ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
________________ BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Đề tài:
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

Giảng viên hướng dẫn: GS.TSKH. Hoàng Kiếm
Học viên thực hiện: Từ Minh Dũng
Mã số: 10 11 010 TP. HCM, năm 2012
LỜI NÓI ĐẦU
Thế kỷ 20 và đầu những năm thế kỷ 21 loài người chứng kiến những thành tựu vĩ đại
của khoa học. Vai trò và tầm quan trọng của khoa học đối với Xã hội đã quan trọng nay

2.4. Các khó khăn gặp phải và cách khắc phục 9
2.5. Những điều nên không nên trong nghiên cứu khoa học 11
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 1
I. HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 1
1.1. Khái niệm hệ thống nhận dạng mặt người 1
1.2. Cơ sở lý thuyết bài toàn nhận dạng mặt người 2
II. PHÂN TÍCH CÁC NGUYÊN LÝ SÁNG TẠO KHOA HỌC ĐƯỢC ÁP DỤNG
TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 6
2.1. Nguyên lý phân nhỏ 6
2.2. Nguyên tắc kết hợp 6
2.3. Nguyên tắc vạn năng 7
2.4. Nguyên tắc đổi màu sắc 7
2.5. Nguyên tắc chuyển sang chiều khác 7
2.6. Nguyên tắc tách khỏi 7

CƠ SỚ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC
VẤN ĐỀ KHOA HỌC VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT
Khái niệm
Vấn đề khoa học (scientific problem) cũng được gọi là vấn đề nghiên cứu
(research problem) hoặc câu hỏi nghiên cứu là câu hỏi được đặt ra khi người
nghiên cứu đứng trước mâu thuẫn giữa tính hạn chế của tri thức khoa học hiện có
với yêu cầu phát triển tri thức đó ở trình độ cao hơn.
Phân loại
Nghiên cứu khoa học luôn tồn tại hai vấn đề :
- Vấn đề về bản chất sự vật đang tìm kiếm
- Vấn đề về phương pháp nghiên cứu để làm sáng tỏ về lý thuyết và thực tiễn
những vấn đề thuộc lớp thứ nhất.
Các tình huống vấn đề

 Nguyên lý thực hiện sơ bộ.
 Nguyên lý dự phòng.
 Nguyên lý đẳng thế.
 Nguyên lý đảo ngược.
 Nguyên lý cầu (tròn) hóa.
 Nguyên lý linh động.
 Nguyên lý giải (tác động) “thiếu” hoặc “thừa”.
 Nguyên lý chuyển sang chiều khác.
 Sử dụng các dao động cơ học.
 Nguyên lý hoạt động theo chu kỳ.
 Nguyên lý liên tục các tác động có ích.
 Nguyên lý “vượt nhanh”.
 Nguyên lý biến hại thành lợi.
 Nguyên lý quan hệ phản hồi.
 Nguyên lý sử dụng trung gian.
 Nguyên lý tự phục vụ.
 Nguyên lý sao chép.
 Nguyên lý “rẻ’ thay cho “đắt”.
 Thay thế sơ đồ (kết cấu) cơ học.
 Sử dụng các kết cấu khí và lỏng.
 Sử dụng vỏ dẻo và màng mỏng.
 Sử dụng các vật liệu nhiều lỗ.
 Nguyên lý thay đổi màu sắc.
 Nguyên lý đồng nhất.
 Nguyên lý phân hủy hoặc tái sinh các phần.
 Thay đổi các thông số hóa lý của đối tượng.
 Sử dụng chuyển pha.
 Sử dụng sự nở nhiệt.
 Sử dụng các chất ôxy hóa mạnh.
 Thay đổi độ trơ.

nghiên cứu bởi các học giả khác chưa, ở mức độ nào qua đó có thể học những điều
hay và tránh được việc lặp lại trong nghiên cứu trước.
Bước 3: Xác định mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu là những dự định đặt ra để giải quyết được các khó khăn
đã chỉ ra ở bước 1. Nghiên cứu viên phải luôn bám theo các mục tiêu đã đề ra
trong suốt quá trình và phải hoàn thành chúng trước khi nghiên cứu được khép lại.
Các nghiên cứu hiện nay thường thể hiện rất rõ ràng phần này
Bước 4: Phương pháp nghiên cứu
Đây là phần chỉ ra hướng nghiên cứu mà nghiên cứu viên muốn tiến hành để
đạt được mục tiêu đề ra trong bước 3. Thông thường, các phương pháp thu thập dữ
liệu hay thí nghiệm và phân tích chúng phải được thể hiện rõ. Ngoài ra, các giả
thuyết và phạm vi nghiên cứu, kinh phí và thời gian cần thiết, các đề xuất dự định,
… cũng cần phải được chỉ ra một cách rõ ràng.
Bước 5: Dữ liệu thực tế hoặc giả định cụ thể
Dữ liệu là phần rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Chúng có thể được
thu thập qua quá trình điều tra tại hiện trường hoặc là dữ liệu giả định thu được từ
thí nghiệm, mô phỏng. Những dữ liệu này có thể chỉ ra những phát triển của thực
tế trong quá khứ và hiện tại, qua đó có thể dự đoán tương lai, so sánh với lý
thuyết,…Thông thường, giai đoạn thu thập dữ liệu tiêu tốn rất nhiều thời gian và
tiền bạc của người nghiên cứu và sự chính xác của dữ liệu sẽ ảnh hưởng lớn đến
kết quả cuối cùng của nghiên cứu.
Bước 6: Phân tích dữ liệu hoặc chạy chương trình
Đến đây nghiên cứu khoa học sẽ có 2 hướng đi. Một là phân tích các dữ liệu
thu thập được để có các kết luận cho những điều đã và đang xẩy ra trong thực tế,
từ đó có các đề xuất cho tương lai. Một cách khác là lập ra các chương trình máy
tính để mô phỏng, tính toán lý thuyết dựa vào hoặc so sánh với các dữ liệu thực tế.
Phần này thường liên quan tới các chuyên môn sâu nên chỉ có những người có
cùng lĩnh vực nghiên cứu mới hiểu và quan tâm đến.
Bước 7: Phát hiện hoặc đề xuất cái mới
Thường mỗi nghiên cứu khoa học sẽ tiến đến kết thúc sau khi một vài phát

Khó khăn trong thu thập dữ liệu thực tế
Các dữ liệu thực tế trong quá khứ và hiện tại thường rất khó xin được, đặc biệt
là các số liệu nhạy cảm, có liên quan tới các cơ quan khác. Để vượt qua khó khăn
này, việc đầu tiên là phải nghĩ đến điều này ngay trong giai đoạn thiết kế cách thu
thập dữ liệu để tránh các dữ liệu không thể có được. Nghĩa là nghiên cứu chỉ tập
trung đến các dữ liệu có sẵn hoặc có thể thu thập được. Ngoài ra, nguồn dữ liệu có
sẵn không chỉ một nơi mà thường có ở nhiều nơi khác nhau. Vì vậy người nghiên
cứu cần đa dạng cách thu thập dữ liệu, tập trung vào nhiều nguồn khác nhau.
Không xác định được hướng nghiên cứu
Nhiều người nghiên cứu phải loay hoay tìm hướng nghiên cứu trong thời gian
dài hoặc phải đổi đề tài và hướng nghiên cứu sau một thời gian. Điều này làm ảnh
hưởng đến toàn bộ quá trình nghiên cứu do thời gian và nguồn lực cho phép bị
giảm đi.
Thông thường trước khi bắt tay vào nghiên cứu cần phải đọc thật nhiều các
nghiên cứu có sẵn về chủ đề liên quan để có được hiểu biết tổng quan về lĩnh vực
đấy. Phần phương pháp nghiên cứu phải được chú ý đúng mức để chỉ ra các bước
tuần tự thực hiện của đề tài với mục đích đạt được mục tiêu đề ra ban đầu. Việc
tham khảo, tranh luận với giảng viên hướng dẫn, đồng nghiệp nghiên cứu, bạn bè,
… cũng rất quan trọng để củng cố, chỉnh sửa hướng nghiên cứu cho phù hợp.
Đăng báo không được chấp nhận hoặc phải đợi lâu
Gặp rất nhiều khó khăn trong việc đăng báo để đủ tiêu chuẩn tốt nghiệp. Thông
thường yêu cầu là bài báo quốc tế cũng tương đối khó cho nhiều người vì nhiều lý
do. Bài báo của hội thảo thì dễ hơn và nhiều người dễ dàng có được.
Thường các yêu cầu đầu tiên là phải đúng chủ đề của tạp chí đấy. Trước khi
gửi bài đi đăng thì cần phải kiểm tra xem bài báo có đúng chủ đề yêu cầu không,
đã có ai đăng nghiên cứu tương tự chưa, v.v… Một lời khuyên là nên gửi bài đến
tạp chí càng sớm càng tốt vì quá trình xem xét thường mất ít nhất là 6 tháng đến 1
năm. Ngoài ra nên viết bài theo các hướng khác nhau và gửi cho nhiều tạp chí vì
tiêu chí lựa chọn của các tạp chí thường khác nhau nên nếu may mắn thì sẽ được
một tạp chí chấp nhận cho đăng.

Nghiên cứu khoa học phải phản ánh trung thực và đầy đủ các kết quả, phát
hiện, dẫu rằng chúng có thể không giống với các dự định ban đầu. Việc che đậy
những thiếu sót, sai lầm hay sửa đổi dữ liệu, kết quả phải tuyệt đối không bao giờ
được cho phép. Trích dẫn, số liệu lấy từ các nghiên cứu khác cần phải chỉ rõ
nguồn gốc để thể hiện chúng là tài liệu tham khảo, không phải kết quả của nghiên
cứu này và cũng là cách tôn trọng những nghiên cứu trước.
Ứng xử có đạo đức trong nghiên cứu
Có những điều nếu người nghiên cứu làm hoàn toàn không phạm luật nhưng
không có tính đạo đức nghề nghiệp, vì vậy nên tránh nếu có thể. Phạm phải điều
cấm này có thể vô tội trước pháp luật, nhưng sẽ bị lên án, coi thường bởi đồng
nghiệp, bạn bè và bị day dứt lương tâm. Điều này sẽ làm ảnh hưởng tới uy tín của
người nghiên cứu, thái độ nghi ngờ và thiếu hợp tác của mọi người, dẫn đến việc
gặp phải nhiều khó khăn, ảnh hưởng tới chất lượng của các nghiên cứu sau này.
Chọn đề tài nghiên cứu hợp lý
Nên tiến hành các nghiên cứu có tính thực tiễn cao, có thể áp dụng vào thực tế
để tạo ra lợi ích cho bản thân và xã hội. Không nên tiến hành những nghiên cứu vô
bổ, tốn kém nhưng lợi ích thấp, mục đích để đánh bóng tên tuổi chứ không có ý
nghĩa khoa học và kinh tế,… Thông thường sức nghiên cứu đến mức nào thì nên
tiến hành nghiên cứu ở mức đấy mà thôi, theo kiểu “tuổi nhỏ làm việc nhỏ”, đừng
tiến hành những dự án quá tham vọng vượt quá khả năng, thời gian và nguồn tài
chính cho phép. Một số ví dụ điển hình trong việc chon hướng nghiên cứu sai như:
chọn đề tài mà kết quả chỉ có thể áp dụng sau 20-50 năm nữa do hạn chế về kinh
tế, xã hội và kỹ thuật. Có nghiên cứu lại đề xuất các ý tưởng mới với các yêu cầu
thực hiện tốn kém hơn nhiều lần so với giải pháp đã có hiện tại. Nhiều nghiên cứu
sinh lại thực hiện đề tài quá tham vọng, dẫn đến việc không hoàn thành đúng hạn
và phải gia hạn, tốn kém thời gian và tiền bạc.
Thời gian nghiên cứu
Hiện vẫn còn chưa rõ ràng về việc tiêu tốn thời gian thế nào là hợp lý trong
nghiên cứu khoa học. Nhiều người dành quá nhiều thời gian cho nghiên cứu do
vậy phải giảm thời gian nghỉ ngơi. Ngược lại, có nhiều người dành rất ít thời gian

Giảng viên hướng dẫn
Như đã nói ở trên thì các giảng viên mỗi người một tính cách do vậy mối quan
hệ với giảng viên không phải lúc nào cũng tốt đẹp cả. Một điều nên tránh là gây ra
xung đột với giảng viên hướng dẫn vì dẫu có kết quả thế nào thì nghiên cứu sinh
sẽ vẫn là người chịu thiệt thòi nhất. Một khi bạn đã chấp nhận giảng viên là người
hướng dẫn thì bạn bắt buộc chịu sự hướng dẫn của họ, dù đúng hay sai. Thông
thường khoảng thời gian nghiên cứu không dài, trung bình khoảng 3 năm, nên sự
chịu đựng là chấp nhận được. Điều quan trọng là bạn có thể nhận ra được những
điều chưa đúng để khi trở thành người nghiên cứu độc lập bạn tránh được.
Bảo vệ kết quả nghiên cứu
Khi nghiên cứu chưa hoàn thành và chưa được công bố, người nghiên cứu nên
có những biện pháp cần thiết để bảo vệ những thông tin nhạy cảm hoặc những kết
quả có thể bị sử dụng bởi người khác. Điều này là cần thiết để tránh những điều
đáng tiếc sau này có thể dẫn đến tranh chấp không cần thiết. Ngoài ra, việc lưu giữ
số liệu cần được làm theo định kỳ và cất giữ ở ít nhất 2 nơi để tránh việc mất dữ
liệu trong máy tính hoặc các bản in ra. Việc xuất bản, ấn hành hay đăng báo cũng
là cách tốt để đỡ mất công trong việc bảo vệ dữ liệu hoặc các kết quả nghiên cứu.
Dịch tài liệu nước ngoài
Nhiều người nghiên cứu chỉ đơn thuần dịch tài liệu nước ngoài, sửa đổi chút ít
và coi như đấy là nghiên cứu của chính họ. Vậy câu hỏi đặt ra là đấy có phải các
nghiên cứu khoa học không hay chỉ là những sự cóp nhặt, ăn cắp của người khác?
Những hành vi đó không phải là các nghiên cứu khoa học vì những người đó
không hề có nghiên cứu, không có mục tiêu rõ ràng và cũng không giải quyết
được khó khăn của thực tế. Những bài dịch đấy chỉ có tác dụng phổ biếnkiến thức
và hướng vào những độc giả kém hiểu biết hơn.
ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT
NGƯỜI

HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

mặt người như sau:

Giai đoạn tiền xử lý:
Ảnh chụp có thể ở các điều kiện khác nhau, dẫn đến độ sáng, độ tương
phản, màu hiển thị cũng khác nhau. Quá trình tiền xử lý nhằm nâng cao
chất lượng ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, kích thước ảnh, chuyển ảnh các ảnh về
cùng một mức độ sáng, tương phản và cùng hệ màu. Việc chuẩn hóa cũng
khiến độ lệch giữa 2 điểm ảnh được giảm xuống làm quá trình rút đặc trưng
thêm chính xác. Tiền xử lý chủ yếu sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh (cân
bằng sáng, tách ngưỡng, bó cụm, histogram …)
Giai đoạn phát hiện khuôn mặt

Ảnh không chỉ có mặt người mà còn chứa hình nền. Phát hiện khuôn
mặt là xác định xem trong ảnh có khuôn mặt hay không, nếu có thì khuôn
mặt nằm ở đâu trong ảnh, nghĩa là phải tách khuôn mặt ra khỏi ảnh nền. Có
nhiều phương pháp cho bài toán phát hiện mặt người:
- Phương pháp phát hiện mặt người dựa trên màu da: mặc dù những
người khác nhau thì màu da khác nhau nhưng rất nhiều nghiên cứu
chỉ ra rằng sự khác nhau này phần lớn là do sự khác nhau về cường
độ ánh sáng giữa chúng hơn là về thành phần màu da, từ đó ta có
thể xác định màu da của con người nằm ở một dãy màu cố định.
Kết hợp việc tra trong bảng màu của từng điểm ảnh kết hợp với kỹ
thuật phân vùng và các kết quả nghiên cứu về độ tương quan giữa
chiều rộng và chiều cao khuôn mặt người sẽ xác định được có mặt
người trang ảnh hay không.
- Phát hiện mặt người dựa trên các đặc trưng Haar-like: tạo tập huấn
luyện dựa vào các đặc trưng haar like sau đó dựa vào tập huấn
luyện này để phát hiện khuôn mặt. Để làm như được vậy, ảnh đầu
vào trước hết phải được xám hóa, sau đó cho một hoặc nhiều hình
chữ nhật chứa đặc trưng haar-like chạy khắp bức ảnh, những chỗ

PCA giúp cho việc phân lớp hay xác định đối tượng bằng cách làm lộ rõ
những điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu của các đối tượng.
Thông qua quá trình phân tích tập dữ liệu của các đối tượng, phương
pháp PCA cố gắng thể hiện các đối tượng từ một không gian dữ liệu lớn
sang một không gian dữ liệu nhỏ hơn có thể kiểm soát được sao cho sự
mất mát thông tin dữ liệu của đối tượng là nhỏ nhất. Từ kết quả thu
được, các tác vụ tiếp theo như phân lớp, nhận diện sẽ được thực hiện
với chi phí thấp hơn và không gian cần để lưu trữ các đối tượng cũng sẽ
giảm bớt.
- Phương pháp LDA (Linear Discriminant Analysis): Mục tiêu của
phương pháp LDA là cố gắng thu nhỏ khoảng cách của các phần tử
trong lớp so với tâm của lớp đó đồng thời tăng khoảng cách giữa các lớp
với nhau
So khớp, phân lớp:
Là giai đoạn cuối cùng trong bài toán nhận dạng mặt người. Từ ảnh đầu
vào, hệ thống thực hiện quá trình trình bày bên trên, đưa ra dữ liệu đặc
trưng của ảnh, so sánh đặc trưng này với đặc trưng của toàn bộ ảnh trong cơ
sở dữ liệu nhận dạng. Dựa vào khoản cách so sánh hệ thống xác định người
nào trong ảnh (nếu có) là người mà hệ thống đã biết hoặc người lạ. Thường
dữ liệu đặc trưng được thể hiện bằng một vector nên có thể dùng khoảng
cách Eclic giữa hai vector để phân lớp, ngoài ra người ta cũng có thể dùng
kết hợp PCA, LDA và độ đo Mean-KNN để tính khoảng cách kết hợp, từ
đó cho ra kết quả.
PHÂN TÍCH CÁC NGUYÊN LÝ SÁNG TẠO KHOA HỌC ĐƯỢC ÁP
DỤNG TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI
Nguyên lý phân nhỏ
Các hệ thống luôn luôn sử dụng nguyên lý phân nhỏ, nhận dạng mặt người
cũng không ngoại lệ. Hai thách thức lớn nhất của một hệ thống nhận dạng mặt
người là độ chính xác và tốc độ xử lý. Để chinh phục hai yếu tố này, hệ thống
nhận dạng mặt người được chia thành nhiều phân hệ (tiền xử lý; phát hiện khuôn

chuyển ảnh màu về ảnh trắng đen trong cả giai đoạn huấn luyện và nhận dạng.
Nguyên tắc chuyển sang chiều khác
Thị giác con người có thể nhận diện mặt người dựa vào vị trí, màu sắc của ảnh,
máy tính không hiểu các thông tin này, đối với máy tính chỉ có những con số mới
có ý nghĩa do đó tất cả các hệ thống nhận dạng mặt người trước khi xử lý đều
chuyển thông tin hình qua ma trận và thực hiện các tính toán trên ma trận số này.
Nguyên tắc tách khỏi
Một hệ thống nhận dạng mặt người trên thực tế luôn nhận đầu vào là hình ảnh
không chỉ có mặt người mà còn rất nhiều hình ảnh nền khác. Các chi tiết nền này
sẽ làm độ chính xác nhận dạng giảm đáng kể. Các hệ thống nhận dạng mặt người
tốt là các hệ thống tách hoàn toàn ảnh nền ra khỏi ảnh khuôn mặt cần nhận dạng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Các tài liệu tiếng Anh:
[1] Gian Luca Marcialis, Fabio Roli – Fusion of LDA and PCA for Face
Recognition năm 2002.
[2] Lindsay I Smith – A tutorial on Principal Components Analysis, (February 26,
2002).
[3] K. Baek, B. A.
Draper, J. R. Beveridge, and K. She. PCA vs. ICA: A comparison on the FERET
data set, presented at Joint Conference on Information Sciences, Durham, N.C.,
2002.
[4] Fei Zuo, Peter H. N. de With (2005), “Real-time Face Recognition for Smart
Home Applications”, International Conference on Consumer Electronics
(ICCE2005), vol. 51 p. 183-190, February 2005.
[5] Alok Sharma, Kuldip K. Paliwal and Godfrey C. Onwubolu – Splitting Technique
Initialization in Local PCA (2006)
[6] S. Balakrishnama, A. Ganapathiraju – LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS -
A BRIEF TUTORIAL, 1998
[8] P. J. Phillips, H. Moon, P. J. Rauss, and S. Rizvi, "The FERET evaluation
methodology for face recognition algorithms"

[20] Tô Hoài Việt, "Xây dựng hệ thống học linh hoạt với tương tác người dùng cho bài
toán so khớp ontology", Luận văn Thạc sỹ, ngành Khoa học máy tính, Đại học
Khoa Học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2009.
Các tài liệu trên internet:
[21] HTML Parser :
[22] Protégé :
[23] SWI-Prolog:
[24]
[25]
[26]