TAILIEUCHUNG - Ứng dụng thuật toán Haar-like kết hợp K-Nearst Neighbors để nhận diện khuôn mặt cho robot chuyên chở hành lý tại sân bay

Bài viết đề xuất phương pháp nhận diện khuôn mặt người trên hệ thống robot dùng để chuyên chở hành lý tại sân bay. Phương pháp kết hợp thuật toán Haar-like với K-Nearst Neighbors vào việc phát hiện khuôn mặt người trong các trường hợp khuôn mặt bị che khuất một phần, khoảng cách từ camera đến khuôn mặt thay đổi, phát hiện trong thời gian thực, phát hiện trong điều kiện khi người di chuyển với tốc độ đi bộ. | Ứng dụng thuật tốn Haar-like kết hợp K-Nearst Neighbors để nhận diện khuơn mặt cho robot chuyên chở hành lý tại sân bay như tốc độ nhận diện. Một số phương pháp được đưa ra để nhận diện khuôn mặt nhưng có thể chia thành hai hướng chính [3]: nhận diện dựa trên K Đầu tiên, nhóm nghiên cứu sử dụng thuật toán haar-like để phát hiện khuôn mặt cần được theo dõi. Khuôn mặt sẽ được xám hoá và lấy mẫu 200 lần, lưu và dán nhãn vào thư mục huấn luyện. Tiếp đến để có thể huấn luyện được dữ liệu, ta sẽ số hoá toàn bộ dữ liệu huấn luyện thành ma trận và lưu vào file có đuôi yml. 24 Internal Scientific Journal – Viet Nam Aviation Academy, Vol 1, Dec 2018 Kết quả Bảng 1: Bảng kết quả khảo sát thơng số khoảng tin cậy conf Hình 9: Một số kết quả nhận dạng và theo dõi khuơn mặt Sau đây là bảng khảo sát thơng số conf, mỗi conf sẽ cho chạy 10 lần chương trình với Đánh giá kết quả khuơn mặt cĩ trong tập dữ liệu. Thời gian dán Như trên hình 9, phương pháp nhận diện nhãn là thời gian quyết định ID khuơn mặt cĩ khuơn mặt cho kết quả: trong tập dataset. Độ chính xác là kết quả dán - Phát hiện khuơn mặt nhanh và nhạy ở nhãn lần đầu tiên so với nhãn trong tập dữ liệu. khoảng cách vừa phải. - Càng ra xa, tốc độ phát hiện càng giảm Theo dõi dùng KCF - Gĩc mặt càng nghiêng tốc độ phát hiện càng Kết quả nhận diện khuơn mặt khi người giảm di chuyển và thay đổi điều kiện ánh sáng: - Nếu sử dụng kính, tốc độ phát hiện sẽ giảm - Theo dõi được khuơn mặt di chuyển tốc độ cịn 70% tại cùng một khoảng cách xét. cao, lớn hơn 2 m/s. - Nếu tĩc che một phần mái, tốc độ phát hiện - Cĩ thể theo dõi gĩc nghiêng, gĩc ngẩng, sẽ giảm cịn 30% và che tồn bộ mái hầu như đằng sau, một phần bị che của khuơn mặt khĩ phát hiện. - Chưa cĩ khả năng cân chỉnh kích thước vùng - Khả năng phát hiện cịn phụ thuộc vào chất theo dõi để tính khoảng cách đối tượng. lượng .

• Điện - Điện tử
• Thuật toán Haar like kết hợp K Nearst Neighbors
• Nhận diện khuôn mặt
• Nhận diện khuôn mặt bị che khuất
• Robot chuyên chở hành lý tại sân bay
• Thuật toán Haar like
• Thuật toán K Nearst