Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính tự động sử dụng LPQ

Bài báo đề xuất một hệ thống nhận dạng giới tính từ ảnh mặt người hoàn toàn tự động dựa trên việc sử dụng phương pháp trích xuất đặc trưng LPQ (Local Phase Quantization). Từ ảnh input, phần ảnh khuôn mặt người sẽ được phát hiện tự động bằng cách sử dụng các đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients). Tiếp đến, các ảnh mặt sẽ được chuẩn hóa về cùng điều kiện ánh sáng bằng kỹ thuật retinal filter. Ở bước trích chọn đặc trưng, phương pháp LPQ sẽ được sử dụng nhằm trích chọn các đặc trưng cục bộ quan trọng nhất của khuôn mặt. Cuối cùng, bộ phân lớp nhị phân SVM (Support Vector Machine) sẽ được áp dụng để đưa ra giới tính cho bức ảnh mặt tương ứng. Hệ thống được thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu mặt chuẩn FERET và cho kết quả tốt (tỉ lệ nhận dạng trung bình là 98.3%). Kết quả này chứng tỏ hệ thống đề xuất có khả năng nhận dạng giới tính tốt với các ảnh mặt được thu nhận ở các điều kiện trong nhà mặc dù có sự ảnh hưởng của ánh sáng, biểu hiện khuôn mặt, các thay đổi về thời gian.

Từ khóa: Nhận dạng giới tính, Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính, Nhận dạng giới tính tự động, Hệ thống nhận dạng sử dụng LPQ, Ảnh khuôn mặt người