Đặt vấn đề Giáo dục không chỉ đóng vai trò quan trọng trong việc truyền đạt kiến thức mà còn là nền tảng cho sự phát triển toàn diện của mỗi cá nhân và của xã hội. Tầm quan trọng của giáo dục thể hiện qua việc giúp mỗi người phát triển tư duy, kỹ năng sống và đạo đức, từ đó xây dựng nên một cộng đồng văn minh và phát triển. Qua giáo dục, chúng ta có thể giảm bớt bất bình đẳng xã hội và khuyến khích sự tiến bộ trong mọi lĩnh vực. Ngoài ra, giáo dục còn là cơ hội để bảo vệ môi trường và tạo ra những thế hệ nhận thức được trách nhiệm của mình đối với việc duy trì hành tinh xanh sạch.
Như vậy, giáo dục không chỉ là chìa khóa cho sự thành công cá nhân mà còn là nền tảng cho sự phát triển bền vững của xã hội và của toàn nhân loại. Để tạo dựng lên một nền giáo dục bền vững, trước hết ta cần phải chú trọng đến những vấn đề từ nhỏ nhất như là quản lý lớp học. Một công việc vô cùng quan trọng và cần thiết trong quản lý lớp học đó chính là điểm danh sinh viên. Dựa vào điểm danh sự có mặt của người học, người dạy sẽ có thể dễ dàng nắm bắt thông tin cũng như đưa ra đánh giá quá trình học của từng sinh viên một cách chính xác nhất.
Ngày nay trong hầu hết các lớp học đều đang sử dụng phương pháp điểm danh theo cách thủ công, phương pháp này có những ưu điểm nhất định nhưng bên trong đó cũng vẫn còn tồn tại những hạn chế, bất tiện. Phương pháp điểm danh người học theo cách thủ công đem lại nhiều lợi ích đáng kể. Đầu tiên, tính đơn giản và dễ dàng triển khai là điểm mạnh của phương pháp này. Không cần đòi hỏi kiến thức kỹ thuật cao hoặc đầu tư vào các thiết bị phức tạp, chỉ cần sử dụng giấy và bút đã đủ để thực hiện quy trình điểm danh.
Điều này giúp giáo viên tiết kiệm chi phí và thời gian. Điểm danh thủ công cũng mang lại sự kiểm soát chính xác. Giáo viên có thể dễ dàng xác gia định ai đã tham lớp học và ai đã qua vắng mặt chỉ việc kiểm tra danh sách điểm danh. Không có nguy cơ sai sót từ phần mềm hay thiết bị kỹ 6 thuật, điều này đảm bảo tính chính xác trong quá trình điểm danh.
Một ưu điểm khác là tạo ra sự gắn kết giữa giáo viên và người học. Quá trình điểm danh thủ công tạo ra cơ hội cho sự tương tác trực tiếp, khi giáo viên và người học có thể trao đổi và giao tiếp trực tiếp với nhau. Điều này không chỉ giúp tạo ra một môi trường học tập tích cực mà còn giúp nâng cao mối quan hệ giữa giáo viên và người học. Bên cạnh đó, phương pháp này không phụ thuộc vào công nghệ.
Không cần đảm bảo sẵn có kết nối internet hoặc thiết bị kỹ thuật, việc điểm danh có thể thực hiện ở bất kỳ đâu và bất kỳ lúc nào. Điều này mang lại tính linh hoạt và thuận tiện trong quá trình quản lý lớp học. Mặc dù phương pháp điểm danh người học theo cách thủ công có nhiều ưu điểm, nhưng cũng tồn tại một số nhược điểm cần lưu ý. Một trong những nhược điểm quan trọng nhất là tính công phu và tốn thời gian của quá trình này.
Việc ghi chép tên từng người học có thể mất nhiều thời gian đặc biệt khi lớp học có quy mô lớn. Điều này có thể làm giảm đi thời lượng dành cho việc giảng dạy chính và gây gián đoạn cho quá trình học. Thêm vào đó, sự chính xác của phương pháp điểm danh thủ công cũng phụ thuộc vào tính cẩn thận và sự chú ý của giáo viên. Việc xác định và ghi chép đúng tên của từng người học đòi hỏi sự tập trung cao độ, và có thể dễ gây nhầm lẫn hoặc sai sót nếu giáo viên không cẩn thận.
Ngoài ra, việc sử dụng phương pháp này cũng không tạo ra dữ liệu điểm danh tự động, điều này có thể làm giảm tính tiện lợi trong việc quản lý và báo cáo về sự tham gia của người học. Trong môi trường giáo dục hiện đại, có nhiều phần mềm và công nghệ hỗ trợ tự động hóa quá trình điểm danh, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác. Cuối cùng, việc không sử dụng công nghệ trong quá trình điểm danh cũng làm giảm đi tính hiện đại và sự hấp dẫn của quá trình học. Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, việc sử dụng các phương tiện kỹ thuật có thể kích thích sự tham gia và tương tác của người học, từ đó nâng cao trải nghiệm học tập và hiệu suất giảng dạy.
7 Tóm lại, mặc dù phương pháp điểm danh thủ công có những ưu điểm như đơn giản, chi phí thấp và tạo gắn kết, nhưng cũng tồn tại nhược điểm về tính công phu, độ chính xác thấp và thiếu tính hiện đại và tiện lợi so với các phương tiện kỹ thuật. Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự dán khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.
[6] Ngày nay việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo nói chung Machine learning nói riêng ngày càng trở nên phổ biến. Trong thời gian gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của các dịch vụ, thiết bị giáo giáo dục đặc biệt việc áp dụng học máy ngày càng được chú trọng phát triển. Nhưng hiện nay đa số các lớp học vẫn đang sử dụng phương pháp điểm danh danh thủ công, việc điểm danh người học theo phương thức thủ công tồn tại những những hạn chế như đã nêu ở trên. Vì vậy, với mong muốn xóa bỏ những hạn chế đó, em xin phép trình bày nghiên cứu của mình về phát triển phần mềm điểm danh người học bằng nhận diện khuôn mặt.
Học sinh điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt 1. Phát hiện đối tượng 1. Khái niệm đối tượng Trong ngữ cảnh của lập trình máy tính, đối tượng là một thực thể có đặc điểm và hành vi cụ thể. Nó có thể là một đối tượng vật lý như một ô tô, hoặc một đối tượng trừu tượng như tài khoản ngân hàng.
Phát hiện nhận dạng các đối tượng 9 Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhận diện đối tượng là quá trình xác định, phân loại và nhận biết các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Trình phân tích khuôn mặt là phần mềm xác định hoặc xác nhận danh tính của một người qua khuôn mặt của họ. Công nghệ này hoạt động bằng cách xác định và đo lường các đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể xác định khuôn mặt người trong hình ảnh hoặc video, xác định xem khuôn mặt xuất hiện trong hai hình ảnh có phải là cùng một người không hoặc tìm kiếm khuôn mặt trong một bộ sưu tập đồ sộ các hình ảnh hiện có.
Các hệ thống bảo mật sinh trắc học sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng cá nhân độc nhất trong lúc triển khai người dùng hoặc đăng nhập, cũng như để tăng cường cho hoạt động xác thực người dùng. Các thiết bị di động và cá nhân cũng thường sử dụng công nghệ phân tích khuôn mặt để bảo mật thiết bị. Cách phát hiện đối tượng Với con người, khi nhìn vào một ảnh, họ sẽ so sánh các đặc điểm có trong ảnh với các thông tin đã có trong trí nhớ. Từ đó sẽ đưa ra các câu trả lời cho các câu hỏi đã nêu trên.
Điều này xem ra khá đơn giản với con người. Nhưng với máy tính thì không phải như vậy. Các điểm ảnh với các giá trị khác nhau của (R, G, B) sẽ tạo nên các mức màu có sắc thái khác nhau. Tất nhiên, bằng mắt thường, con người không thể nhìn thấy từng điểm ảnh, mà chỉ có thể nhìn thấy những vùng điểm ảnh có các giá trị màu sắc giống nhau (hoặc tương đồng).
Chúng kết hợp với nhau tạo nên những hình thù nhất định (vùng ảnh, các đường,. Ảnh xám hoặc ảnh nhị phân là một trường hợp riêng của chuẩn màu RGB. Còn lại, khi in ảnh, có thể dùng các hệ màu như CMYK và PMS. Mô hình phát hiện đối tượng đối với con người Để nhận biết được các đối tượng với con người, cũng trải qua hai giai đoạn: huấn luyện (training) và nhận dạng (prediction).
Ghi nhớ đặc 3. Hình thành tri thức tượng điểm hướng dẫn về đối tượng Hình 1. Quá trình học tập để có được tri thức về đối tượng của con người Trong cuộc sống hàng ngày, bằng mắt thường, con người có thể quan sát thấy những sự vật, hiện tượng và được não bộ ghi nhớ những đặc điểm của chúng. Ví dụ, đặc điểm của con mèo là: hai mắt to tròn, tai vểnh hình tam giác, có râu, có bốn chân, đuôi, lông tạo thành các vằn.
Đặc điểm về kích thước có thể ít được để ý vì có thể nhìn xa hay gần. So sánh với tri thức 3. Kết luận tượng đã có Hình 1. Quá trình nhận biết đối tượng Quá trình nhận biết (prediction / recognization) – xem hình 1.4, mỗi khi quan sát thấy các sự vật hiện tượng diễn ra (ví dụ có thêm một con mèo khác), trong não bộ của con người sẽ diễn ra quá trình so sánh với những gì đã có trong bộ nhớ ký ức và sẽ đưa ra kết quả là “có thấy đối tượng đó” (độ chính xác 100%) hoặc “đối tượng này gần giống với đối tượng đã biết” (độ chính xác nhỏ hơn 100%) hoặc là “không biết đối tượng này” (vì chưa thấy bao giờ, độ chính xác 0%).
[1] 11 Theo một cách rất tự nhiên, việc phát hiện và nhận diện đối tượng đối với con người cũng theo một tỷ lệ chính xác theo xác suất nhất định. Và độ chính xác tổng thể dựa trên độ chính xác của các thành phần trong đặc trưng của chúng. Mô hình phát hiện đối tượng trong ảnh của máy tính Muốn máy tính “hiểu được” về ảnh, cần đưa ra các đặc điểm (thuộc tính, tính chất/đặc trưng - features).