(untitled) - Mã, Phước Lợi (Cần Thơ, 2020)
Đề tài này đề xuất một hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt sử dụng theo trình tự các phương pháp/kỹ thuật sau: (1) phát hiện khuôn mặt người trong ảnh bằng thuật toán HOG (Histograms of Oriented Gradients), (2) dùng mô hình FaceNet để trích đặc trưng khuôn mặt người và (3) huấn luyện bộ phân lớp SVM (Support Vector Machines) để định danh khuôn mặt người. Thuật toán HOG kết hợp với SVM là mô hình phổ biến để phát hiện khuôn mặt người trên ảnh với thời gian ngắn và độ chính xác cao trong điều kiện gương mặt chính diện, cường độ ánh sáng không cao, cự ly gần và đặc biệt cả khi khuôn mặt có biểu cảm và có đeo kính,… Để xác định đặc trưng cho khuôn mặt, trước tiên đề tài phát hiện 68 điểm mốc chính trên khuôn mặt bằng thuật toán Face Landmark Estimation của thư viện OpenFace (các điểm mốc này được sử dụng để xác định vị trí đại diện cho các vùng nổi bật trên khuôn mặt như đầu cằm, cạnh bên ngoài của mỗi mắt, cạnh bên trong của mỗi lông mày,…); sau đó hệ thống sẽ căn chỉnh khuôn mặt để mắt và môi nằm chính giữa nhất có thể; các khuôn mặt sau khi được căn chỉnh sẽ được đưa vào mô hình FaceNet để trích đặc trưng. Kết quả đặc trưng khuôn mặt người là một véc tơ có 128 chiều. Sau cùng, với tập đặc trưng khuôn mặt 128 chiều, đề tài sử dụng mô hình SVM để huấn luyện và định danh khuôn mặt. Đề tài này sử dụng tập dữ liệu được thu thập từ 209 học sinh của Trường THPT Nguyễn Trung Trực, thành phố Rạch Giá, tỉnh Kiên Giang trong điều kiện ánh sáng bình thường, mỗi học sinh được thu thập 100 ảnh với các góc độ khuôn mặt khác nhau. Các bức ảnh được đưa vào mô hình trích đặc trưng để tạo thành tập dữ liệu đặc trưng của khuôn mặt. Kết quả xác định vị trí khuôn mặt trong ảnh có độ chính xác 99%. Mô hình định danh khuôn mặt trên ảnh có độ chính xác 87%.
Keywords: Hệ thống tài liệu hình ảnh,Document imaging systems