Tướng mặt đàn ông tiểu nhân bạn nên tránh xa bởi đó là những kẻ bất chấp tất cả để mình được lợi, thậm chí làm hại người khác. Đàn ông sở hữu khuôn mặt gầy gò, xương gò má nhô cao ham chức quyền, làm việc gì cũng đều mưu mô tính toán. Do đó, để đạt Qua nhiều năm tham gia showbiz, Trương Mỹ Nhân chưa từng vướng phải scandal nào, cô luôn giữ tinh thần tích cực và làm nghề một cách nghiêm túc.Trương Mỹ Nhâ Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu và giải đáp các nguyên nhân khiến bạn già trước tuổi! 1. "Sự thật" về lão hóa da. Những thay đổi tự nhiên xảy ra trên da của chúng ta khi chúng ta già đi, và điều đó được thể hiện rõ ràng trên khuôn mặt bạn. Khi bạn Bộ trưởng Quốc phòng quyết định thăng quân hàm cho bốn quân nhân, tuyển quân nhân chuyên nghiệp với một cá nhân là gương mặt trẻ toàn quân tiêu biểu. Sáng 24/3, Quân ủy Trung ương, Bộ Quốc phòng tổ chức lễ tuyên dương 10 gương mặt trẻ tiêu biểu, 36 gương mặt trẻ L4G1g. 1. Lông mày thưa thớtKhi xem tướng khuôn mặt, người ta có thể thông qua hình dáng lông mày để đoán biết mối quan hệ trong gia đình cũng như ngoài xã hội của một tướng khuôn mặt kẻ ích kỷ, tiểu nhân, những người có lông mày thưa thớt, không đều, chỗ mỏng chỗ rậm thường đối xử với người khác không thật lòng, làm nhiều việc có động cơ không trong người này tính khí nóng nảy, cảm xúc không ổn định, một khi gặp phải việc gì không vừa lòng sẽ vô cơ nổi giận, không quan tâm đến những người xung vì thế, họ thường không xây dựng được mối quan hệ tốt đẹp, không có nhiều người thân thiết. Mối quan hệ xã hội không tốt khiến họ ít gặp được quý nhân, sự nghiệp khó mà phát Mắt tam giácTrên khuôn mặt kẻ tiểu nhân, mắt tam giác được nhận biết dưới 2 dạng- Thứ nhất là lòng đen với lòng trắng rõ ràng, ánh mắt thường vô cảm và mang nhiều muộn phiền. Người này lúc nào cũng vội vàng, hấp tấp trong mọi việc, dễ kích động. Tuy nhiên họ không vì lợi ích của bản thân mà hại người Thứ hai là cả lòng đen và trắng đều không rõ. Ở đuôi mắt thường có nếp nhăn chằng chịt và trùng xuống. Những người sở hữu đôi mắt này luôn có tham vọng cao, bất chấp mọi thủ đoạn để đạt được cái họ mong muốn. Tính tình thay đổi thất thường, trở mặt khi đối phương hết giá trị lợi Mắt xếchXem tướng khuôn mặt, những người mắt xếch thường có vẻ gian xảo, thông thường tính cách lạnh lùng, làm việc gì cũng rất kiên quyết, không để lại đường lui cho bất cứ thường không ghi nhớ công lao của những người đã giúp đỡ mình, thậm chí còn có thể lấy oán báo ơn nếu cần thiết, bởi chỉ cần là việc gì có lợi cho mình, họ sẽ sẵn sàng làm bản tính dễ trở mặt nên thông thường mọi người thường tránh tiếp xúc với những người có vẻ ngoài thế này, khiến những người mắt xếch có nhân duyên không được tốt, cả đời ít tìm được quý minh họa Internet4. Mũi gồ, xiên vẹoNếu trên sống mũi của một người gồ ghề, không tạo thành đường thẳng hoặc cong vẹo thì đây là dấu hiệu nhận biết khuôn mặt kẻ tiểu nhân bịp bợm, nham hiểm. Những người này tâm địa không chuyên chính, hay đi lừa gạt người tình của người có dáng mũi này luôn thích chiếm hữu, âm mưu thủ đoạn. Vì vậy, chính họ cũng luôn đề phòng và cảnh giác những mối quan hệ xung quanh. Trong cách nói chuyện của họ cũng rất mơ hồ và thiếu thực tế khiến mọi người cảm thấy chán ghét khi tiếp Ấn đường hẹpẤn đường nằm ở vị trí giữa hai lông mày, ngay phía trên Sơn căn, đại diện cho vận mệnh của một tướng khuôn mặt, độ rộng Ấn đường phù hợp với nam giới là khoảng hai ngón tay, còn với phụ nữ thì là một ngón tay rưỡi. Người nào có khoảng cách giữa hai lông mày hẹp tức là người có lòng dạ hẹp hòi, ích kỉ, không biết bao dung cho người đó, họ thường khó tìm được những người bạn chân thành, ít được mọi người tin tưởng, quý nhân cũng thường không chọn giúp đỡ những người như vậy.Thông tin trong bài chỉ mang tính chất tham khảo, chiêm nghiệm. Biểu hiện bên ngoài của lão hóa da có thể là các đốm đen, màu da loang lổ và nếp nhăn. Phòng ngừa các yếu tố khiến bạn già trước tuổi là chìa khóa để bạn trẻ đẹp. Tuy nhiên, điều thú vị là hầu hết chúng ta thậm chí không nhận thức được rằng rất nhiều việc chúng ta làm hàng ngày đang làm chúng ta già trước tuổi. Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu và giải đáp các nguyên nhân khiến bạn già trước tuổi! 1. “Sự thật” về lão hóa da Những thay đổi tự nhiên xảy ra trên da của chúng ta khi chúng ta già đi, và điều đó được thể hiện rõ ràng trên khuôn mặt bạn. Khi bạn dần mất đi các mô đàn hồi hoặc elastin, ban đầu chúng ta nhận thấy các nếp nhăn nhỏ. Nhưng những gì bắt đầu như một nếp nhăn mờ cuối cùng sẽ phát triển thành một nếp nhăn sâu nếu không được chăm sóc. Những gì chúng ta thường thấy chỉ là phần nổi của tảng băng trôi. Những thay đổi bên dưới da cũng trở nên rõ ràng hơn theo thời gian. Các vùng như má, thái dương, mũi, cằm và quanh mắt trở nên kém đầy đặn và lớp sụn mất đi làm nổi bật cấu trúc xương, đặc biệt là ở mũi. Tất cả những điều này là một phần của quá trình lão hóa nội tại, hoặc quá trình lão hóa tự nhiên diễn ra trong nhiều năm bất kể những tác động bên hiện bên ngoài của lão hóa da có thể là các đốm đen, màu da loang lổ và nếp nhăn. Quá trình lão hóa được kích hoạt bởi các yếu tố môi trường và thậm chí cả những thói quen của chính chúng ngừa các yếu tố khiến bạn lão hóa nhanh là chìa khóa để bạn trẻ đẹp. Tuy nhiên, điều thú vị là hầu hết chúng ta thậm chí không nhận thức được rằng rất nhiều việc chúng ta làm hàng ngày đang làm khuôn mặt nhanh già. 2. Nguyên nhân khiến bạn già trước tuổi Nhiều bạn thắc mắc không biết suy nghĩ nhiều có nhanh già không? Bên cạnh những lý do rõ ràng, chính những thói quen tưởng chừng như vô hại lại có thể gây ra tác động đến kể khiến khuôn mặt nhanh già. Cụ thể Ăn uống không lành mạnh Lựa chọn thực phẩm không lành mạnh có thể cho tác động xấu đến làn da của bạn. Một số thói quen ăn uống bạn có thể đang thực hiện nhưĂn quá nhiều đồ ăn béo, cà phê và thậm chí đồ uống có đường điều này không phải là lựa chọn tốt nhất nếu bạn muốn sở hữu làn da rạng rỡ và trẻ giảm hoàn toàn chất béo việc loại bỏ hoàn toàn chất béo cũng không phải là ý tưởng tốt. Những chất béo như omega-3 giúp duy trì làn da, tăng cường sức khỏe của não, tim mạch, chống lại bệnh tiểu đường và có thể làm tăng tuổi thọ. Bởi vậy, bạn hãy chuyển sang sử dụng dầu ô liu, hạnh nhân và cá béo,.... và dùng một cách thật hạn chế chất béo bão hòa ví dụ như bơ và pho mát.Không ăn đường ăn quá nhiều đường thúc đẩy quá trình lão hóa và viêm. Tuy nhiên, loại bỏ hoàn toàn đường ra khỏi chế độ ăn cũng không tốt. Đường cung cấp năng lượng, khi thiếu đường cơ thể sẽ huy động năng lượng từ bắp thịt ra để phục vụ các hoạt động sống khiến cơ của bạn bị teo dần đi. Do đó, sẽ dẫn đến sự già nua, nhăn da, kể cả da mặt, làm khuôn mặt nhanh ăn vặt cũng có thể nạp vào cơ thể của bạn các gốc tự do - đó là những tác nhân thúc đẩy nhanh quá trình lão hóa khiến bạn già trước chế độ ăn uống lành mạnh và cân bằng không chỉ tốt cho sức khỏe bạn mà nó còn có lợi cho làn da của bạn. Một số gợi ý cho bạn nhưNgũ cốc nguyên hạt - chứa nhiều chất chống oxy hóa, trong chế độ ăn uống của bạn sẽ thúc đẩy làn da khỏe mạnh và giảm nếp cây và rau quả chứa nhiều vitamin C, kẽm, beta carotene và các chất dinh dưỡng khác sẽ giúp tăng cường hệ miễn dịch của nguồn cung cấp đạm, axit béo omega-3 rất tốt cho sức khỏe. Khuôn mặt nhanh già do ăn quá nhiều đồ ăn béo Lối sống ít vận động Nghiên cứu gần đây được thực hiện trên phụ nữ cho thấy những phụ nữ ít vận động thường già hơn 8 tuổi về mặt sinh học. Điều này tạo ra khoảng cách tuổi tác đáng kể giữa những người tập thể dục và những người chỉ ngồi một theo thời gian không phải lúc nào cũng khớp với tuổi sinh học, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các tế bào lão hóa nhanh hơn với lối sống ít vận động. Nguyên nhân là do các thay đổi trong cấu trúc ADN, đặc biệt là các telomere. Do đó, những người dành nhiều thời gian ngồi và rất ít hoặc không tập thể dục sẽ trông già trước tuổi. Chất lượng giấc ngủ kém Thiếu ngủ có thể làm tăng tốc độ lão hóa. Tuy nhiên, vấn đề không chỉ nằm ở việc ngủ đủ giờ mà còn là chất lượng của giấc ngủ. Suy nghĩ nhiều khiến bạn trằn trọc mất ngủ. Liệu suy nghĩ nhiều có nhanh già không? Theo các nghiên cứu, những người ngủ có chất lượng kém cho thấy các dấu hiệu lão hóa da tăng lên, bằng chứng là xuất hiện các nếp nhăn và độ đàn hồi của da cũng giảm. Căng thẳng lo lắng và không ngủ ngon sẽ khiến khuôn mặt nhanh nữa, tình trạng sức khỏe liên quan đến giấc ngủ cũng có thể ảnh hưởng xấu đến làn da. Nó có thể gây ra các tình trạng viêm da như bệnh chàm và bệnh vẩy nến. Ngoài ra, nó cũng có thể làm trầm trọng thêm tình trạng viêm da tiếp xúc dị ứng và kích ứng. Tư thế ngủ Sự nén cơ học trong khi ngủ có thể làm biến dạng da và gây ra các đường ngủ và những đường này có thể được coi là một yếu tố làm hình thành các nếp nhăn. Do đó, khuôn mặt nhanh già là đặc điểm ở những người thích nằm nghiêng hoặc nằm sấp. Tuy nhiên, có một số tình trạng bệnh lý cần ưu tiên ngủ đúng tư thế để đảm bảo sức khỏe. Ví dụ, với những bệnh nhân đau lưng thường được khuyên nằm ngửa để ít ảnh hưởng đến cột sống. Tư thế ngủ nằm ngửa hoặc nghiêng sang trái sẽ cải thiện giấc ngủ cho các bệnh nhân mắc bệnh trào ngược acid dạ dày dịch vị. Khuôn mặt nhanh già do tư thế ngủ không đúng Sử dụng liên tục các thiết bị điện tử Các bác sĩ da liễu đang gióng lên hồi chuông cảnh báo về ánh sáng có thể nhìn thấy HEV năng lượng cao phát ra từ màn hình điện thoại, máy tính bảng hoặc máy tính có thể gây hại cho da và cuối cùng là gây lão hóa sớm khiến bạn già trước cứu ở Nhật Bản cho thấy HEV hay còn gọi là “ánh sáng xanh” do thiết bị điện tử của bạn phát ra xuyên sâu vào các lớp của da hơn tia UV của mặt trời. Nó có thể trì hoãn sự phục hồi của hàng rào bảo vệ da của bạn khi tiếp xúc với môi trường và nó cũng có thể dẫn đến tăng sắc tố da rõ rệt hơn. Việc tiếp xúc với điện thoại, máy tính xách tay thường xuyên khiến bạn già trước tuổi nhanh ra, cách chúng ta tương tác vật lý với điện thoại, máy tính xách tay cũng có thể gây hại cho làn da. Ví dụ, một số bác sĩ da liễu nhận thấy rằng hầu hết bệnh nhân có cổ trông già hơn. Nguyên nhân là do thường xuyên nhìn xuống máy tính xách tay hoặc điện thoại tạo ra các nếp nhăn trên cổ - hay còn gọi là “cổ công nghệ”. Da của chúng ta càng có nhiều nếp gấp, thì càng dễ bị nếp nhăn và điều này khiến khuôn mặt nhanh già. Da khô và mất nước Da của chúng ta có thể bị mất nước mà chúng ta không hề hay biết. Để giải quyết đúng cách vấn đề này, bạn cần phân biệt da bị mất nước với da nước là tình trạng thiếu nước chứ không phải dầu, vì vậy ngay cả những loại da dầu cũng có thể bị mất nước. Da khô còn được gọi là da alipoid, dùng để chỉ da thiếu dầu tự nhiên. Da khô là do di truyền, trong khi da mất nước là tình trạng do các yếu tố bên ngoài gây ra như chế độ ăn uống không lành mạnh, thời tiết và lựa chọn lối sống. Các nguyên nhân khác bao gồm nước cứng, nhiệt độ và ánh nắng mặt trời. Những yếu tố này có thể làm cạn kiệt lượng nước của da, dẫn đến làn da kém mềm mại và làm khuôn mặt nhanh cũng làm da bạn mất nước. Uống rượu thường xuyên có thể khiến bạn trông già trước tuổi, nguyên nhân là vì rượu là một chất lợi tiểu tự nhiên, bạn càng uống nhiều rượu, bạn càng mất nước. Bỏ qua lớp chống nắng Chúng ta chỉ nghĩ đến việc chống nắng khi ra bãi biển. Tuy nhiên, bạn có biết rằng tiếp xúc với ánh nắng mặt trời gây ra nhiều tổn thương nhất cho làn da của chúng ta? Da của bạn có nhiều nguy cơ bị tổn thương do ánh nắng mặt trời và hậu quả là làm lão hóa sớm khiến bạn già trước hai loại bức xạ UV UVA và UVB. Giữa hai loại, tia UVA nguy hiểm hơn vì nó có thể xâm nhập sâu hơn qua các lớp da và cướp đi khả năng giữ hình dạng của nó. Nó thậm chí có thể xuyên qua kính cửa sổ và hiện diện quanh năm - kể cả vào những ngày nhiều mây. Mặt khác, UVB ít gây hại hơn, nhưng bạn thường gặp ảnh hưởng của nó khi bị cháy tự bảo vệ mình khỏi sự tấn công của nhiệt, da sản sinh ra tất cả các sắc tố melanin. Điều này dẫn đến màu da không đồng đều, xuất hiện đốm và tàn nhang. Thêm vào đó, bức xạ UV cũng làm tăng khả năng lão hóa da sớm. Chỉ cần tưởng tượng bạn đi dạo quanh thành phố mỗi ngày mà không có bất kỳ biện pháp bảo vệ nào, các bức xạ tia cực tím sẽ lén lút gây ra các tổn thương có thể nhìn thấy được ngay như sự cháy nắng và cả những sự lão hóa dần dần. Không chăm sóc da mắt Chúng ta thường bỏ qua việc chăm sóc vùng da mỏng manh xung quanh mắt mà không nhận ra rằng do chất lượng da vùng này dễ bị nhăn và sạm xúc với ánh nắng mặt trời không được bảo vệ khiến da bị nhăn. Nheo mắt, dưới sức nóng của mặt trời hoặc khi làm việc trước máy tính, cuối cùng có thể hình thành nếp nhăn ở phần ngoài của mắt. Chúng thậm chí có thể hình thành sớm nhất khi bạn ở độ tuổi hai mươi, điều này khiến khuôn mặt nhanh già. Một vấn đề khác ở khu vực này là quầng thâm dưới mắt. Đối với một số cá nhân, điều này có thể do di truyền, nhưng đối với những người khác, điều này là do bạn dụi hoặc gãi mắt, tiếp xúc với ánh nắng mặt trời không được bảo vệ, mệt mỏi và dị ứng. Uống bằng ống hút Khi bạn hút ống hút sẽ khiến cho các cơ ở môi, mặt phải co rút. Bạn lặp đi lặp lại việc hút ống hút sẽ gây ra các nếp nhăn xung quanh miệng. Đó là lý do khiến khuôn mặt nhanh vậy, thay đổi thói quen sống, làm việc và nghỉ ngơi sẽ giúp bạn có làn da khỏe khoắn và trẻ trung. Từ bỏ những thói quen gây hại cho sức khỏe và làn da của bạn sẽ giúp bạn luôn tươi trẻ và không bị già trước tuổi. Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HOTLINE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Tải và đặt lịch khám tự động trên ứng dụng MyVinmec để quản lý, theo dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng dụng. Nguồn tham khảo XEM THÊM Có phải cơ thể bạn đang lão hóa sớm nhanh hơn tuổi? Cách cải thiện trí nhớ cho người hay quên Hướng dẫn chăm sóc sức khỏe xương khớp BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG ISO 9001ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPNGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TINHẢI PHÒNG - 2013BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG TÌM HIỂU ĐẶC TRƢNG LÕM 3D VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MẶT NGƢỜI TRONG ẢNHĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUYNGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TINSinh viên thực hiện Nguyễn Thị Thơm Giáo viên hướng dẫn PGS. TS. Đỗ Năng ToànMã số sinh viên 1351010031HẢI PHÒNG - 2013 - lõm - Dò tìm và lấy vùng lõm - và phát hiện vùng lõm ở nhiều mức khác nhau - ưu tốc độ dò tìm - hiện mặt người - dựng cấu trúc cây lõm - dựng hàm tính độ tương đồng giữa hai cây - Độ tương đồng giữa hai nút trên cây - Không gian cây và khoảng cách giữa hai cây - Gán nhãn - Thống kê - Đánh giá dùng cho phát hiện khuôn mặt - Hậu xử lí CHƢƠNG 3 CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM toán tích thiết kế số kết quả chương trình Tập ảnh thử nghiệm Kết quả chương trình Kết quả thực nghiệm PHẦN KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC HÌNH VẼHình 1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1 Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh Hình 1 Nền ảnh phức tạp Hinh 1 Hệ thống nhận diện mặt người đặc trưng Hình 1 Kết cấu khuôn mặt Hinh 1 Màu sắc da mặt Hình tìm thông tin lõm Hình 2 Dò tìm vùng lõm trên ảnh Hình 2 Tập các bộ lọc Hình 2 Dò tìm vùng lõm ở nhiều mức khác nhau Hình 2 Ảnh tích phân Hình 2 Tính tổng độ sáng cho hình chữ nhật Rl,t,r,b Hình 2 Tạo cây cấp bậc Hình 2 Một cây rút trích từ khuôn mặt Hình 2 Vị trí vùng tương đối của nút con Hình 2 Cách tính vecto đại diện độ sáng cho nút Hình 2 Cây rút trích được và các thông tin trên một nút Hình 2 Mô hình phát hiện khuôn mặt Hình 3 Các ảnh thử nghiệm Hình 3 Giao diện chính của chương trình Hình 3 Giao diện phát hiện khuôn mặt Hình 3 Phát hiện đúng ra khuôn mặtHình 3 Phát hiện đúng ra khuôn mặtHình 3 Chỉ phát hiện được một khuôn mặt Hình 3 Không phát hiện được ra khuôn mặtLỜI MỞ ĐẦUCông nghệ thông tin ngày càng phát triển và có vai trò hết sức quan trọng không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Con người ngày càng tạo ra những cỗ máy thông minh có khả năng tự nhận biết và xử lí được các công việc một cách tự động, phục vụ cho lợi ích của con người. Trong những năm gần đây, một trong những bài toán nhận được nhiều sự quan tâm và tốn nhiều công sức nhất của lĩnh vực công nghệ thông tin, đó chính là bài toán nhận dạng. Tuy mới xuất hiện chưa lâu nhưng nó đã rất được quan tâm vì tính ứng dụng thực tế của bài toán cũng như sự phức tạp của toán nhận dạng có rất nhiều lĩnh vực như nhận dạng vất chấtnước, lửa, đất, đá, gỗ.. nhận dạng chữ viết, nhận dạng giọng nói, nhận dang hình dáng, nhận dạng khuôn mặt.. trong đó phổ biến và được ứng dụng nhiều hơn cả là bài toán nhận diện khuôn nhận dạng được khuôn mặt, bước đầu tiên để nhận dạng là phát hiện ra khuôn mặt, điều này thực sự là quan trọng và hết sức khó khăn. Cho đến tận bây giờ, các nhà nghiên cứu vẫn chưa đạt được sự ưng ý trong việc giải quyết các khó khăn của bài toán và cho kết quả hoàn toàn đúng. Tuy nhiên, những gì đã đạt được cũng đủ để chúng ta áp dụng rộng rãi và đem lại những lợi ích to lớn trong cuộc sốngới sự hấp dẫn của bài toán và những thách thức còn đang ở phía trước, với niềm đam mê công nghệ hiện đại và những ứng dụng thực tế tuyệt với của nó, với khát khao khám phá và chinh phục những chi thức mới mẻ.. tôi đã chọn đề tài nghiên cứu TÌM HIỂU ĐẶC TRƯNG LÕM 3D VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH làm để tài nghiên cứu và bảo vệ luận văn tốt nghiệp đại học của 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MẶT NGƢỜI1. Khái quát về xử lý Một số khái niệm cơ bảnXử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn từ các thiết bị thu nhậnảnh dạng số hoặc tương tự gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các ứng dụng khác trình xử lý nhận dạng ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “đã được xử lý” hoặc một kết 1. Quá trình xử lý ảnhẢnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến Pc,c1,c2,....Do đó,ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n Xử lý ảnhẢnh được xử lýKết luậnBốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng làĐối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn. Phân loại thống kê. Đối sánh cấu trúc. Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân các ứng dụng rõ ràng là không thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn lẻ để phân loại “tối ưu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sử dụng khi nhận dạng và nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống lai hybrid system bao gồm nhiều mô hình kết Các hình thái của ảnhaển ảnh màu thành ảnh xámĐơn vị tế bào của ảnh số là pixel. Tùy theo mỗi định dạng là ảnh màu hay ảnh xám mà từng pixel có thông số khác nhau. Đối với ảnh màu từng pixel sẽ mang thông tin của ba màu cơ bản tạo ra bản màu khả kiến là Đỏ R, Xanh lá G và Xanh biển B [Thomas 1892]. Trong mỗi pixel của ảnh màu, ba màu cơ bản R, G và B được bố trí sát nhau và có cường độ sáng khác nhau. Thông thường, mỗi màu cơ bản được biểu diễn bằng tám bit tương ứng 256 mức độ màu khác nhau. Như vậy mỗi pixel chúng ta sẽ có 28x3=224 màu khoảng 16 triệu màu. Đối với ảnh xám, thông thường mỗi pixel mang thông tin của 256 mức xám tương ứng với tám bit như vậy ảnh xám hoàn toàn có thể tái hiện đầy đủ cấu trúc của một ảnh màu tương ứng thông qua tám mặt phẳng bit theo độ c đồ xám của ảnh HistogramLược đồ xám của một ảnh số có các mức xám trong khoảng [0,L−1] là một hàm rời rạc prk=nk/n. Trong đó nk là số pixel có mức xám thứ rk, n là tổng số pixel trong ảnh và k=0,1,2...−1. Do đó Prk cho một xấp xỉ xác suất xảy ra mức xám rk. Vẽ hàm này với tất cả các giá trị của k sẽ biểu diễn khái quát sự xuất hiện các mức xám của một ảnh. Chúng ta cũng có thể thề hiện lược đồ mức xám của ảnh thông qua tần suất xuất hiện mỗi mức xám qua hệ tọa độ vuông góc xOy. Trong đó, trục hoành biểu diễn số mức xám từ 0 đến N số bit của ảnh xám. Trục tung biểu diễn số pixel của mỗi mức Một số ứng dụng trong xử lý ảnhNhư đã nói ở trên, các kỹ thuật xử lý ảnh trước đây chủ yếu được sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, chính xác hơn là tạo cảm giác về sự gia tăng chất lượng ảnh quang học trong mắt người quan sát. Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, có thể nói hiện không có lĩnh vực khoa học nào không sử dụng các thành tựu của công nghệ xử lý ảnh y học các thuật toán xử lý ảnh cho phép biến đổi hình ảnh được tạo ra từ nguồn bức xạ X -ray hay nguồn bức xạ siêu âm thành hình ảnh quang học trên bề mặt film x-quang hoặc trực tiếp trên bề mặt màn hình hiển thị. Hình ảnh các cơ quan chức năng của con người sau đó có thể được xử lý tiếp để nâng cao độ tương phản, lọc, tách các thành phần cần thiết chụp cắt lớp hoặc tạo ra hình ảnh trong không gian ba chiều siêu âm 3 chiều.Trong lĩnh vực địa chất, hình ảnh nhận được từ vệ tinh có thể được phân tích để xác định cấu trúc bề mặt trái đất. Kỹ thuật làm nổi đường biên image enhancement và khôi phục hình ảnh image restoration cho phép nâng cao chất lượng ảnh vệ tinh và tạo ra các bản đồ địa hình 3-D với độ chính xác ngành khí tượng học, ảnh nhận được từ hệ thống vệ tinh theo dõi thời tiết cũng được xử lý, nâng cao chất lượng và ghép hình để tạo ra ảnh bề mặt trái đất trên một vùng rộng lớn, qua đó có thể thực hiện việc dự báo thời tiết một cách chính xác lý ảnh còn được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực hình sự và các hệ thống bảo mật hoặc kiểm soát truy cập quá trình xử lý ảnh với mục đích nhận dạng vân tay hay khuôn mặt cho phép phát hiện nhanh các đối tương nghi vấn cũng như nâng cao hiệu quả hệ thống bảo mật cá nhân cũng như kiểm soát ra vào. Ngoài ra, có thể kể đến các ứng dụng quan trọng khác của kỹ thuật xử lý ảnh tĩnh cũng như ảnh động trong đời sống như tự động nhận dạng, nhận dạng mục tiêu quân sự, máy nhìn công nghiệp trong các hệ thống điều khiển tự động, nén ảnh tĩnh, ảnh động để lưu và truyền trong mạng viễn thông Bài toán nhận dạng mặt Bài toán nhận dạng mặt ngƣờiHệ thống nhận dạng mặt người là một hệ thống nhận vào là một ảnh hoặc một đoạn video một chuỗi các ảnh. Qua xử lý tính toán hệ thống xác định được vị trí mặt người trong ảnh nếu có và xác định là người nào trong số những người hệ thống đã được biết qua quá trình học hoặc là người 1 Nền ảnh phức tạph. Màu sắc của da mặt màu sắc của da mặt quá tối hoặc gần với màu sắc của khung cảnh môi trường xung quanh cũng là một khó khăn với bài toán nhận diện mặt người. Nếu màu sắc của da người quá tối thì thuật toán sẽ gặp khó khăn trong việc nhận diện các đặc trưng và có thể không tìm ra được khuôn mặt Tầm quan trọng của bài toán nhận diện mặt ngƣờiNếu như công nghệ nhận dạng giọng nói phù hợp với các ứng dụng call- center và nhược điểm của nó là tiếng ồn, không phù hợp với nơi công cộng đông người thì công nghệ nhận dạng chữ ký cũng gây nhiều phiền phức cho người sử dụng vì khó duy trì được chữ ký giống nhau ngay trong cùng một thời điểm. Trong khi đó, công nghệ nhận dạng vân tay hiện đã được dùng khá phổ biến, nhưng cũng có nhược điểm là bị ảnh hưởng bởi độ ẩm da và đặc biệt sẽ không chính xác cao với người có tay hay tiếp xúc với hoá chất. Bên cạnh đó, nhận dạng bằng vân tay còn có những hạn chế về việc giả mạo, thậm chí kẻ gian có thể sử dụng tay của người khác để xác thực. Còn công nghệ nhận dạng mống mắt là một công nghệ có nhiều ưu điểm về độ chính xác cũng như khả năng chống giả mạo. Việc xác thực, nhận dạng trong công nghệ này dựa trên sơ đồ mạch máu trong võng mạc mắt. Sơ đồ này rất ít thay đổi kể từ lúc mới sinh cho tới khi già và đặc biệt là khi chết, hệ thống sơ đồ mạch máu này sẽ biến mất. Vì thế, không thể dùng người chết để xác thực cho việc truy cập trái phép. Tuy nhiên, công nghệ này lại bị tác động bởi nhiều yếu tố khác như độ rộng của mắt, lông mi, kính đeo và khó triển khai phổ biến trên diện rộng do độ phức tạp của các thiết khi đó, mặc dù độ chính xác không là phải ưu điểm nổi bật của công nghệ nhận dạng mặt người song không giống với những phương pháp khác, nhận dạng mặt người là công nghệ nhận dạng không cần đến sự tiếp xúc trực tiếp giữa đối tượng và thiết bị thu nhận. Thay vào đó, công nghệ này mang tính theo dõi, giám sát và rất thuận tiện cho những ứng dụng bảo vệ mục tiêu, chống khủng bố tạinhững điểm công cộng đông người. Đây cũng là ưu điểm nổi trội của nhận dạng mặt người mà các công nghệ nhận dạng khác khó có thể có ứng dụng đặc trƣng của bài toán nhận diện mặt ngƣờiBài toán phát hiện mặt người trong ảnh là một bài toán phức tạp nhưng lại hấp hẫn rất nhiều người nghiên cứu về nó, có lẽ bởi tính ứng dụng thực tế của bài toán là rất lớn và đa dạng trong cuộc sống hiện đại. có thể kể ra một số ứng dụng thông dụng nhất của bài toán nhận diện mặt người  Hệ thống giao tiếp thông minh giữa ngƣời và máy con người có thể xây dựng những hệ thống thông giao tiếp giữa người và máy tính thông qua viêc nhận diện khuôn mặt, biểu cảm trên khuôn mặt người để dự đoán, nhận biết trạng thái tâm lí hiện thời của người đó. Một ngôi nhà thông minh trong tương lai có thể nhận biết được chủ nhân của nó thông qua nhận biết khuôn mặt, dáng người, giao tiếp qua giọng nói, vân tay...  Nhận dạng tội phạm hệ thống có thể nhận diện ra một khuôn mặt ngay tức thì và đối chiếu với hàng triệu bản ghi có sẵn trong cơ sở dữ liệu để chỉ ra đó có thể là một tội phạm đang truy tìm hay không, hoặc đó có thể là một nhân vật nào đó đặc biệt cần quan tâm...  Giải trí trong hẩu hết các máy ảnh hiện đại ngày nay đều có chức năng tự động nhận diện mặt người để có thể lấy độ nét, điều chỉnh ánh sáng cho phù hợp với khung cảnh xung quanh. Trên một số trang web cũng đã áp dụng công nghệ tự động nhận diện mặt người và so sánh với kho dữ liệu khổng lồ của mình để đưa ra những lời chào, dịch vụ thông mình nhất cho người sử dụng.  Hệ thống quan sát , theo dõi và bảo vệ các hệ thống camera sẽ xác định đâu là con người và theo dõi người đó...  Điều khiển ra vào các cơ quan , văn phòng cho phép nhân viên ra vào các khu vực quan trong mà không cần phải đăng nhập hay dùng thẻ. Nếu kết hợp với sử dụng vân tay hay hốc mắt thì sẽ đem lại kết quả chính xác cao.  Tổ chức tìm kiếm liên quan đến con người thông qua khuôn mặt trên nhiều hệ cơ sở dữ liệu lớn.  Phân tích cảm xúc của khuôn mặt người..v... Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo Hướng tiếp cận này dùng một tập ảnh huấn luyện cho trước, rồi sau đó hệ thống sẽ xác định khuôn mặt người, do đó nó còn có tên là hướng tiếp cận dựa trên phương pháp học. Hướng tiếp cận dựa trên so sánh khớp mẫu Dùng các mẫu chuẩn của khuôn mặt người để mô tả cho khuôn mặt hay các đặc trưng của khuôn mặt. Hướng tiếp cận dựa trên các đặc trưng không thay đổi Các thuật toán đi tìm các đặc trưng mô tả cấu trúc khuôn mặt người mà các đặc trưng này sẽ không thay đổ i khi tư thế khuôn mặt, điều kiện ánh sáng hay vị trí đặt máy ảnh thay đổi. Dựa trên tri thứcTrong hướng tiếp cận này, các luật sẽ phụ thuộc rất lớn vào tri thức của những tác giả nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt người. Đây là hướng tiếp cận dạng top-down. Dễ dàng xây dựng các luật cơ bản để mô tả các đặc trưng của khuôn mặt và các quan hệ tương ứng. Ví dụ, một khuôn mặt thường có hai mắt đối xứng nhau qua trục thẳng đứng ở giữa khuôn mặt và có một mũi, một miệng. Các quan hệ của các đặc trưng có thể được mô tả như quan hệ về khoảng cách và vị trí. Thông thường sẽ trích đặc trưng của khuôn mặt trước tiên để có được các ứng viên, sau đó các ứng viên này sẽ được xác định thông qua các luật để biết ứng viên nào là khuôn mặt và ứng viên nào không phải khuôn mặt. Thường áp dụng quá trình xác định để giảm số lượng xác định vấn đề khá phức tạp khi dùng hướng tiếp cận này là làm sao chuyển từ tri thức con người sang các luật một các hiệu quả. Nếu các luật này quá chi tiết thì khi xác định có thể xác định thiếu các khuôn mặt có trong ảnh, vì những khuôn mặt này không thể thỏa mãn tất cả các luật đưa ra. Nhưng các luật tổng quát quá thì có thể chúng ta sẽ xác định lầm một vùng nào đó không phải là khuôn mặt mà lại xác định là khuôn mặt. Và cũng khó khăn mở rộng yêu cầu từ bài toán để xác định các khuôn mặt có nhiều tư thế khác tác giả Yang và Huang dùng một phương thức theo hướng tiếp cận như sau để xác các khuôn mặt. Hệ thống của hai tác giả này bao gồm ba mức luật. Ở mức cao nhất, dùng một khung cửa sổ quét trên ảnh và thông qua một tập luật để tìm các ứng viên có thể là khuôn mặt. Ở mức kế tiếp, hai ông dùng một tập luật để mô tả tổng quát hình dáng khuôn mặt. Còn ở mức cuối cùng lại dùng một tập luật khác để xem xét ở mức chi tiết các đặc trưng khuôn mặt. Một hệ thống đa độ phân giải có thứ tự được dùng để xác định. Các luật ở mức cao nhất để tìm ứng viên như “vùng trung tâm khuôn mặt có bốn phần với một mức độ đều cơ bản”, “phần2xung quanh bên trên của một khuôn mặt có một mức độ đều cơ bản”, và “mức độ khác nhau giữa các giá trị xám trung bình của phần trung tâm và phần bao bên trên là đáng kể”. Độ phân giải thấp nhất của ảnh dùng để tìm ứng viên khuôn mặt mà còn tìm ở các mức phân giải tốt hơn. Ở mức hai, xem xét biểu đồ histogram của các ứng viên để loại bớt ứng viên nào không phải là khuôn mặt, đồng thời dò ra cạnh bao xung quanh ứng viên. Ở mức cuối cùng, những ứng viên nào còn lại sẽ được xem xét các đặc trưng của khuôn mặt về mắt và miệng. Hai ông đã dùng một chiến lược “từ thô đến mịn” hay “làm rõ dần” để giảm số lượng tính toán trong xử lý. Mặc dù tỷ lệ chính xác chưa cao, nhưng đây là tiền đề cho nhiều nghiên cứu sau nàyHai tác giả Kotropoulos và Pitas đưa một phương pháp tương tự dùng trên độ phân giải thấp. Hai ông dùng phương pháp chiếu để xác định các đặc trưng khuôn mặt, Kanade đã thành công với phương pháp chiếu để xác định biên của khuôn mặt. Với Ix,y là giá trị xám của một điểm trong ảnh có kích thước m x n ở tại vị trí x,y, các hàm để chiếu ảnh theo phương ngang và thẳng đứng được định nghĩa như sauDựa trên biểu đồ hình chiếu ngang, có hai cực tiểu địa phương khi hai ông xét quá trình thay đổi độ đốc của HI, đó chính là cạnh bên trái và phải của hai bên đầu. Tương tự với hình chiếu dọc VI, các cực tiểu địa phương cũng cho ta biết vị trí miệng, đỉnh mũi, và hai mắt. Các đặc trưng này đủ để xác định khuôn Hƣớng tiếp cận dựa trên đặc trƣng không thay là hướng tiếp cận theo kiểu bottom-up. Các tác giả cố gắng tìm các đặc trưng không thay đổi của khuôn mặt người để xác định khuôn mặt người. Dựa trên nhận xét thực tế, con người dễ dàng nhận biết các khuôn mặt và các đối tượng trong các tư thế khác nhau và điều kiện ánh sáng khác nhau, thì phải tồn tại các thuộc tính hay đặc trưng không thay đổi. Có nhiều nghiên cứu đầu tiên xác định các đặc trưng khuôn mặt rồi chỉ ra có khuôn mặt trong ảnh hay không. Các đặc trưng như lông mày, mắt, mũi, miệng, và đường viền của tóc được trích bằng phương pháp xác định cạnh. Trên cơ sở các đặc trưng này, xây dựng một mô hình thống kêthứ khác. Hai ông dùng mạng neural về mối tương quan cascade cho phân loại có giám sát các kết cấu và một ánh xạ đặc trưng tự tổ chức Kohonen để gom nhóm các lớp kết cấu khác nhau. Hai tác giả đề xuất dùng phương pháp bầu cử khi không quyết định được kết cấu đưa vào là kết cấu của da hay kết cấu của và Ross dùng biến đổi wavelet để xây dựng tập dữ liệu kết cấu của khuôn mặt trong ảnh xám thông qua nhiều độ phân giải khác nhau kết hợp xác suất thông kê để xác định khuôn mặt người. Mỗi mẫu sẽ có chín đặc trưng. Tỷ lệ chính xác là 87%, tỷ lệ xác định sai là 18%.Hình 1 Kết cấu khuôn mặtcắc màu của daThông thường các ảnh màu không xác định trực tiếp trên toàn bộ dữ liệu ảnh mà các tác giả dùng tính chất sắc màu của da người khuôn mặt người để chọn ra được các ứng viên có thể là khuôn mặt người lúc này dữ liệu đã thu hẹp đáng kể để xác định khuôn mặt người. Tôi sẽ trình bày chi tiết về mô hình hóa màu da người ở một bài 1 Màu sắc da đặc trƣngGần đây có nhiều nghiên cứu sử dụng các đặc trưng toàn cục như màu da người, kích thước, và hình dáng để tìm các ứng viên khuôn mặt, rồi sau đó sẽ xác định ứng viên nào là khuôn mặt thông qua dùng các đặc trưng cục bộ chi tiết như mắt, lông mày, mũi, miệng, và tóc. Tùy mỗi tác giả sẽ sử dụng tập đặc trưng khác Hƣớng tiếp cận dựa trên so khớp mẫuTrong so khớp mẫu, các mẫu chuẩn của khuôn mặt thường là khuôn mặt được chụp thẳng sẽ được xác định trước hoặc xác định các tham số thông qua một hàm. Từ một ảnh đưa vào, tính các giá trị tương quan so với các mẫu chuẩn về đường viền khuôn mặt, mắt, mũi và miệng. Thông qua các giá trị tương quan này mà các tác giả quyết định có hay không có tồn tại khuôn mặt trong ảnh. Hướng tiếp cận này có lợi thế là rất dễ cài đặt, nhưng không hiệu quả khi tỷ lệ, tư thế, và hình dáng thay đổi. Nhiều độ phân giải, đa tỷ lệ, các mẫu con, và các mẫu biến dạng được xem xét thành bất biến về tỷ lệ và hình tiếp cận này có thể đi theo phương pháp sauaác định mẫu trƣớcTác giả Sakai đã cố gắng thử xác định khuôn mặt người chụp thẳng trong ảnh. Ông dùng vài mẫu con về mắt, mũi, miệng, và đường viền khuôn mặt để mô hình hóa một khuôn mặt. Mỗi mẫu con được định nghĩa trong giới hạn của các đoạn thẳng. Các đường thẳng trong ảnh được trích bằng phương pháp xem xét thay đổi gradient nhiều nhất và so khớp các mẫu con. Đầu tiên tìm các ứng viên thông qua mối tương quan giữa các ảnh con và các mẫu về đường viền. Sau đó, so khớp với các mẫu con khác. Hay nói một cách khác, giai đoạn đầu xem như là giai đoạn sơ chế để tìm ứng viên, giai đọan thứ hai là giai đoạn tinh chế để xác định có tồn tại hay không một khuôn mặt người. Ý tưởng này được duy trì cho đến các nghiên cứu sau tác giả Craw đưa ra một phương pháp xác định khuôn mặt người dựa vào các mẫu về hình dáng của các ảnh được chụp thẳng dùng vẻ bề ngoài của hình dáng khuôn mặt. Đầu tiên dùng phép lọc Sobel để tìm các cạnh. Các cạnh này sẽ được nhóm lại theo một số ràng buộc. Sau đó, tìm đường viền của đầu, quá trình tương tự được lặp đi lặp lại với mỗi tỷ lệ khác nhau để xác định các đặc trưng khác như mắt, lông mày,và môi.

khuôn mặt tiểu nhân