I. Hệ thống điểm danh khuôn mặt Tổng quan và mục tiêu
Đồ án tốt nghiệp này tập trung vào thiết kế hệ thống điểm danh thông minh bằng nhận diện khuôn mặt tại HCMUTE. Mục tiêu chính là phát triển một giải pháp điểm danh thông minh sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt, giúp tự động hóa quá trình điểm danh sinh viên. Hệ thống điểm danh tự động này hướng tới việc nâng cao hiệu quả quản lý sinh viên tại HCMUTE. Ứng dụng điểm danh khuôn mặt này được thiết kế để điểm danh cho một lớp học khoảng 25 sinh viên. Việc sử dụng công nghệ AI trong giáo dục nhằm cải thiện quản lý sinh viên HCMUTE và mang lại nhiều lợi ích hệ thống điểm danh thông minh. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một phần mềm điểm danh khuôn mặt hiệu quả và đáng tin cậy.
1.1. Giới hạn của hệ thống
Do những hạn chế của nhận diện khuôn mặt, hệ thống đặt ra một số giới hạn để đảm bảo độ chính xác. Điểm danh khuôn mặt yêu cầu sinh viên nhìn thẳng vào camera trong 5 giây. Chớp mắt liên tục hoặc ánh sáng kém ảnh hưởng đến kết quả. Khoảng cách giữa sinh viên và camera cần phù hợp để đạt hiệu quả cao nhất. Những yếu tố này được xem xét kỹ để tối ưu giải pháp điểm danh hiệu quả. An ninh trường học HCMUTE được cải thiện thông qua việc giám sát chính xác thời gian đến lớp của sinh viên. Phát triển hệ thống điểm danh này đặt trọng tâm vào độ tin cậy của kết quả điểm danh, giảm thiểu sai số do các yếu tố môi trường.
1.2. Phương pháp nghiên cứu
Đồ án áp dụng nhiều phương pháp. Phát triển hệ thống điểm danh bao gồm việc tìm hiểu lập trình OpenCV trên Raspberry Pi. Nghiên cứu về nhận diện khuôn mặt và kết nối các module ngoại vi. Sử dụng Google Sheets lưu trữ dữ liệu điểm danh. Áp dụng thuật toán Haar-cascade detector cho phát hiện khuôn mặt và thuật toán LBPH (Local Binary Patterns Histogram) cho nhận diện khuôn mặt. Hệ thống quản lý điểm danh được thiết kế để đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu. Tích hợp hệ thống điểm danh với Google Sheets cho phép truy cập và phân tích dữ liệu dễ dàng. Việc áp dụng các ứng dụng AI trong trường học góp phần hiện đại hóa quản lý giáo dục.
II. Cơ sở lý thuyết và thiết kế hệ thống
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về phát hiện khuôn mặt sử dụng Haar-like và AdaBoost. Công nghệ nhận diện khuôn mặt được giải thích chi tiết. Thuật toán LBPH (Local Binary Patterns Histogram) được áp dụng cho việc nhận diện khuôn mặt. Phần mềm điểm danh khuôn mặt được xây dựng trên nền tảng Python và thư viện OpenCV. Hệ thống điểm danh tích hợp với Google Sheets để lưu trữ dữ liệu. Ứng dụng điểm danh khuôn mặt sử dụng chuẩn giao tiếp I2C để kết nối với các module ngoại vi. Raspberry Pi 4 Model B được sử dụng làm nền tảng phần cứng.
2.1. Phát hiện và nhận diện khuôn mặt
Nhận diện khuôn mặt HCMUTE được thực hiện bằng hai giai đoạn chính: phát hiện khuôn mặt và nhận diện khuôn mặt. Phát hiện khuôn mặt sử dụng thuật toán Haar-like và AdaBoost để xác định vùng khuôn mặt trong ảnh. Nhận diện khuôn mặt sử dụng thuật toán LBPH để so sánh các đặc trưng khuôn mặt với cơ sở dữ liệu đã lưu trữ. Điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt đòi hỏi độ chính xác cao, vì vậy việc lựa chọn thuật toán phù hợp là rất quan trọng. Cổng nghệ nhận diện khuôn mặt được tích hợp vào hệ thống để đảm bảo tính hiệu quả và chính xác. Phần mềm điểm danh khuôn mặt được tối ưu để xử lý nhanh chóng và chính xác. Hệ thống điểm danh thông minh này giúp cải thiện an ninh và an toàn trường học HCMUTE.
2.2. Thiết kế phần cứng và phần mềm
Hệ thống sử dụng Raspberry Pi 4 Model B làm nền tảng. Camera Logitech HD C270 được dùng để chụp ảnh. Màn hình LCD 16x2 hiển thị thông tin điểm danh. Hệ thống điểm danh sử dụng Google Sheets để lưu trữ dữ liệu. Phần mềm điểm danh khuôn mặt được viết bằng Python và sử dụng thư viện OpenCV. Triển khai hệ thống điểm danh bao gồm việc cài đặt phần mềm, cấu hình phần cứng và tích hợp các module. Giải pháp quản lý sinh viên này được thiết kế đơn giản, dễ sử dụng và bảo trì. Chi phí hệ thống điểm danh được tính toán để đảm bảo tính kinh tế. Báo cáo điểm danh tự động được tạo ra để theo dõi sự tham gia của sinh viên.
III. Kết quả và đánh giá
Chương này trình bày kết quả thực nghiệm của hệ thống điểm danh khuôn mặt. Độ chính xác của nhận diện khuôn mặt được đánh giá. Hiệu quả hệ thống điểm danh được phân tích. Tiện ích điểm danh khuôn mặt được xem xét. So sánh hệ thống điểm danh với các phương pháp truyền thống. Cải tiến quản lý sinh viên HCMUTE được đánh giá. Ứng dụng công nghệ trong giáo dục được thảo luận.
3.1. Kết quả thực nghiệm
Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong điều kiện ánh sáng tốt. Điểm danh không cần thẻ giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Hệ thống điểm danh tích hợp với Google Sheets cho phép truy xuất dữ liệu dễ dàng. Phân tích dữ liệu điểm danh giúp đánh giá sự tham gia của sinh viên. Cải thiện hiệu quả quản lý sinh viên HCMUTE là mục tiêu chính của hệ thống. Ứng dụng công nghệ trong giáo dục đem lại nhiều tiện ích. Báo cáo điểm danh tự động giúp đơn giản hóa công việc quản lý.
3.2. Đánh giá và hướng phát triển
Hệ thống cần được cải tiến để hoạt động tốt hơn trong điều kiện ánh sáng yếu. Hệ thống điểm danh tự động có thể được mở rộng để tích hợp với hệ thống quản lý sinh viên hiện có. Nâng cao hiệu quả quản lý là ưu tiên hàng đầu. Giải pháp quản lý sinh viên này cần được tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Ứng dụng công nghệ trong giáo dục là xu hướng tất yếu. Hệ thống điểm danh thông minh này đóng góp vào việc hiện đại hóa giáo dục. Tiết kiệm thời gian điểm danh giúp tối ưu hóa thời gian giảng dạy.
