การพัฒนาวิธีการปรับปรุงคุณลักษณะสำหรับการจำแนกภาพใบหน้าที่ถูกรบกวนจากแสงโดยขั้นตอนวิธีผสมผสาน

บทคัดย่อ

การปรับปรุงคุณภาพของภาพ (normalization) เป็นขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพของภาพใบหน้าที่มีสิ่งรบกวนเช่น เงา และแสงให้ชัดเจนยิ่งขึ้น เนื่องจากมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพ ในการสกัดคุณลักษณะและการรู้จำใบหน้า ในงานวิจัยนี้จะเป็นการพัฒนาคุณภาพของภาพใบหน้าที่อยู่ในสภาวะของแสงที่ไม่คงที่ เช่น อยู่ในที่มืดหรือสว่างเกินไปทำให้ใบหน้าบางส่วนหายไปจากภาพและไม่สามารถนำไปรู้จำใบหน้าแบบปกติ ซึ่งในงานวิจัยนี้ จะใช้การผสมผสานวิธีการในการปรับปรุงคุณภาพของภาพใบหน้าโดยใช้วิธีการ self quotient image เป็นหลัก และผสมผสานกับขั้นตอนวิธี weber , mean filter และwavelet โดยทดลองกับฐานข้อมูลภาพใบหน้ามาตรฐานของ Yale B database ที่มุมของสภาวะแสงแตกต่างกันจากันจำนวน 4 ชุดข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิจัยพบว่าการผสมผสานวิธีการของ weber face + self quotient image + mean filter นั้นได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการขจัดผลกระทบของแสงและเงาบนภาพใบหน้าโดยประสิทธิภาพเฉลี่ยของการรู้จำอยู่ที่ 99.40%