Tên tiểu luận: "Xây dựng ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong ảnh sử dụng opencv" + báo cáo chi tiết, tiểu luận tốt nghiệp <= 9.đ -thuật toán phát hiện khuôn mặt Haar cascade +adaboost
-thuật toán nhận diện khuôn mặt LBPH
1. GIAI ĐOẠN THU THẬP DỮ LIỆU (QUÉT MẶT)
Mục đích:
Thu thập ảnh khuôn mặt của người dùng để phục vụ cho việc huấn luyện mô hình nhận diện.
Cách hoạt động:
-
Camera máy tính được mở thông qua cv2.VideoCapture(0)
-
Ảnh video được chuyển sang ảnh xám (Grayscale) để giảm độ phức tạp xử lý
-
Thuật toán Haar Cascade được sử dụng để phát hiện vị trí khuôn mặt
-
Mỗi khuôn mặt được cắt ra và lưu thành 100 ảnh trong thư mục TrainingImage
-
Ảnh được đặt tên theo định dạng: Tên.ID.SốThứTự.jpg
+Thuật toán sử dụng:
👉 Haar Cascade Classifier
2. GIAI ĐOẠN HUẤN LUYỆN (TRAIN ẢNH)
Mục đích:
Xây dựng mô hình học máy để phân biệt và nhận diện từng khuôn mặt.
Cách hoạt động:
-
Đọc toàn bộ ảnh trong thư mục TrainingImage
-
Trích xuất ID từ tên file
-
Chuyển ảnh thành mảng số (numpy array)
-
Dữ liệu được đưa vào mô hình LBPH
-Thuật toán sử dụng:
👉 LBPH – Local Binary Patterns Histogram
Nguyên lý LBPH:
-
Chia ảnh khuôn mặt thành các ô nhỏ (cells)
-
Với mỗi pixel:
-
Tính Histogram cho mỗi vùng
-
Ghép các histogram lại → vector đặc trưng
-
So sánh vector mới với dữ liệu đã train bằng khoảng cách Euclidean
=Mô hình sau khi train được lưu tại: TrainingImageLabel/Trainner.yml
Mục đích:
Nhận diện người dùng theo thời gian thực và ghi nhận điểm danh.
Cách hoạt động:
-
Camera được bật để quét khuôn mặt
-
Haar Cascade phát hiện khuôn mặt
-
LBPH dự đoán ID và độ tin cậy (confidence)
-
Nếu confidence < ngưỡng (60) → nhận diện thành công
-
Nếu vượt ngưỡng → Unknown
Ghi nhận điểm danh:
Share code
Code đồ án
Sharecode
Code phần mềm quản lý
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
có file hướng dẫn kèm theo khi Dow về : cài đặt thư viện opencv
== Code chạy trên Pycharm 2025 .
ok ..
end.