ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ lª thÞ kim nga NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SỸ Hà Nội – 2006 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Thị Kim Nga NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ Thông tin Mã số: 1.01.10 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Năng Toàn Hà Nội – 2006 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung bản luận văn này là do tôi tự sưu tầm, tra cứu và sắp xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu của đề tài. Nội dung luận văn này chưa từng được công bố hay xuất bản dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không sao chép từ bất kỳ một công trình nghiên cứu nào. Tất cả phần mã nguồn của chương trình đều do tôi tự thiết kế và xây dựng, trong đó có sử dụng một số thư viện chuẩn và các thuật toán được các tác giả xuất bản công khai và miễn phí trên mạng Internet. Nếu sai tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà nội, ngày 25 tháng 11 năm 2006 Người cam đoan Lê Thị Kim Nga LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến các thầy cô giáo đã nhiệt tình giảng dạy trong suốt thời gian tôi học tập tại lớp Cao học K11T2 trường Đại học Công Nghệ và đặc biệt tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Đỗ Năng Toàn, Viện Công nghệ thông tin, Viện Khoa học Việt Nam - Người đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và giúp đỡ tôi hoàn thành bản Luận văn này. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, đã tạo điều kiện tốt nhất về mọi mặt, động viên tôi trong suốt quá trình học tập cũng như làm tốt nghiệp. Cuối cùng, xin cảm ơn các đồng nghiệp, các bạn bè đã động viên cổ vũ để tôi hoàn thành luận văn đúng thời hạn. Hà Nội, ngày 25 tháng 11 năm 2006 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 1 DANH MỤC CÁC BẢNG 1 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 2 MỞ ĐẦU 4 Chương 1 -TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU TRONG ẢNH 7 1.1 Bài toán phát hiện chất liệu trong ảnh 7 1.1.1 Chất liệu trong ảnh 7 1.1.2 Phát hiện chất liệu 8 1.2 Các đặc trưng của chất liệu trong ảnh 9 1.2.1 Màu sắc 9 1.2.2 Kết cấu 10 1.2.3 Hình dạng 11 1.2.4 Mối quan hệ không gian 11 1.3 Các độ đo sự tương tự thường sử dụng 12 1.4 Mô hình bài toán phát hiện chất liệu 15 Chương 2 – CÁC CÁCH TIẾP CẬN TRONG PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU 16 2.1 Phương pháp Habin cải tiến 16 2.1.1 Phương pháp Habin 18 2.1.2 Phương pháp Habin cải tiến 20 2.2 Phương pháp trừu tượng ảnh dựa trên chữ ký nhị phân 21 2.3 Phương pháp Ma trận Ordinal Co-occurrence 25 2.3.1 Ma trận Ordinal Co-occurrence 25 2.3.2 Giải thuật 27 2.3.3 So sánh các đặc điểm 28 2.4 Cách tiếp cận Mạng Nơron 29 2.4.1 Mô hình Mạng Nơron nhân tạo 30 2.4.2 Hàm kích hoạt 31 2.4.3 Vấn đề học 31 2.4.4 Mạng Nơron dùng cho phân tích thành phần chính 32 2.4.5 Mạng Nơron xoắn và bài toán phát hiện chất liệu 32 2.5 Cách tiếp cận mô hình Markov ẩn HMM 37 2.5.1 Nền tảng của phương pháp 37 2.5.2 Mô hình HMM 43 2.5.3 Vấn đề phát hiện bằng HMM 45 Chương 3 - ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU 47 3.1 Phát hiện kính 47 3.1.1 Tính chất cơ lý của chất liệu thủy tinh 47 3.1.2 Thuật toán 55 3.1.3 Một số kết quả thực nghiệm 56 3.2 Phát hiện mặt người 56 3.2.1 Cách tiếp cận Mạng Nơron 56 3.2.2 Cách tiếp cận mô hình HMM 64 KẾT LUẬN 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 1 BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT Kí hiệu Từ Tiếng Anh Giải thích CCV Color Cohenrence Vector Vectơ kết dính màu CBA Constant – Bin Allocation Cấp phát các bin cố định GCH Global Color Histogram Biểu đồ màu toàn cục HMM Hidden Markov Model Mô hình Markov ẩn LCH Local Color Histogram Biểu đồ màu cục bộ VBA Variable – Bin Allocation Cấp phát các bin thay đổi DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1. Chữ ký chi tiết dựa trên CBA 23 Bảng 2.2. Chữ ký của ba ảnh X, Y, Z 24 Bảng 3.1. Thống kê một số tính chất và đặc trưng cơ bản của một vài loại thủy tinh điển hình. 48 2 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Trang Hình 1.1. Sơ đồ chức năng phát hiện chất liệu 15 Hình 2.1. Hai ảnh và biểu đồ màu toàn cục của chúng 16 Hình 2.2. Ví dụ chỉ ra LCH bị lỗi 17 Hình 2.3. Xây dựng đồ thị hai phía 19 Hình 2.4. Đồ thị hai phía biểu diễn mối quan hệ giữa các khối và giá trị đối sánh nhỏ nhất. 19 Hình 2.5. Sử dụng giá trị đối sánh cực tiểu để tính toán khoảng cách giữa hai ảnh L và M, L và N. 20 Hình 2.6. Tập các ảnh mẫu 22 Hình 2.7. Ma trận Co-occurrence 26 Hình 2.8. Vùng lân cận 3 x 3 với 4 cặp điểm đối xứng. 27 Hình 2.9. Mã mô tả giải thuật xây dựng ma trận Ordinal Co-occurrence. 28 Hình 2.10. Nơron nhân tạo j. 30 Hình 2.11. Cấu trúc LeNet-5, Mạng Nơron xoắn. 34 Hình 2.12. Đồ thị của hai hàm P(x/ 1 ) và P(x/ 2 ). 39 Hình 2.13. Mô tả thuật toán Viterbi. 42 Hình 2.14. Mô hình kiểu mẫu của một HMM ba trạng thái. 43 Hình 3.1. Ảnh kết quả phát hiện chất liệu kính. 56 Hình 3.2. Mô hình hoạt động của mạng nơron. 57 3 Hình 3.3. Ví dụ các đầu vào và đầu ra cho huấn luyện mạng định tuyến. 58 Hình 3.4. Cấu trúc mạng xác định mặt. 60 Hình 3.5. Ảnh gốc chứa một mặt trong ảnh. 63 Hình 3.6. Vùng có da sau khi tách. 63 Hình 3.7. Những vùng tìm được của mạng. 63 Hình 3.8. Kết quả cuối cùng sau khi sử dụng ngưỡng động. 63 Hình 3.9. Ảnh gốc với trường hợp có nhiều mặt. 63 Hình 3.10. Vùng da sau khi được tách. 64 Hình 3.11. Ảnh trước khi tách ngưỡng động. 64 Hình 3.12. Kết quả sau khi tách ngưỡng với trường hợp ảnh chứa nhiều mặt.64 Hình 3.13. Một ảnh mẫu từ tập phân phối thỏa mãn D và có năng lượng cực tiểu. 69 Hình 3.14. Kết quả phát hiện da mặt bằng mô hình HMM. 71 Hình 3.15. Phát hiện nhầm màu da. 71 [...]... chất liệu cùng với một số kỹ thuật phát hiện chất liệu cơ bản Chương 2: Các kỹ thuật phát hiện chất liệu Các kỹ thuật được trình bày dựa vào các đặc trưng cơ bản của chất liệu và các phương pháp phát hiện dựa trên mạng nơron, mô hình xác suất Markov ẩn Chương 3: Ứng dụng Trong phần này luận văn trình bày ứng dụng phát hiện chất liệu kính và phát hiện mặt người theo mô hình màu da dựa trên mạng nơron và. .. Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện chất liệu và ứng dụng Bố cục của luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung được tổ chức như sau: Chương 1: Tổng quan về phát hiện chất liệu trong ảnh Chương này trình bày định nghĩa chất liệu của một đối tượng trong ảnh, cũng như bài toán phát hiện chất liệu và cách giải quyết Đồng thời cũng trình bày một cách tổng quan về nội dung ảnh của chất. .. nhiều ứng dụng quan trọng, muốn nhận dạng thì trước hết phải phát hiện ra nó đã chứ Nhận dạng hay phát hiện đối tượng có rất nhiều cách tiếp cận để giải quyết, mặc dù mỗi một loại đối tượng sẽ có một kỹ thuật cụ thể, song chúng vẫn có một cơ sở chung Cách tiếp cận dựa vào chất liệu của đối tượng đang là một hướng nghiên cứu mới hiện nay, ví dụ có thể phát hiện ra khuôn mặt người nhờ vào chất liệu da... Markov ẩn 6 Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU TRONG ẢNH Chương này trình bày tổng quan về bài toán phát hiện chất liệu trong ảnh, đề cập đến hai vần đề chính là các đặc trưng ảnh của chất liệu và các độ đo tương ứng 1.1 Bài toán phát hiện chất liệu trong ảnh 1.1.1 Chất liệu trong ảnh Theo quan điểm thông thường, chất liệu chính là những đặc trưng cho một dạng vật chất cụ thể Theo quan điểm khoa... TIẾP CẬN TRONG PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU Phần này trình bày một số phương pháp được sử dụng hiệu quả trong cách tiếp cận để giải quyết bài toán phát hiện chất liệu Trong đó bao gồm các kỹ thuật dựa vào các đặc trưng cơ bản của chất liệu và các cách tiếp cận phát hiện chất liệu dựa trên mạng nơron, mô hình xác suất Markov ẩn 2.1 Phương pháp Habin cải tiến Như chúng ta đã biết, biểu đồ màu là một trong những... chất liệu cũng chính là kính, hay chất liệu của một toà nhà có thể là kính nếu tòa nhà có nhiều cửa được làm bằng chất liệu kính, chất liệu của một chiếc ô tô có thể là kính nếu ta chỉ xét ô tô với kính chắn gió v.v Như vậy phát hiện chất liệu cũng chính là phát hiện ảnh của chất liệu đó trong một bức ảnh Như thế nội dung ảnh của một đối tượng chính là nội dung của chất liệu trong ảnh hay còn gọi là nội... ij 1.4 Mô hình bài toán phát hiện chất liệu Ảnh đầu vào Ảnh chất liệu Trích chọn đặc trưng: Màu sắc, kết cấu Trích chọn đặc trưng: Màu sắc, kết cấu So sánh độ tương tự Ảnh kết quả (ảnh có khoanh các vùng chất liệu) Hình 1.1 Sơ đồ chức năng phát hiện chất liệu Song để tăng cường độ chính xác, ta có thể sử dụng các mô hình học dữ liệu – cụ thể là học các đặc trưng của chất liệu Hiện nay, công nghệ ưu... nay, ví dụ có thể phát hiện ra khuôn mặt người nhờ vào chất liệu da mặt, hoặc phát hiện người dựa vào chất liệu vải mà người đó đang mặc, hay có thể phát hiện ô tô dựa vào chất liệu kính v.v Song càng quan trọng hơn nếu ta xét đến tính thiết thực của loại chất liệu cần phát hiện Chẳng hạn, kính là một loại chất liệu được sử dụng rất phổ biến, nó có khắp mọi nơi như kính chắn gió của ô tô, các cửa bằng... năng phát triển của mỗi quốc gia Như vậy bài toán phát hiện chất liệu là một cách tiếp cận mới trong khoa học nhận dạng hay mô hình hóa trong thực tại ảo, là cơ sở để xây dựng nhiều ứng dụng quan trọng và cần thiết Bên cạnh đó, bài toán phát hiện chất liệu kính có thể ứng dụng cho bài toán giám sát giao thông tự động, đặt biệt ở Việt Nam hiện nay, đây chính là tính thời sự của vấn đề 5 Mặt khác, hiện. ..MỞ ĐẦU Trong cuộc sống hằng ngày, chúng ta thường xuyên cần phải phát hiện và phân biệt các sự vật hiện tượng trong thế giới thực như các đối tượng, chất liệu, thực phẩm, địa danh v.v và thậm chí là thời gian trong ngày Việc phát hiện các loại sự vật hiện tượng này một cách tự động là một vấn đề hết sức thiết thực trong một xã hội hiện đại Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của ngành Khoa . ảnh của chất liệu cùng với một số kỹ thuật phát hiện chất liệu cơ bản. Chương 2: Các kỹ thuật phát hiện chất liệu Các kỹ thuật được trình bày dựa vào các đặc trưng cơ bản của chất liệu và các. cận dựa vào chất liệu của đối tượng đang là một hướng nghiên cứu mới hiện nay, ví dụ có thể phát hiện ra khuôn mặt người nhờ vào chất liệu da mặt, hoặc phát hiện người dựa vào chất liệu vải. -TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU TRONG ẢNH 7 1.1 Bài toán phát hiện chất liệu trong ảnh 7 1.1.1 Chất liệu trong ảnh 7 1.1.2 Phát hiện chất liệu 8 1.2 Các đặc trưng của chất liệu trong ảnh