ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN MẠNH CƢỜNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG CAMERA QUAN SÁT BẢO VỆ MỤC TIÊU Ngành: Công nghệ Thông tin Mã số: 1.01.10 LUẬN VĂN THẠC SỸ Người hướng dẫn khoa học: PSG.TS Phương Minh Nam Hà Nội -2008 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC ……………………… …….………… …………………………1 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT………… ………… ………………………… DANH MỤC HÌNH VẼ………………… ……….……….………………….4 MỞ ĐẦU Cơ sở khoa học ý nghĩa thực tiễn Cơ sở thực tiễn Cơ sở khoa học Ý nghĩa thực tiễn Luận văn 11 Mục tiêu nội dung nghiên cứu 12 Cấu trúc Luận văn 13 CHƢƠNG - TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG CAMERA QUAN SÁT Error! Bookmark not defined 1.1 Cấu hình kỹ thuật hệ thống Error! Bookmark not defined 1.1.1 Khối thu nhận hình ảnh (camera) Error! Bookmark not defined 1.1.2 Khối truyền dẫn Error! Bookmark not defined 1.1.3 Khối hiển thị Error! Bookmark not defined 1.1.4 Bộ tổng hợp hình (Multiplexer) Error! Bookmark not defined 1.1.5 Thiết bị ghi hình Error! Bookmark not defined 1.1.6 Bộ cấp nguồn Error! Bookmark not defined 1.2 Một số camera quan sát thị trƣờng Việt NamError! Bookmark not defined 1.2.1 Camera IP VIVOTEK IP6122 Error! Bookmark not defined 1.2.2 Camera IP VIVOTEK IP7139 Error! Bookmark not defined 1.2.3 Camera IP VIVOTEK PZ6122 Error! Bookmark not defined 1.2.4 Camera Network AXIS 211 Error! Bookmark not defined 1.2.5 Camera IP AVtech AVI 201 Error! Bookmark not defined 1.2.6 Camera IP AVTech AVI 202 Error! Bookmark not defined 1.3 Giải pháp sử dụng camera kết nối trực tiếp với máy tínhError! Bookmark not defined 1.3.1 Giải pháp camera analog Error! Bookmark not defined 1.3.2 Giải pháp camera số Error! Bookmark not defined 1.3.3 Đề xuất số loại camera đáp ứng yêu cầu Luận văn Error! Bookmark not defined 1.4 Các chức phần mềm hệ thống camera quan sátError! Bookmark not defined 1.4.1 Phát đối tượng Error! Bookmark not defined 1.4.2 Phân loại đối tượng Error! Bookmark not defined 1.4.3 Theo vết đối tượng chuyển động Error! Bookmark not defined 1.5 Một số chuyên đề cần nghiên cứu hệ thống camera quan sát Error! Bookmark not defined 1.5.1 Phát đối tượng ra/vào cửa Error! Bookmark not defined 1.5.2 Phát di chuyển bất thường đối tượng khu vực xác địnhError! Bookmark not defined 1.5.3- Phát phương tiện đỗ, dừng thời gian quy địnhError! Bookmark not defined 1.5.4- Kiểm soát, phát việc lấy, mang vác đồ vật khỏi khu vực bảo vệ Error! Bookmark not defined 1.5.5- Xác định chuyển động, đối tượng bất thườngError! Bookmark not defined 1.5.7- Kiểm soát đám đông Error! Bookmark not defined CHƢƠNG - KỸ THUẬT PHÂN TÍCH HÌNH ẢNH VIDEOError! Bookmark not defined 2.1 Tiền xử lý hình ảnh[1] Error! Bookmark not defined 2.1.1 Kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm ảnhError! Bookmark not defined 2.1.2 Kỹ thuật lọc số miền không gian Error! Bookmark not defined 2.2 Phát đối tƣợng Error! Bookmark not defined 2.2.1 Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh Error! Bookmark not defined 2.2.2 Kỹ thuật trừ ảnh phân khối Error! Bookmark not defined 2.2.3 Phương pháp biểu đồ mức xám Error! Bookmark not defined 2.2.4 Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào đặc trưng Error! Bookmark not defined 2.3 Nhận dạng đối tƣợng Error! Bookmark not defined 2.3.1 Phương pháp nhận dạng dựa hình tháiError! Bookmark not defined 2.3.2 Phương pháp nhận dạng dựa vào mơ hình mạng nơron nhân tạo Error! Bookmark not defined 2.4 Theo vết đối tƣợng chuyển động Error! Bookmark not defined 2.5 Phát khuôn mặt Error! Bookmark not defined CHƢƠNG - THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNHError! Bookmark not defined 3.1 Thu nhận ảnh trực tiếp từ camera Error! Bookmark not defined 3.2 Tiền xử lý Error! Bookmark not defined 3.2.1 Biến đổi ảnh đa mức xám Error! Bookmark not defined 3.2.2 Toán tử nhân chập Error! Bookmark not defined 3.3 Phát sai khác khung hình Error! Bookmark not defined 3.4 Phát đối tƣợng xuất khung hìnhError! Bookmark not defined 3.5 Nhận dạng đối tƣợng mơ hình mạng nơronError! Bookmark not defined KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Error! Bookmark not defined A GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH Error! Bookmark not defined Giao diện Error! Bookmark not defined Giao diện chƣơng trình giám sát ngƣời Error! Bookmark not defined Giao diện chƣơng trình huấn luyện Error! Bookmark not defined B CHƢƠNG TRÌNH NGUỒN Error! Bookmark not defined Biến đổi ảnh đa mức xám Error! Bookmark not defined Toán tử nhân chập Error! Bookmark not defined 3 Phát đối tƣợng Error! Bookmark not defined Nhận dạng đối tƣợng Error! Bookmark not defined Theo vết đối tƣợng Error! Bookmark not defined Phát khuôn mặt Error! Bookmark not defined Huấn STT TỪ GIẢI NGHĨA luyện mạng LIỆU KHẢO TÀI THAM .……………… .….……………………85 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ADSL MPEG-1 CCTV DVR DVS DVSr NVR MJPEG ĐTDĐ VGA USB IP AVI ATM RGB JPEG NTSC NSD Asymmetrical Digital Subcriber Line Chuẩn nén video MPEG-1 Closed-circuit television Digital Video Recorder Chuẩn ghi hình ảnh Chuẩn ghi hình ảnh Networked Video Recorder Chuẩn nén video MJPEG Điện thoại di động Video Graphic Adapter Universal Serial Bus Internet Protocol Định dạng tệp video Máy rút tiền tự động Red Green Blue Một chuẩn ảnh chuẩn hình ảnh Người sử dụng DANH MỤC HÌNH VẼ STT CHÚ THÍCH TRANG 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Hình 1.1: Quá trình phân đoạn tìm kiếm video Hình 2.1 Cấu hình hệ thống camera quan sát Hình 2.2: Cấu tạo Camera Hình 2.3: Camera cố định Hình 2.4 : P/T/Z Camera Hình 2.5: Màn hình Hình 2.6: Cấu hình ghép nối camera với tổng hợp hình Hình 2.7: Thiết bị ghi hình Hình 2.7.1: Camera IP VIVOTEK IP6122 Hình 2.7.2: Camera IP VIVOTEK IP7139 Hình 2.7.3: Camera IP VIVOTEK PZ6122 Hình 2.7.4: Camera Network AXIS 211 Hình 2.7.5: Camera IP AVtech AVI 201 Hình 2.8: Các chức hệ camera giám sát Hình 2.9: Phát đối tƣợng ra/vào cửa Hình 2.10: Phát di chuyển bất thƣờng đối tƣợng khu vực xác định Hình 2.11: Phát phƣơng tiện đỗ, dừng thời gian quy định Hình 2.12: Kiểm sốt, phát việc lấy, mang vác đồ vật khỏi khu vực đƣợc bảo vệ Hình 2.13: Xác định chuyển động, đối tƣợng bất thƣờng Hình 2.14: Kiểm sốt, phát phƣơng tiện động danh sách ý Hình 2.15: Kiểm sốt đám đơng Hình 3.1: Tăng cƣờng độ tƣơng phản Hình 3.2: So sánh lƣợc đồ mức xám Hình 3.3: Phát đặc trƣng dựa vào cạnh Hình 3.4: Các mẫu vector đặc trƣng cho di chuyển camera Hình 3.5: Phân loại đối tƣợng Hình 3.6: Xác định đƣờng biên Hình 3.7: Thuật tốn phân tích hình dáng đối tƣợng Hình 3.8: Mơ hình chuyển động ngƣời Hình 4.1: Phát sai khác khung hình Hình A.1: Giao diện chƣơng trình Hình A.2: Chức giám sát đồ vật Hình A.3: Chức giám sát ngƣời Hình A.4: Chức phát khn mặt Hình A.5: Huấn luyện khn mặt 13 14 14 14 15 15 16 17 17 18 18 18 22 23 24 24 25 25 26 27 28 36 37 38 39 40 41 41 52 62 63 64 64 65 MỞ ĐẦU Cơ sở khoa học ý nghĩa thực tiễn Cơ sở thực tiễn Tình hình nghiên cứu, ứng dụng triển khai cơng nghệ thơng tin nói chung ứng dụng khoa học cơng nghệ công tác bảo vệ an ninh công cộng chống khủng bố nói riêng số nƣớc khu vực nhƣ toàn giới ngày phát triển Xây dựng hệ thống Camera giám sát sử dụng quan, tổ chức, lực lƣợng chống khủng bố, lực lƣợng cảnh sát, lực lƣợng phòng thủ dân sự…., đặc biệt ứng dụng lĩnh vực an ninh công cộng đƣợc nƣớc phát triển giới nghiên cứu triển khai, từ sau xảy vụ khủng bố 11/9 Nhiều hệ thống camera giám sát an ninh với công nghệ tiên tiến có cấu trúc cơng nghệ kỹ thuật tốt, đảm bảo kết nối hệ thống với chia xẻ, trao đổi thông tin, liệu đa dịch vụ (âm thanh, hình ảnh, liệu….) có tốc độ cao, mà cịn đƣợc bảo mật cấp độ phù hợp Cũng từ sau kiện khủng bố ngày 11/ hàng loạt công nghệ hỗ trợ an ninh chống khủng bố đƣợc nghiên cứu với ứng dụng tiến khoa học cơng nghệ đời, phải kể đến công nghệ giám sát an ninh điện tử đƣợc coi biện pháp thiếu có bƣớc phát triển nhảy vọt Nhờ hệ thống giám sát an ninh công cộng, hàng loạt tên khủng bố đƣợc quan an ninh kịp thời phát hiện, nhận dạng, ngăn chặn bắt giữ Công nghệ kỹ thuật giám sát an ninh có phát triển mạnh mẽ, từ hệ thống quan sát kỹ thuật analog phổ biến trƣớc năm 2002, đến hệ thống quan sát cơng nghệ số hố IP hố đạt gần đến mức độ kỹ hồn hảo dựa sở hạ tầng công nghệ thông tin Các hệ thống camera giám sát giao thông, hệ thống giám sát an ninh công cộng diện rộng điển hình nhƣ Anh, Mỹ, Đức, Xingapo đƣợc áp dụng công nghệ tiên tiến giới ngày đƣợc nhiều quốc gia ứng dụng nhằm giữ vững an ninh trị trật tự an toàn xã hội bối cảnh hội nhập toàn giới Trong năm qua hệ thống kỹ thuật giám sát an ninh công cộng tạo đƣợc kết thành tích to lớn, thể vai trò quan trọng việc áp dụng khoa học, kỹ thuật công nghệ vào công tác chiến đấu lực lƣợng công an Quy mô hệ thống giám sát an ninh cơng cộng ngày đƣợc hồn thiện đại lên phát triển khoa học phát triển không ngừng công nghệ giới Một ví dụ điển hình hệ thống camera quan sát thủ đô London vƣơng quốc Anh đƣợc trang bị tới hai chục ngàn camera, trung bình ngƣời ngày thủ nƣớc đƣợc camera ghi hình tới ba lần Chính hệ thống camera nói giúp cảnh sát Anh nhanh chóng xác định đƣợc danh tính kẻ khủng bố đánh bom London hồi tháng 7/2005 Những năm vừa qua, đƣợc quan tâm đạo Đảng uỷ Công an Trung ƣơng, lãnh đạo Bộ lãnh đạo công an địa phƣơng, lực lƣợng công an nhân dân trang bị đƣợc số hệ thống camera quan sát để phục vụ công tác nghiệp vụ cơng an Văn phịng Bộ Cơng an, Tổng cục cảnh sát, Bộ tƣ lệnh cảnh vệ, hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu đảm bảo an tồn giao thơng cơng an thành phố Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh công an tỉnh Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng, Đắc Lắc, Tây Ninh Các hệ thống camera quan sát nói góp phần đắc lực cơng tác đảm bảo anh ninh trị giữ gìn trật tự an toàn xã hội dịp lễ kỷ niệm ngày giải phóng miền nam, Quốc khánh 2/9, dịp lễ hội, Festival, Tết Nguyên đán, Đặc biệt góp phần bảo vệ thành công bầu cử Quốc hội, Đại hội đại biểu Đảng toàn quốc kiện, hội nghị quốc tế lớn tổ chức Việt Nam (nhƣ Seagame22, ASEM5, APEC, ) Hình 1.1: Quá trình phân đoạn tìm kiếm video Cơ sở khoa học Cùng với phát triển công nghệ thông tin, vài năm gần công nghệ truyền thông đa phƣơng tiện đƣợc quan tâm Các ứng dụng hệ thống camera giám sát ứng dụng công nghệ truyền thông đa phƣơng tiện Ngày với phát triển kỹ thuật nén ảnh video truyền thơng, gửi trực tuyến số lƣợng lớn file ảnh file video qua mạng internet ngƣời dùng đầu cuối với đƣờng truyền băng thông rộng kết nối ADSL hồn tồn xem hình ảnh video chất lƣợng cao nhà Trong số lƣợng video tăng lên nhanh chóng mà ứng dụng đa truyền thông bị giới hạn việc quản lý nội dung, đòi hỏi kỹ thuật để xử lý hiệu quản lý nội dung liệu video Mơ hình phân đoạn video đƣợc minh hoạ hình 1.1 Trƣớc tiên chuỗi video đƣợc phân đoạn theo thời gian không gian thích hợp Sau phân đoạn đƣợc rút trích đặc trƣng để tạo mục tóm lƣợc thơng tin Và cuối ảnh đoạn video đƣợc tìm kiếm dựa đặc trƣng mục đƣợc rút trích Các kỹ thuật xử lý ảnh công nghệ thông tin đƣợc quan tâm, giới khoa học cơng nghệ thơng tin trí sử dụng khái niệm Thị giác máy tính để nói cơng nghệ xử lý ảnh nói chung xử lý tín hiệu video nói riêng Trong vài năm gần báo, cơng trình khoa học cơng nghệ thị giác máy tính tăng đáng kể tạp chí chun ngành Hình ảnh video biểu diễn trực quan thông tin Trong năm gần đây, nhiều phƣơng pháp phát triển nhằm tìm kiếm ảnh video sở đặc trƣng trực quan chúng Màu sắc, vân ảnh, chuyển động cấu tạo không gian-thời gian đặc trƣng phổ biến đƣợc dùng so sánh tính tƣơng quan, trực quan hai ảnh hai khung hình luồng liệu video[6] Hai phƣơng án tìm kiếm phổ biến truy vấn mẫu truy vấn phác thảo[7] Một số nghiên cứu tập trung vào tìm kiếm ảnh tĩnh nhƣ trích chọn đặc trƣng ảnh, độ đo tƣơng tự hai ảnh tìm kiếm ngữ nghĩa [8] Các nghiên cứu video chủ yếu dựa kỹ thuật phát chuyển cảnh (sự thay đổi khung hình), trích khố khung hình áp dụng kỹ thuật ảnh tĩnh So với ảnh tĩnh, tín hiệu liệu động với trục thời gian Ảnh video đƣợc biểu diễn cách liên tục tốc độ định Một ảnh video chất lƣợng tốt bao gồm 25 đến 30 khung hình giây Kích thƣớc video với kỹ thuật nén MPEG-1 500 MB Chính đặc tính liên tục theo thời gian kích thƣớc lớn thách thức lớn kỹ thuật phân tích hình ảnh video Tuy nhiên theo số quan điểm nhiều thông tin, đặc biệt thời gian chuyển động lại đặc trƣng giúp cho trình phân tích hình ảnh video Theo quan điểm này, điểm qua số hƣớng tiếp cận sau: - Sử dụng phƣơng pháp cắt ảnh nhằm chia đoạn video thành đơn vị Các đặc trƣng mức thấp nhƣ màu sắc, chuyển động chứng minh đắn cho việc phát đối tƣợng theo trục thời gian - Một phƣơng pháp khác sử dụng hay nhiều khung hình sở để phát chuyển cảnh, sau sử dụng đặc trƣng màu sắc hay vân ảnh để xác định đối tƣợng xuất vùng camera - Mơ hình hố thay đổi khung hình nhƣ chuỗi quan sát mơ hình markov Thơng qua q trình huấn luyện, hệ thống ƣớc lƣợng thay đổi khung hình tiếp theo[9] Thơng thƣờng phƣơng pháp đƣợc ứng dụng cho trình theo vết đối tƣợng đƣợc chia hai loại bottomup top-down: + Bottom-up: xuất phát từ quan sát, thực rút trích, phân đoạn để tìm đối tƣợng cần theo vết + Top-down: giải toán cách thuận chiều cách ƣớc lƣợng mức hợp lý (likelihood) giả thuyết cho trƣớc dựa quan sát thu đƣợc Cụ thể hơn, đầu tiên, phát sinh tập giả thuyết có khơng gian trạng thái hệ thống, sau sử dụng quan sát để tính likelihood cho giả thuyết, likelihood định đến mức độ “tin cậy” giả thuyết (Thƣờng đƣợc biểu thị trọng số) Cuối tổng hợp tập giả thuyết-trọng số ƣớc lƣợng trạng thái hệ thống Tóm lại: Với nghiên cứu thị giác máy tính nói chung kỹ thuật phân đoạn video nói riêng, có đầy đủ cơng cụ để giải cho tốn hệ thống camera giám sát Cùng với kinh nghiệm kiến thức lĩnh vực xử lý ảnh nhận dạng, chúng tơi có đầy đủ khả để hoàn thành đƣợc nội dung mục tiêu nghiên cứu đề Ý nghĩa thực tiễn Luận văn Việc sử dụng camera quan sát việc bảo vệ mục tiêu đƣợc ứng dụng ngày rộng rãi, từ mục tiêu an ninh quốc phòng mục tiêu dân Thậm chí hệ thống camera cịn đƣợc trang bị gia đình Ở Việt Nam nhiều quan, Bộ ngành đầu tƣ nghiên cứu xây dựng ứng dụng công nghệ tiên tiến công tác đầu tƣ, trang bị hệ thống Camera giám sát phục vụ công tác bảo vệ Trụ sở đầu não quan trọng với công nghệ tiên tiến giới nhằm đảm bảo an toàn tuyệt đối mục tiêu trọng điểm, nhiên đặc thù hạ tầng truyền dẫn mục đích u cầu sử dụng, hệ thống có cấu hình khác với hệ quản lý khai thác liệu khác cấu trúc kỹ thuật hạ tầng truyền dẫn theo nhiều giải pháp khác Thực tế cho thấy Việt Nam nói chung lực lƣợng cơng an nói riêng có nhiều nơi trang bị hệ thống giám sát an ninh công cộng diện hẹp nhƣ trụ sở, kho bạc, ngân hàng, kho lƣu trữ, bảo tàng hay cảng hàng không, nhà ga với nhiều công nghệ khác nhau, nhiều hãng thiết bị, nhiều mơ hình thiết kế khác Theo thống kê chưa đầy đủ đến thời điểm tháng 07/2008 lực lượng công an nhân dân khai thác sử dụng 552 hệ thống camera giám sát đồng thời khai thác sở liệu hệ thống Bộ ngành khác 467 hệ thống (số liệu từ dự án điều tra – Thực trạng nhu cầu hệ thống camera giám sát an ninh công cộng lực lượng công an nhân dân) Tuy nhiên hệ thống camera quan sát kiểm soát an ninh đƣợc triển khai Việt Nam hầu hết ngƣời trực tiếp điều khiển Với hệ thống có hàng chục, hàng trăm camera tƣơng ứng với hàng chục, hàng trăm hình hiển thị, cần phải hàng chục ngƣời quan sát xử lý Việc làm vừa tốn nhân lực vừa tránh khỏi sai sót tâm lý ngƣời (mệt mỏi, nhãng, ) gây Vì việc đƣa ứng dụng nhận dạng mục tiêu tích hợp với hệ thống camera quan sát yêu cầu vừa cấp bách, vừa có tính thực tiễn cao nhằm khơng tự động hố phần lớn khâu quan sát, xử lý, cảnh báo mà tăng tốc độ xử lý tín hiệu quan tâm camera thu nhận đƣợc Các sản phẩm tự động kiểm sốt hình ảnh thu đƣợc camera đƣợc nhà sản xuất giới chào bán Việt Nam, nhƣng tất dạng đóng gói kèm với thiết bị chuyên dụng nên sản phẩm đắt khó khăn cần mở rộng triển khai ứng dụng Mục tiêu nội dung nghiên cứu Trên sở phân tích sở khoa học ý nghĩa thực tiễn Luận văn, chủ động đề xuất đăng ký thực Luận văn với mục tiêu nội dung nghiên cứu nhƣ sau: Mục tiêu nghiên cứu: “Nghiên cứu số phƣơng pháp nhận dạng đối tƣợng ứng dụng hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu” từ xây dựng chƣơng trình phát bám sát di chuyển đối tƣợng ứng dụng hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu Nghiên cứu phát trạng thái, tƣ chuyển động ngƣời vùng camera quan sát khu vực cần bảo vệ Nội dung nghiên cứu:  Nghiên cứu số loại camera có thị trƣờng giám sát bảo vệ mục tiêu, đánh giá chất lƣợng ảnh nhƣ khả liên kết với máy tính Xây dựng chƣơng trình thu nhận ảnh trực tiếp từ camera, kết xuất ảnh riêng biệt theo từ frame luồng video  Thu thập thống kê phân tích mẫu hình dáng di chuyển ngƣời Xây dựng chƣơng trình tổng hợp phân tích mẫu để làm sở cho trình huấn luyện hệ thống Tự động cập nhật mẫu di chuyển  Xây dựng chƣơng trình nhận dạng phát đối tƣợng xuất khu vực cần bảo vệ, vùng camera quan sát đƣợc  Xây dựng chƣơng trình bám sát di chuyển đối tƣợng vùng camera quan sát đƣợc Đặt ngƣỡng báo động nhƣ đối tƣợng xuất khu vục cần bảo vệ thời gian qui định  Xây dựng chƣơng trình dị tìm khn mặt đối tƣợng phát đƣợc Nếu xuất khn mặt luồng video quan sát đƣợc định vị lƣu khuôn mặt đối tƣợng  Hồn thiện chƣơng trình nhận dạng đối tƣợng với nhiều đối tƣợng xuất frame ảnh thu nhận đƣợc từ camera Phát hiện, định vị lƣu khn mặt đối tƣợng Cấu trúc Luận văn Luận văn đƣợc chia thành bốn chƣơng với phụ lục chi tiết nhƣ sau: Phần mở đầu giới thiệu chung tình hình nghiên cứu Luận văn bao gồm sở khoa học để thực Luận văn ý nghĩa thực tiễn Luận văn nhƣ nội dung mục tiêu nghiên cứu Luận văn đăng ký để nghiên cứu thuyết minh nghiên cứu Luận văn Chƣơng nghiên cứu tổng quan hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu Bắt đầu từ cấu hình phần cứng cần thiết hệ thống, tìm hiểu Luận văn số camera giám sát thị trƣờng công nghệ thông tin Việt Nam Trong chƣơng này, chúng tơi tìm hiểu giải pháp kết nối camera máy tính để từ lựa chọn giải pháp ứng dụng Luận văn đề xuất số loại camera ứng dụng phạm vi nghiên cứu Luận văn Các chức phần mềm cần thiết hệ thống camera quan sát số toán cần đƣợc nghiên cứu đƣợc trình bày chƣơng Với khả mình, chúng tơi đƣa ba chức bảy chuyên đề cần nghiên cứu hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu Phần cuối chƣơng một, tìm hiểu số số tốn cần đƣợc đầu tƣ nghiên cứu để đáp ứng đầy đủ chức hệ thống camera giám sát Trong chƣơng hai kỹ thuật phân tích hình ảnh video Bắt đầu kỹ thuật xử lý ảnh nhằm khử nhiễu tăng cƣờng chất lƣợng ảnh Phần kỹ thuật phát đối tƣợng, phân loại đối tƣợng vào ba lớp: đồ vật, ngƣời phƣơng tiện giao thông Phần cuối chƣơng kỹ thuật theo vết đối tƣợng chuyển động Chƣơng ba kết cài đặt đƣợc cài đặt thử nghiệm ngơn ngữ lập trình Visual Basic 6.0 Trong chƣơng cung cấp đầy đủ thuật toán đƣợc sử dụng nghiên cứu Luận văn đƣợc xếp theo thứ tự bƣớc cần giải toán camera giám sát Phần phụ lục số giao diện chƣơng trình phát bám sát di chuyển đối tƣợng ứng dụng hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu nhƣ số đoạn mã nguồn chƣơng trình Chƣơng trình nguồn đƣợc xếp theo chức cần giải phạm vi nghiên cứu Luận văn Cuối phần kết luận công việc thực bàn khả ứng dụng nhƣ hƣớng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nhập môn xử lý Ảnh số – Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, 2000 Vũ Văn Khoan, Phí Anh Quân "Nhận dạng ký tự ứng dụng kiểm tra hộ chiếu đọ máy" Luận văn cấp Bộ năm 1996 Phí Anh Quân " Xây dựng chƣơng trình kiểm sốt vào vân tay" - Luận văn cấp Bộ năm 2002 LÊ HOÀI BẮC, TRƢƠNG THIÊN ĐỈNH, “Hệ thống theo dõi giao thông thị giác máy tính”, Tạp chí Phát triển KH-CN, tập 7, số 10/2004 Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phúc Doãn"Tổng quan phƣơng pháp xác định khuôn mặt ngƣời" - Báo cáo hội thảo FAIR 2007 - Đại học Nha Trang Tiếng Anh Gulrukh Ahanger, Dan Benson and T.D.C.Little, "Video Query for mulation", Storage and Retrieval for Images and Video databases II, I S&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging Science & Technology, San Jose, CA, Feb 1995 Edo ardo Ardizzo ne, Mo hand- Said Hacid: A Semantic Modeling Appoach for Video Retrieval by Co ntet IEEE International Conference on Mutimedia Computing and Systems, ICMCS 1999, 7-11 June, 199, Florence, Italy, Proceedings F.Arman, A.Hsu and M-Y.Chiu "Featrue Management for Large Video Databases", Proc IS&T/SPIE Conf on Storage and Retrieval for Image and Video Databases, CA, Feb 1993 9 A.DOUCET, N.FREITAS, N.GORDON, “Sequential Monte Carlo Methods in Practice”, Springer, January 2001, ISBN: 0-387-95146-6 10 T Kikukawa, S Kawafuchi, Development of an automatic summary editing system for the audio-visual resources, Transactions on Electronics and Information J75-A (1992) 204-212 11 R Kasturi, R Jain, Dynamic vision, in Computer Vision: Principles, R Kasturi and R Jain, eds.), pp 469-480, IEEE Computer Society Press, Washington DC, 1991 12 B Shahraray, Scene change detection and content-based sampling of video sequences, in: Proc IS&T/SPIE 2419, pp 2-13, 1995 13 W Xiong, J C.-M Lee, M.C Ip, Net comparison: a fast and effective method for classifying image sequences, in: Proc SPIE Conf Storage and Retrieval for Image and Video Databases III 2420, San Jose, CA, 1995, pp 318-328 14 H.J Zhang, A Kankanhalli, S.W Smoliar, Automatic partitioning of fullmotion video, Multimedia Systems 1(1) (1993) 10-28 15 A Nagasaka, Y Tanaka, Automatic video indexing and full-video search for object appearances, in Visual Database Systems II (E Knuth and L.M Wegner, eds.), pp 113-127, Elsevier, 1995 16 R Zabih, J Miler, K Mai, A feature-based algorithm for detecting and classifying production effects, Multimedia Systems (1999) 119-128 17 Hironobu Fujioshi, Alan J.Lipton “Real-time human motion analysis by image skeletonization” The Robottics Institute Carnegie Mellon University 18 T Kohonen, The Self-Organizing Map, Proc of the IEEE 78(9) (1990) 1464 1480 19 C.HUE, J.P.CADRE, P.PREZ, “Tracking multiple objects with Particle Filtering”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 38(3):791– 812, 2002 20 Ming-Hsuan Yang, David J Kriegman, and Narendra Ahuja, “Detecting Faces in Images: A Survey”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligent, vol 24, no 1, 2002