chunghoanggiang
New Member
Download miễn phí Đề tài Nhận dạng mặt người bằng ICA
Chương 1
GIỚI THIỆU
1.Giới thiệu chung
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học khá mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh; kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng của nó.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là việc nâng cao chất lượng hình ảnh báo truyền qua giữa đường cáp London và NewYork vào năm 1920. Tuy nhiên việc xử lý, nâng cao chất lượng ảnh ban đầu còn rất sơ khai, chỉ đơn giản là xử lý phân bố các mức sáng (Mức xám và độ phân giải của ảnh).
Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi.
Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh.
Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng neural nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Trong y học, các thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hay mã hóa các mức sáng thành các màu để nội suy ảnh X-quang và các ảnh y sinh học dễ dàng. Các nhà địa vật lý dùng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh. Trong thiên văn học, các phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục ảnh bị nhiễu hay bị mất do bóng sau khi chụp. Trong vật lý, người ta dùng kỹ thuật xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh trong các lĩnh vực như plasmas và microscopy điện tử. Ngoài ra, xử lý ảnh còn xử dụng rộng rãi trong viễn thám, sinh học, y tế, hạt nhân, quân sự, công nghiệp,…
Những vấn đề cơ bản của kỹ thuật xử lý ảnh được ứng dụng nhiều trong thực tế có thể kể đến như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, nhận dạng vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-quang và các mẫu máu, xử lý ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu trữ và truyền dữ liệu trong truyền hình
Một trong những ứng dụng của xử lý ảnh là nhận dạng mặt người. Lĩnh vực này ngày càng thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Trên thế giới lĩnh vực này đã được nghiên cứu từ lâu song ở Việt Nam đây là một lĩnh vực mới, tài liệu còn rất hạn chế.
Như đã nêu ở trước, các tín hiệu trộn quan sát được x phải có trị trung bình m = E[x] bằng không, điều này cũng có nghĩa là các tín hiệu nguồn s cũng có trị trung bình là không. Nếu các tín hiệu chưa có trị trung bình là không ta thực hiện phép qui tâm tức trừ phân bố của các biến ngẫu nhiên với các trị trung bình của chúng:
trong đó là vector ngẫu nhiên chưa có trung bình là không. Sau khi đã ước lượng ma trận A và các thành phần s ta có thể thêm trở lại các trị trung bình của chúng. Khi vector ngẫu nhiên x (hay s) có trị trung bình là không thì hiệp phương sai và tương quan của nó giống nhau.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Chương 1
GIỚI THIỆU
1.Giới thiệu chung
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học khá mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh; kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng của nó.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là việc nâng cao chất lượng hình ảnh báo truyền qua giữa đường cáp London và NewYork vào năm 1920. Tuy nhiên việc xử lý, nâng cao chất lượng ảnh ban đầu còn rất sơ khai, chỉ đơn giản là xử lý phân bố các mức sáng (Mức xám và độ phân giải của ảnh).
Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi.
Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh.
Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng neural nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Trong y học, các thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hay mã hóa các mức sáng thành các màu để nội suy ảnh X-quang và các ảnh y sinh học dễ dàng. Các nhà địa vật lý dùng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh. Trong thiên văn học, các phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục ảnh bị nhiễu hay bị mất do bóng sau khi chụp. Trong vật lý, người ta dùng kỹ thuật xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh trong các lĩnh vực như plasmas và microscopy điện tử. Ngoài ra, xử lý ảnh còn xử dụng rộng rãi trong viễn thám, sinh học, y tế, hạt nhân, quân sự, công nghiệp,…
Những vấn đề cơ bản của kỹ thuật xử lý ảnh được ứng dụng nhiều trong thực tế có thể kể đến như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, nhận dạng vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-quang và các mẫu máu, xử lý ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu trữ và truyền dữ liệu trong truyền hình
Một trong những ứng dụng của xử lý ảnh là nhận dạng mặt người. Lĩnh vực này ngày càng thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Trên thế giới lĩnh vực này đã được nghiên cứu từ lâu song ở Việt Nam đây là một lĩnh vực mới, tài liệu còn rất hạn chế.
Như đã nêu ở trước, các tín hiệu trộn quan sát được x phải có trị trung bình m = E[x] bằng không, điều này cũng có nghĩa là các tín hiệu nguồn s cũng có trị trung bình là không. Nếu các tín hiệu chưa có trị trung bình là không ta thực hiện phép qui tâm tức trừ phân bố của các biến ngẫu nhiên với các trị trung bình của chúng:
trong đó là vector ngẫu nhiên chưa có trung bình là không. Sau khi đã ước lượng ma trận A và các thành phần s ta có thể thêm trở lại các trị trung bình của chúng. Khi vector ngẫu nhiên x (hay s) có trị trung bình là không thì hiệp phương sai và tương quan của nó giống nhau.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links