HỆ THỐNG CAMERA GIÁM SÁT SỬ DỤNG KHẨU TRANG VỚI MẠNG HỌC SÂU

Abstract

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, nhận dạng khuôn mặt là một trong những ứng dụng có tính thực tiễn và phổ biến cao. Mạng học sâu (deep learning) là kỹ thuật máy học đang được áp dụng rộng rãi trong bài toán nhận dạng, ở đó, nó giải quyết được những vấn đề khó và mang lại hiệu quả nhận dạng khả quan hơn so với các phương pháp truyền thống. Kỹ thuật học sâu cố gắng bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Giống như con người học hỏi từ kinh nghiệm, một thuật toán học sâu có thể thực hiện việc học nhiều lần, sau mỗi lần học nó sẽ tự điều chỉnh các tham số của mô hình. Luận văn này nghiên cứu quy trình dò xét khẩu trang trên khuôn mặt đối tượng theo thời gian thực với kỹ thuật học sâu, nếu khuôn mặt không đeo khẩu trang thì hệ thống sẽ tiến hành rút trích đặc trưng và định danh người không đeo khẩu trang. Hệ thống dò tìm khẩu trang trên khuôn mặt sử dụng mô hình học sâu MobileNetv2. Ở bước tiếp theo (phát hiện và định danh khuôn mặt không đeo khẩu trang), để phát hiện khuôn mặt trên ảnh, hệ thống sử dụng phương pháp Haar-like; sau đó rút trích đặc trưng khuôn mặt dựa trên mô hình Histograms of Oriented Gradients; cuối cùng định danh khuôn mặt sử dụng phương pháp Chi-Square (để so khớp). Hiệu quả của mô hình đề xuất được kiểm nghiệm trên tập dữ liệu gồm nhiều ảnh của các đối tượng khác nhau. Kết quả thực nghiệm cho kết quả nhận dạng với độ chính xác cao.