Thiết kế SOPC cho ứng dụng nhận dạng mặt người dùng thuật toán WMPCA

Science & Technology Development, Vol 14, No.T5 2011 
Trang 24 
THIT K SOPC CHO NG D#NG NHN DNG M$T NGƯ
I DÙNG THUT 
TOÁN WMPCA 
Trương Thanh Như, Trn Th Đi%m 
Trưng Đi hc Khoa hc T nhiên, ĐHQG-HCM 
(Bài nh
n ngày 21 tháng 03 năm 2011, hoàn chnh sa cha ngày 22 tháng 11 năm 2011) 
TÓM T
T: Phn cng gia tc cho k4 thu
t lưng t hóa vector (Vector Quantization-VQ) ñã 
ñưc phát trin thành mt thành phn nhúng (system on a programmable chip) trong các ng dng nén 
nh và nh
n dng nh thi gian thc. Ngày nay, v
i k4 thu
t FPGA (Field Progammable Gate Array) 
và công c SoPC (system on a programmable chip) cho th#y ñưc s hiu qu cao trong vic thit k 
các ng dng phn cng gia tc. Bên cnh ñó, mt trong nhng phương pháp xác su#t thng kê, phân 
tích thành phn chính ñiu bin trng s, cho ta th#y s hiu qu cao trong các ng dng nh
n dng 
nh. Bài báo này s5 gi
i thiu mt kin trúc song song da trên thu
t toán WMPCA và kin trúc SoPC 
cho h thng nh
n dng mt ngưi online. 
T
 khóa: SoPC, nh
n dng mt ngưi, thu
t toán WMPCA. 
M ĐÂU 
Nhn dng nói chung, nhn dng mt ngưi 
nói riêng là mt bài toán ñã và ñang ñưc 
nghiên c	u rt rng rãi. Các nghiên c	u ñi t( 
bài toán ñơn gin, m%i nh ch! có mt khuôn 
mt ngưi nhìn th.ng vào thit b thu hình và 
ñu tư th th.ng ñ	ng trong nh tr,ng ñen. 
Cho ñn bài toán m rng vi nhiu trưng 
hp ph	c tp hơn như nh màu, nhiu khuôn 
mt trong cùng mt nh, nhiu tư th thay ñi 
trong nhKhông nhng th bài toán còn m 
rng c phm vi nghiên c	u: t( môi trưng 
xung quanh khá ñơn gin (trong phòng thí 
nghim) cho ñn môi trưng xung quanh rt 
ph	c tp (như trong thc t). Có nhiu hưng 
nghiên c	u cho bài toán nhn dng mt ngưi 
nhưng nhìn chung có hai hưng chính như sau 
[5]: Nhn din mt khuôn mt (face 
recognition); Xác ñnh v trí nhng khuôn mt 
trong mt b	c nh (face detection). 
Khi quan sát mt khuôn mt, ta thưng tp 
trung chú ý vào nhng b phn ñc bit như: 
m,t, mũi, ming, cm, và cũng chính nhng 
b phn này cung cp nhiu thông tin nhn 
dng xác thc nht. Các b phn khác như 
vùng trán, tóc, thưng không cung cp nhiu 
thông tin hu ích cho quá trình nhn dng. 
Chính vì vy, phương pháp WMPCA ñưc 
phát trin nhm loi b& nhng vùng nh ch	a ít 
thông tin nhn dng và tp trung vào nhng 
vùng nh quan trng hơn trên nh khuôn mt. 
Mt quy trình nhn dng da theo phương 
pháp WMPCA phi tri qua các bưc sau: 
Thu thp d liu 
Đ phù hp vi cu trúc c#a cơ s d liu, 
m%i nh khuôn mt có kích thưc M’ x N’ 
TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 14, SOÁ T5 2011 
 Trang 25 
ñưc biu di-n như mt vector M chiu (M = 
M’*N’) theo phương th.ng ñ	ng, m%i phn t 
trong vector có giá tr bng ñ xám c#a mt 
ñim nh tương 	ng (nh gray), sau khi xp các 
vector này liên t
c nhau, ta ñưc mt ma trn 
có kích thưc M x N vi N bng s nh. Ma 
trn này chính là biu di-n s hc c#a cơ s d 
liu. Đ liu có th ñưc ly t( camera hoc 
ct d s/n trong b nh. 
Phân vùng nh 
Ngay sau khi kt thúc quá trình thu thp d 
liu, ma trn biu di-n s hc c#a cơ s d liu 
ñưc chia theo phương ngang thành các ma 
trn con có kích thưc M” x N vi N bng s 
nh, m%i ma trn con này xem như mt cơ s 
d liu riêng bit và ñưc tin hành phân tích 
ñc lp da theo phương pháp PCA. 
Hình1. 0nh khuôn mt trưc và sau khi phân vùng. 
Phân tích d liu da theo phương pháp PCA 
[6][7] 
Gi s x1, x2,  , xn là các vector N x 1 
Bưc 1: 
Bưc 2: tr( hai giá tr trung bình. 
Bưc 3: to thành ma trn N x M 
Sau ñó tính 
Bưc 4: tính toán các tr riêng c#a C 
λ1 > λ2 >  > λN 
Bưc 5: tính toán các vector riêng c#a C 
u1, u2,  ,uN 
Vì C ñi x	ng (N x N) nên u1, u2,  , uN hp 
thành mt cơ s (bt k mt vector x nào hay 
thm chí ( x) cũng ñu có th vit dưi dng 
mt t hp tuyn tính c#a các vector riêng) 
Bưc 6: bưc gim s chiu 
Ch! gi li nhng thuc tính tương 	ng vi 
các tr riêng ln nht. 
Do ñó, s di-n bin c#a - trong u1, u2,  
, uk là : 
Science & Technology Development, Vol 14, No.T5 2011 
Trang 26 
Phép bin ñi tuyn tính RN RK nhm 
làm gim s chiu s* là: 
PHƯƠNG PHÁP 
H thng nhn dng mt ngưi dùng thut 
toán WMPCA ñưc mô t theo sơ ñ khi sau: 
Nguyên t,c hot ñng 
Bưc 1: T( tp nh ñu vào (ly t( camera 
hoc tp d liu có s/n) ta tìm nh trung bình 
cho toàn b tp d liu. 
Bưc 2: Thc hin vic chu1n hóa tp nh 
ñu vào và nh cn nhn dng bng cách tr( 
vi nh trung bình ñ tìm ra s sai lch. 
Bưc 3: Thc hin phép chiu ñ tìm ra các 
giá tr tương 	ng c#a t(ng mt ngưi. Bưc 
này ñưc thc hin bng cách nhân s sai lch 
vi nhng h s eigenfaces tương 	ng. 
Bưc 4: Đ tìm ra ñi tưng cn nhn dng 
ta s d
ng khong cách Euclide kt hp vi 
thut toán Winner Take All thông qua lưu ñ 
thut gii Vector Quantization [1]. 
Hình 2. Sơ ñ tng quát phn c	ng WMPCA 
TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 14, SOÁ T5 2011 
 Trang 27 
Khi tính trung bình 
Hình 3. Sơ ñ khi tính trung bình 
Gi s ta có n tm nh(ma trn nh) ñưc ñt 
trong memory off chip SDRAM. Khi cho phép 
khi medium hot ñng bng cách bt tín hiu 
start = 1(ñưc ñiu khin b i CPU thông qua 
Slave_control, ñng thi cung cp mt s giá 
tr cu hình như ña ch! c#a vùng ghi, ñc, kích 
thưc c#a ma trn), master read s* t ñng tr& 
ti vùng nh ñ ñc d liu và ñưa vào b 
FIFO. Khi d liu ñưc ly ra, b counter b,t 
ñu ñm lên kt hp vi b compare s* cho ra 
tín hiu xóa thanh ghi tích lũy Reg-32 bit(b,t 
ñu quá trình tích lũy mi) ñng thi bt tín 
hiu write = 1 ñ cho phép ghi vào b FIFO 
mi d liu có giá tr. Nhng d liu có giá tr 
này sau ñó ñưc master write ghi tr li vùng 
nh off chip 
Khi tìm ñ( dư th)a c*a t)ng +nh m,u 
Ging như khi tính trung bình, khi thit k 
bao gm hai master read ñưc s d