I. Đồ án tốt nghiệp CNTT
Đồ án tốt nghiệp CNTT là một công trình nghiên cứu quan trọng, đánh dấu sự hoàn thành chương trình học của sinh viên. Đồ án này tập trung vào việc áp dụng thị giác máy tính để xây dựng chương trình nhận diện và làm mờ khuôn mặt trong ảnh và video. Đây là một lĩnh vực đang phát triển mạnh, mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống và công nghệ.
1.1. Mục tiêu và ý nghĩa
Mục tiêu chính của đồ án là phát triển một hệ thống tự động có khả năng phát hiện và nhận dạng khuôn mặt trong ảnh và video, đồng thời tích hợp tính năng làm mờ để bảo vệ quyền riêng tư. Đồ án không chỉ mang tính học thuật mà còn có giá trị ứng dụng cao trong các lĩnh vực như an ninh, giám sát và bảo mật dữ liệu cá nhân.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc tối ưu hóa các thuật toán máy học và thị giác máy tính để phát hiện khuôn mặt, cũng như nghiên cứu các kỹ thuật làm mờ hiệu quả. Đồ án cũng đánh giá hiệu suất và độ chính xác của chương trình trong các tình huống thực tế.
II. Thị giác máy tính
Thị giác máy tính là một lĩnh vực trọng tâm của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và xử lý hình ảnh, video. Đồ án này khai thác sức mạnh của thị giác máy tính để giải quyết bài toán nhận diện và làm mờ khuôn mặt, một ứng dụng quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp.
2.1. Tổng quan về thị giác máy tính
Thị giác máy tính bao gồm các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và theo dõi video. Công nghệ này sử dụng các mô hình học sâu và mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích và hiểu dữ liệu hình ảnh. Đồ án áp dụng các kỹ thuật này để phát hiện và xử lý khuôn mặt trong ảnh và video.
2.2. Ứng dụng thực tiễn
Thị giác máy tính được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như an ninh, y tế, và giao thông. Trong đồ án này, công nghệ này được sử dụng để xây dựng chương trình nhận diện khuôn mặt và làm mờ, giúp bảo vệ quyền riêng tư và ẩn danh trong các tình huống cụ thể.
III. Chương trình nhận diện khuôn mặt
Chương trình nhận diện khuôn mặt là trọng tâm của đồ án, sử dụng các thư viện và thuật toán tiên tiến để phát hiện và xử lý khuôn mặt trong ảnh và video. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng thị giác máy tính vào thực tế.
3.1. Phương pháp phát hiện khuôn mặt
Đồ án sử dụng các phương pháp như OpenCV Haar Cascade, Dlib HoG, và các mô hình học sâu để phát hiện khuôn mặt. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, và đồ án đánh giá hiệu quả của từng phương pháp trong các tình huống khác nhau.
3.2. Thư viện Face Recognition
Thư viện Face Recognition được sử dụng để nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao. Đồ án cài đặt và thử nghiệm thư viện này, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất để đảm bảo chương trình hoạt động mượt mà trong thời gian thực.
IV. Làm mờ khuôn mặt
Làm mờ khuôn mặt là một tính năng quan trọng của đồ án, giúp bảo vệ quyền riêng tư và ẩn danh trong các tình huống cần thiết. Đồ án sử dụng thuật toán Gaussian Blur để thực hiện việc làm mờ một cách hiệu quả.
4.1. Thuật toán Gaussian Blur
Gaussian Blur là một kỹ thuật làm mờ phổ biến trong xử lý ảnh, sử dụng hàm Gaussian để giảm nhiễu và làm mờ hình ảnh. Đồ án áp dụng thuật toán này để làm mờ khuôn mặt trong ảnh và video, đảm bảo tính thẩm mỹ và hiệu quả.
4.2. Ứng dụng thực tiễn
Tính năng làm mờ khuôn mặt có thể được sử dụng trong các hệ thống giám sát, chia sẻ video trực tuyến, hoặc các tình huống cần bảo vệ danh tính. Đồ án đánh giá hiệu quả của tính năng này trong các tình huống thực tế.
V. Xây dựng chương trình CNTT
Xây dựng chương trình CNTT là quá trình phát triển và triển khai hệ thống nhận diện và làm mờ khuôn mặt. Đồ án sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện như OpenCV để xây dựng chương trình một cách hiệu quả.
5.1. Ngôn ngữ và công cụ
Python được chọn làm ngôn ngữ lập trình chính do tính linh hoạt và hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng. Các thư viện như OpenCV và Face Recognition được sử dụng để xử lý hình ảnh và nhận diện khuôn mặt.
5.2. Thử nghiệm và đánh giá
Chương trình được thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu ảnh và video khác nhau để đánh giá độ chính xác và hiệu suất. Kết quả thử nghiệm cho thấy chương trình hoạt động hiệu quả trong các tình huống thực tế.
