Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Công nghệ thông tin o0o ỨNG DỤNG LOGIC MỜ XỬ LÝ NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG THỜI GIAN THỰC Học viên: MSHV: Hồ Mạnh Khương CH1301018 GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn TP Hồ Chí Minh, 1/2014 HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Mục lục HV: Hồ Mạnh Khương I GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, việc xử lý liệu hình ảnh thời gian thực chuyện khơng cịn xa lạ với người Nhiều thiết bị phần cứng phần mềm đời hỗ trợ tốt việc ghi xử lý hình ảnh real-time Tuy nhiên giá thành thiết bị cịn đắt (ví dụ: Kinect…) có ứng dụng số lĩnh vực định: chơi game qua cử động, sử dụng thống tự hành đắt tiền Để đưa việc xử lý hình ảnh thời gian thực vào thiết bị thấp rẻ tiền hơn, nhiều nghiên cứu đặt Trong việc ứng dụng thuật toán áp dụng tư logic mờ cho thấy kết khả quan độ xác tương đối cao Vì vậy, ứng dụng logic mờ sản phẩm có chất lượng tương đương với sản phẩm camera tốc độ cao, chạy phần cứng thấp phổ thông webcam ứng dụng hệ thống giám sát giá rẻ hướng nghiên cứu nhiều tiềm HV: Hồ Mạnh Khương II GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn LOGIC MỜ VÀ NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG Sơ lược logic mờ Khái niệm logic mờ giáo sư Lotfi Zadeh trường đại học California - Mỹ đề lần năm 1965 Cơng trình thực khai sinh mộtngành khoa học lý thuyết tập mờ nhanh chóng nhà nghiên cứu công nghệ chấp nhận ý tưởng Một số kết bước đầu hướng nghiên cứu góp phần tạo nên sản phẩm cơng nghiệp tiêu thụ thị trường Lý thuyết tập mờ ngày phong phú hoàn chỉnh, tạo vững để phát triển logic mờ Có thể nói logic mờ (Fuzzy logic) tảng để xâydựng hệ mờ thực tiển.[3] Xác định chuyển động đoạn video ghi hình sẵn Đối với đoạn video ghi sẵn, việc xác định chuyển động có phần đơn giản input đầu vào chuỗi khung hình Việc so sánh xác định thành phần chuyển động đơn giản, nhiên có vấn đề khó khăn xử lý đoạn chuyển cảnh phân biệt với đoạn chuyển động[1] HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Sơ đồ hoạt động giải thuật xác định chuyển động đoạn video clip[1] Đối với xử lý thời gian thực, phải sử dụng cách tiếp cận khác frame hình dùng đối chiếu phải liên tục không ngắt quãng Ta sử dụng cách tiếp cận khác đề cập kĩ phần sau Xác định chuyển động thời gian thực (real-time motion detection) Ý tưởng thuật giải nhận dạng chuyển động thời gian thực xử lý khung hình trước so sánh độ hỗn loạn Gaussian, nhằm xử lý thành phần nhiễu frame hình với Do đặc thù hình ảnh chuyển từ camera, khung hình chụp vật khác biệt dù thời điểm, vị trí màu sắc vật không di chuyển Trước tiên ta đưa vào khung hình với độ hỗn loạn (I n HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn tolerance) độ hỗn loạn khung hình liền trước (I p) Hệ số xác định độ chuyển động xác định số thực Δ với trị (khơng có cử động) (có cử động) Δ số mờ [2] Hệ số xác định chuyển động Δ dùng để đánh giá giá trị chuyển động (giá trị hỗn loạn) θ(x,y,t) pixel vị trí (x,y) vào thời gian t (để phân biệt với frame hình trước t-1) Tuy nhiên hình ảnh tồn độ hỗn loạn nên ta khai báo trị số Ω số hỗn loạn tối thiểu để pixel xác định có chuyển động RGB(x,y,t) giá trị màu gồm màu Red, Green, Blue vị trí pixel (x,y) vào thời điểm t Xanh mạ -> Mã hex: 99CC32 -> Mã Decimal: 10079282 Công thức đổi tách hệ màu từ mã decimal sang mã RGB tương ứng sau [4]: Với \ phép chia lấy phần nguyên mod phép modulo (chia lấy số dư) Tương tự với ví dụ màu xanh mạ ta có: Mã Decimal: 10079282 -> R=153, G=204, B=50 Ý tưởng khử nhiễu dựa pixel lân cận: pixel có giá trị hỗn loạn cập nhật giá trị độ hỗn loạn dựa vào giá trị pixel liền kề vị trí (x-1,y), (x+1,y), (x,y-1) (x,y+1) HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn (x,y-1) (x-1,y) I(x,y) (x+1,y) (x,y+1) Vị trí pixel xác định giá trị hỗn loạn Ví dụ minh họa khử nhiễu: (a) xác định vị trí chuyển động với Ω lớn, (b) xác định vị trí chuyển động với giá trị Ω nhỏ, (c) khử nhiễu với Ω lớn, (d) khử nhiễu với Ω nhỏ Giá trị cập nhật I(x,y,t) sau cập nhật tính Δ(x,y,t) so sánh với Ω Ma trận I(x,y,t) lưu lại vào mảng sử dụng làm I(x,y,t-1) để so sánh với frame sau HV: Hồ Mạnh Khương III GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn CHƯƠNG TRÌNH MINH HỌA Giao diện chương trình Chương trình viết Visual Basic 6.0, giao diện đơn giản gồm tùy chỉnh: • Bắt đầu / Kết thúc: để khởi chạy ngưng chương trình Kích thước pixel: xác định lượng lọc pixel (*) Độ nhạy: tùy chỉnh giá trị tolerance (Ω) Tùy chỉnh kích thước pixel: quét hết tất 640x480=307 200 pixel tốn nhiều thời gian, tùy chọn tùy chỉnh kích thước pixel lược bỏ bớt pixel Giá trị có ý nghĩa 2n (x y) pixel xét pixel Tức với giá trị 20 có 307 200 / 20 / = 768 pixel xét HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn • Khi khởi chạy, chương trình tìm kiếm thiết bị camera máy, có nhiều hon thiết bị, xuất cửa sổ lựa chọn Cửa sổ lựa chọn thiết bị • Sau khởi chạy, chương trình lấy hình từ thiết bị ngoại vi, khu vực có chuyển động đánh dấu xanh Những khu vực nhiễu đánh dấu đỏ • Có thể tùy chỉnh giá trị kích thước pixel độ lớn Ω chạy HV: Hồ Mạnh Khương GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Giao diện chương trình chạy IV KẾT LUẬN Chỉ qua giới hạn nội dung tiểu luận khơng thể hồn tồn hồn thiện hết trường hợp gặp phải Tuy nhiên tiểu luận cố gắng giải thích đưa minh họa cho logic mờ chương trình ứng dụng có khả ứng dụng nhiều vào thực tiễn Qua môn học, bước đầu giúp hình thành khái niệm mở hướng nghiên cứu nâng cao logic mờ, định hướng cho khả phát triển lên đề tài thạc sĩ Kết đạt được: 10 HV: Hồ Mạnh Khương - GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Xây dựng hệ luật mờ xác định chuyển động Xây dựng chương trình nhận dạng cử động thời gian thực hoạt động hiệu Hướng phát triển: - Sử dụng GPU thay CPU để tính tốn nhằm nâng cao hiệu xử - lý Áp dụng cho hệ thống camera giám sát hệ thống nhận dạng đối - tượng Áp dụng cho hệ thống camera hành trình xe 11 HV: Hồ Mạnh Khương V GVHD: PGS TS Đỗ Văn Nhơn TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Vladimir Zlokolica, Aleksandra Pižurica and Wilfried Philips, 2006 ,”Fuzzy logic recursive motion detection and denoising of video sequences” [2] E Cox, 1992, “Fuzzy fundamentals” [3] PGS TS Đỗ Văn Nhơn, 2008, “Bài giảng Fuzzy logic” [4] M Xu and T Elis, 2001, “Illumination-invariant motion detection using colour mixture models” 12 ... Xác định chuyển động thời gian thực (real-time motion detection) Ý tưởng thuật giải nhận dạng chuyển động thời gian thực xử lý khung hình trước so sánh độ hỗn loạn Gaussian, nhằm xử lý thành... luật mờ xác định chuyển động Xây dựng chương trình nhận dạng cử động thời gian thực hoạt động hiệu Hướng phát triển: - Sử dụng GPU thay CPU để tính tốn nhằm nâng cao hiệu xử - lý Áp dụng cho hệ... IV KẾT LUẬN Chỉ qua giới hạn nội dung tiểu luận hồn tồn hồn thiện hết trường hợp gặp phải Tuy nhiên tiểu luận cố gắng giải thích đưa minh họa cho logic mờ chương trình ứng dụng có khả ứng dụng