and the Local Start Search (LSS) method are two stDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd tional complexity the LT-L1ID method and the LSS method is used for reducing the computational complexity of the LT-NMHD method. The experimental results show that computational complexities of the LT-LHD method and the LT-NMHD method decrease 67% and 17%, respectively. These results demonst rate t Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd he efficiency of using t he EARLYBREAK method and the LSS method for reducing the face recognition methods using the LT-MHD.Moreover, in this researchPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
, a model, that is a combination of a convolutional neural network (CNN) model with the LT-MHD distance, for face image feature extraction is proposedDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd using the LT-MIID distance as the loss function makes an improvement of recognition rate of the model up to 43%.iiiTÓM TẮT LUẬN ÁNNhận đụng khuôn mặt trong điều kiện chì có một ảnh cho mồi người trong cơ SỞ dữ liệu, single sample per person (SSPP), là một bài toán cực kì quan trọng trong linh vực nh Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd ận dạng khuôn mặt vì tý lệ nhận dạng của các phương pháp đều bị ành hường nghiêm trọng trong điều kiện SSPP. Trong những năm qua, đã có rốt nhiều cácPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
phương pháp nhận dạng khuôn mặt được đề xuất nham giãi quyết bài toán SSPP. Trong đó, so sánh với các phương pháp nhận dạng khuôn mật khác, nhóm phươnDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd nh là một đặc trưng cục bộ dược sứ dụng rộng rãi trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt vi đặc trưng này phản ánh rất tốt cấu trúc của khuôn mặt. Bẽn cạnh đó. các dặc trưng này bền vừng với các •liều kiện không lý tưởng của ảnh dầu vào, nhất là các điều kiện chiếu sáng khác nhau của ánh đầu vào.Khoáng c Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd ách Hausdorlĩ trung bình, là một phép do hiệu quá được sử dụng rộng rài trong lình vực nhận dạng khuôn mặt. Các phương pháp nhận d.ạng khuôn mặt trongPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
diều kiện SSPP sử dụng dặc trưng cục l)ộ là các pixel cạnh thường sứ dụng khoáng cách Hausdorff trung bình để do sự giống nhau giữa hai tập hợp các dDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd h các giá trị lớn nhất. Least Trimmed Modified Hausdoriĩ Distance (LT-MHD). Dựa trên khoảng cách mới được dề xuất, chúng tôi đề xuất hai phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong diều kiện SSPP. phương pháp Least Trimmed Line Hausdorff Distance (LT-LHD) và phương pháp Least TYimmed New Modified Hausdorf Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd f Distance (LT-NMHD). Các kết quà mô phóng về tỷ nhận dạng khuôn mặt của hai phương pliáp LT-NMHD và LT-LHD đâ chứng minh sự hiệu quà cùa việc dùng khPhương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd
oảng cách LT-MHD thay vì khoang cách Hausdorff trung bình. Việc sử dụng khoảng cách LT-NÍHD giúp làm tàng tỷ lệ nhận dạng khuôn mặt khoảng 2-10% so vóDẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHD Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd và LT-LHD cùng dược so sánh vói một số phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong diều kiên SSPP khác dược dề xuất trong những năm gần dây. Các kết (piá nhận dạng trong cùng một diều kiện mô phỏng cùng cho thấy ràng hai phương pháp LT-LHDiv Phương pháp nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện đơn mẫu dựa trên độ đo lt mhd DẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐẶNG NGUYÊN CHÂUPHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TRONG ĐIỀU KIỆN ĐƠN MAU DỰA TRÊN ĐỘ ĐO LT-MHDGọi ngay
Chat zalo
Facebook