Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Điểm danh và quản lý chuyên cần là hoạt động thiết yếu tại các cơ sở giáo dục nhằm duy trì kỷ luật và đánh giá quá trình học tập của người học. Các phương thức điểm danh truyền thống như gọi tên theo danh sách giấy hoặc ký tên thủ công bộc lộ nhiều hạn chế về thời gian, dễ gây gián đoạn buổi học và phát sinh tình trạng điểm danh hộ. Bên cạnh đó, các giải pháp sinh trắc học như vân tay hay quét mống mắt đòi hỏi thiết bị tiếp xúc trực tiếp hoặc chi phí triển khai cao. Trong bối cảnh công nghệ thị giác máy tính và phần cứng nhúng phát triển, nhóm tác giả Lưu Mạnh Thường và Đỗ Văn Minh Mẫn (ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh), dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đình Phú, đã thực hiện đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt" (tháng 08/2020).

Mục tiêu tổng quát của đề tài là xây dựng một mô hình hệ thống nhúng thu nhỏ có khả năng tự động phát hiện, nhận diện khuôn mặt sinh viên từ nguồn thu camera, đối chiếu với cơ sở dữ liệu đã lưu trữ để xác định danh tính và tự động ghi nhận thông tin chuyên cần. Theo văn bản công bố, đề tài đặt ra ba nhiệm vụ và chức năng nghiên cứu cụ thể:

  1. Xây dựng chức năng nhận diện khuôn mặt người tự động từ luồng video đầu vào.
  2. Xây dựng chức năng tự động truyền và cập nhật thông tin nhận diện (họ tên, mã số sinh viên, thời gian vào lớp, trạng thái vào sớm/vào trễ) lên trang tính trực tuyến Google Sheets thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API).
  3. Xây dựng chức năng phản hồi tại chỗ, hiển thị thông tin xác nhận nhận diện thành công lên màn hình LCD 16x2 để người dùng theo dõi.

Phạm vi và đối tượng nghiên cứu của đề tài được giới hạn như sau:

  • Đối tượng nghiên cứu: Thuật toán phát hiện khuôn mặt Haar-Like kết hợp bộ phân loại tầng Cascade và AdaBoost; thuật toán nhận diện khuôn mặt Local Binary Patterns Histogram (LBPH); vi máy tính Raspberry Pi 4 Model B; webcam USB Logitech HD C270; giao thức I2C và module chuyển đổi cho màn hình LCD 16x2; dịch vụ lưu trữ đám mây Google Sheets.
  • Phạm vi không gian và quy mô ứng dụng: Mô hình thử nghiệm được thiết kế cho quy mô một phòng học thực tập với sĩ số khoảng 25 sinh viên.
  • Giới hạn kỹ thuật: Để giảm độ phức tạp tính toán của bài toán thị giác máy tính trên hệ thống nhúng, tác giả thiết lập các điều kiện biên: đối tượng cần nhìn thẳng vào camera trong khoảng 5 giây, hạn chế chớp mắt liên tục, khoảng cách từ khuôn mặt tới camera phải tương đương với khoảng cách khi chụp ảnh mẫu huấn luyện, và môi trường hoạt động yêu cầu điều kiện ánh sáng bình thường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án kết hợp cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh, học máy thị giác, giao thức truyền thông công nghiệp và lập trình hệ thống nhúng.

1. Khung lý thuyết và mô hình toán học

  • Phát hiện khuôn mặt bằng Haar-Like và AdaBoost (Viola & Jones):
    • Đặc trưng Haar-Like: Phương pháp sử dụng các mẫu hình chữ nhật đen - trắng thuộc 3 nhóm chính (đặc trưng cạnh, đặc trưng đường, đặc trưng xung quanh tâm). Giá trị đặc trưng ($f$) là độ chênh lệch giữa tổng giá trị mức xám của các pixel trong vùng đen và vùng trắng: $$\text{Giá trị đặc trưng} = \sum (\text{pixel vùng đen}) - \sum (\text{pixel vùng trắng})$$
    • Ảnh tích hợp (Integral Image): Mảng hai chiều trong đó giá trị tại tọa độ $(x, y)$ bằng tổng mức xám của tất cả các điểm ảnh nằm phía trên và bên trái. Nhờ ảnh tích hợp, tổng mức xám của một vùng chữ nhật $D$ bất kỳ được tính toán nhanh thông qua 4 điểm góc: $$D = P_4 - P_2 - P_3 + P_1$$
    • Bộ phân loại AdaBoost (Adaptive Boost): Kết hợp các bộ phân loại yếu ($h_k(x)$) thành bộ phân loại mạnh ($H(x)$) bằng cách gán trọng số ($\alpha_t$) và cập nhật trọng số mẫu qua từng vòng lặp: $$H(x) = \sum_{t} \alpha_t h_t(x)$$
    • Bộ phân loại tầng (Cascade of Classifiers): Cấu trúc đa tầng liên tiếp giúp loại bỏ nhanh các vùng ảnh không chứa khuôn mặt (negative sub-windows) ở những tầng đầu với chi phí tính toán thấp, chỉ giữ lại các vùng nghi vấn đi qua các tầng sâu hơn.
  • Nhận diện khuôn mặt bằng Local Binary Patterns Histogram (LBPH):
    • Thuật toán LBP (Ojala, 1996) đo độ tương phản cục bộ bằng cách chia ảnh xám thành các cửa sổ con $3 \times 3$. Điểm ảnh trung tâm đóng vai trò làm ngưỡng ($S(x) = 1$ khi $x \ge 0$ và $S(x) = 0$ khi $x < 0$). Tám điểm ảnh lân cận được gán giá trị nhị phân, ghép thành chuỗi 8-bit và chuyển đổi sang số thập phân (0–255) thay thế cho giá trị trung tâm.
    • Tham số thuật toán: Bán kính lân cận $Radius = 1$; số điểm mẫu $Neighbours = 8$; số ô chia theo chiều ngang $Grid\ X = 8$; số ô chia theo chiều dọc $Grid\ Y = 8$.
    • Trích xuất Histogram: Ảnh sau biến đổi được chia thành $8 \times 8 = 64$ ô. Mỗi ô tạo một biểu đồ tần suất 256 mức xám, tạo thành một vector đặc trưng hợp nhất có kích thước $8 \times 8 \times 256 = 16.384$ phần tử đại diện cho khuôn mặt.
    • So sánh khoảng cách: Độ sai biệt giữa vector đặc trưng của ảnh đầu vào và vector trong tập dữ liệu huấn luyện được xác định bằng khoảng cách Euclide: $$D = \sqrt{\sum_{i} (hist1_i - hist2_i)^2}$$ Nếu khoảng cách $D$ nhỏ hơn ngưỡng định trước, hệ thống xác nhận nhận diện thành công và trích xuất ID tương ứng.

2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và nguồn dữ liệu

Tác giả sử dụng phương pháp thiết kế - thực nghiệm hệ thống nhúng, bao gồm:

  • Thiết kế mạch tích hợp phần cứng kết nối Raspberry Pi 4 với thiết bị ngoại vi qua chuẩn USB và I2C (sử dụng 2 dây SDA, SCL với cấu hình cực máng hở và điện trở kéo lên từ 1 kΩ đến 4.7 kΩ).
  • Thu thập tập dữ liệu ảnh khuôn mặt trực tiếp bằng webcam cho từng sinh viên trong lớp học mẫu, gán ID duy nhất cho mỗi cá nhân.
  • Xây dựng chương trình điều khiển và xử lý ảnh trên nền tảng ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV, sử dụng môi trường Thonny IDE trên hệ điều hành Raspbian.
  • Tích hợp dịch vụ đám mây thông qua Google Cloud Platform, sử dụng Google Sheets API để đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được tổ chức thành hai phân hệ chính: phần cứng nhúng và phần mềm điều khiển.

Phân hệ / Khối chức năng Phần cứng & Công nghệ sử dụng Thông số kỹ thuật / Đặc điểm kết nối
Khối xử lý trung tâm Kit Raspberry Pi 4 Model B SoC Broadcom BCM2711 Quad-core Cortex-A72 64-bit @ 1.5GHz; RAM LPDDR4-2400; cổng GPIO 40 chân; hệ điều hành Raspbian cài trên thẻ nhớ MicroSD 16GB.
Khối thu nhận hình ảnh Webcam Logitech HD C270 Độ phân giải video 1280 × 720 pixels; chụp ảnh 1.3MP; kích thước 71.2 × 31.3 × 68.4 mm; chuẩn kết nối USB; hỗ trợ chuẩn nén MJPEG trực tiếp từ phần cứng.
Khối hiển thị & Thông báo Màn hình LCD 16x2 & Module I2C Module chuyển đổi giao tiếp I2C tương thích chip HD44780, kết nối với Raspberry Pi qua 2 chân SCL và SDA (tiết kiệm chân GPIO so với 6 chân song song truyền thống).
Khối chỉ thị & Nguồn Nguồn Adapter & LED đơn Nguồn DC 5V/3A chuẩn cắm USB-C chính hãng Raspberry Pi; LED đơn kết nối qua GPIO hiển thị trạng thái làm việc.
Phần mềm & Thị giác Python 3, OpenCV, Thonny IDE Haar Cascade XML cho phát hiện; module cv2.face.LBPHFaceRecognizer cho huấn luyện và nhận dạng vector đặc trưng.
Đám mây & Cơ sở dữ liệu Google Cloud Platform & Google Sheets API Xác thực dịch vụ thông qua tệp khóa JSON (Service Account), truyền nhận chuỗi dữ liệu (Tên, MSSV, Giờ, Trạng thái) lên bảng tính trực tuyến. 
[Webcam Logitech C270] --(USB / MJPEG)--> [Raspberry Pi 4 Model B] --(I2C: SDA/SCL)--> [Module I2C + LCD 16x2]
                                                   |
                                            (Internet / API)
                                                   |
                                                   v
                                       [Google Sheets Database]

Quy trình hoạt động của phần mềm

  1. Khởi tạo và chờ đối tượng: Hệ thống kích hoạt camera và module LCD. Khi chưa phát hiện khuôn mặt, LCD hiển thị trạng thái chờ.
  2. Thu nhận và xử lý ảnh: Khung hình từ webcam được chuyển đổi sang thang độ xám (gray image) 8-bit.
  3. Phát hiện khuôn mặt: Bộ phân lớp Haar Cascade quét cửa sổ con trên ảnh tích hợp để định vị vùng khuôn mặt, cắt (crop) và chuẩn hóa vùng ảnh quan tâm (ROI).
  4. Nhận diện khuôn mặt: Vùng ảnh ROI được đưa vào mô hình LBPH để tính toán vector $16.384$ phần tử và tính khoảng cách Euclide với các mẫu đã huấn luyện.
  5. Xử lý logic và phản hồi:
    • Nếu khoảng cách nhỏ hơn ngưỡng cho phép, hệ thống trích xuất ID, họ tên, mã số sinh viên, đối chiếu với mốc thời gian quy định để xác định trạng thái "vào sớm" hoặc "vào trễ".
    • Kết quả được gửi hiển thị trực tiếp trên màn hình LCD 16x2.
    • Đồng thời, thông tin được đóng gói và gửi qua Google Sheets API lên bảng tính đám mây, tự động cập nhật dòng mới với đầy đủ thông tin thời gian thực.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập tổng quan về đề tài nghiên cứu. Tác giả nêu bật nhu cầu ứng dụng công nghệ nhận dạng sinh trắc học khuôn mặt trong đời sống, quản lý an ninh và giáo dục. Nội dung xác định rõ mục tiêu chế tạo mô hình điểm danh quy mô lớp học 25 sinh viên, liệt kê 3 nhiệm vụ kỹ thuật cốt lõi, xác lập các giới hạn về khoảng cách, góc nhìn và ánh sáng, đồng thời vạch ra phương pháp tiếp cận công nghệ trên phần cứng Raspberry Pi 4.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp nền tảng toán học và kỹ thuật chuyên sâu cho toàn bộ đồ án:

  • Trình bày chi tiết giải thuật Haar-Like, cấu trúc 4 đặc trưng mở rộng, phương pháp tối ưu hóa tốc độ qua Integral Image, thuật toán tăng cường AdaBoost và cấu trúc Cascade of Classifiers.
  • Trình bày giải thuật LBPH, nguyên lý chia lưới $8 \times 8$, kỹ thuật trích xuất vector đặc trưng $16.384$ chiều và công thức so khớp khoảng cách Euclide.
  • Phân tích cơ chế hoạt động của hệ điều hành Raspbian, ngôn ngữ lập trình Python, thư viện OpenCV, môi trường Thonny IDE.
  • Trình bày giao thức truyền thông I2C (cơ chế Master-Slave, sơ đồ xung nhịp SCL, dữ liệu SDA, định dạng khung truyền đọc/ghi dữ liệu).
  • Mô tả thông số phần cứng của Kit Raspberry Pi 4 Model B, Webcam Logitech C270, Module I2C cho LCD và dịch vụ Google Sheets.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 chi tiết hóa quá trình thiết kế phần cứng và phần mềm:

  • Xây dựng sơ đồ khối toàn mạch và sơ đồ nối dây chi tiết giữa Raspberry Pi 4 với các khối ngoại vi (Webcam qua cổng USB, LCD 16x2 thông qua Module I2C, LED chỉ thị qua chân GPIO, nguồn qua cổng USB-C).
  • Trình bày các bước thiết lập dự án trên Google Cloud Platform: bật Google Sheets API, tạo tài khoản dịch vụ (Service Account), xuất tệp chứng thực cấu hình dạng JSON và cấp quyền chia sẻ trang tính cho email quản lý.
  • Xây dựng hệ thống lưu đồ thuật toán: lưu đồ chương trình chính, lưu đồ xử lý ảnh chụp, lưu đồ phát hiện khuôn mặt Haar Cascade, lưu đồ huấn luyện tập mẫu LBPH, lưu đồ nhận diện khuôn mặt, lưu đồ điều khiển hiển thị LCD và lưu đồ truyền thông dữ liệu lên Google Sheets.

Chương 4: Kết quả

Chương 4 ghi nhận các kết quả thực nghiệm đạt được trên mô hình thi công thực tế:

  • Hoàn thiện mô hình sản phẩm vật lý tích hợp gọn gàng giữa khối xử lý, camera và màn hình hiển thị.
  • Kiểm nghiệm thuật toán nhận diện trong các trường hợp thực tế: nhận diện chính xác đối với ảnh chụp đúng tư thế tiêu chuẩn; hệ thống trả về thông báo lỗi hoặc không nhận diện ("No have img") khi khuôn mặt đặt quá xa camera; ghi nhận hiện tượng suy giảm độ chính xác khi điều kiện ánh sáng môi trường quá yếu.
  • Ghi nhận kết quả hiển thị trên màn hình LCD 16x2: hiển thị trạng thái chờ, hiển thị chính xác tên sinh viên kèm trạng thái "vào sớm" và "vào trễ".
  • Dữ liệu điểm danh được ghi nhận đầy đủ, trực quan trên giao diện Google Sheets theo thời gian thực và hỗ trợ xuất tệp dữ liệu bảng tính định dạng Excel (.xlsx).
  • Thử nghiệm điều khiển và quản trị hệ thống từ xa thông qua công cụ Remote Desktop Connection qua địa chỉ IP mạng LAN.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 đúc kết mức độ hoàn thành nhiệm vụ của đồ án, khẳng định hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu thiết kế ban đầu về phát hiện, nhận diện và lưu trữ dữ liệu chuyên cần tự động. Đồng thời, chương này chỉ ra các định hướng hoàn thiện mô hình trong tương lai nhằm nâng cao tính thực tiễn.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

Dựa trên các dữ liệu thực nghiệm được công bố trong văn bản, đồ án đã đạt được các kết quả kỹ thuật cụ thể:

  • Khả năng nhận diện thực tế: Mô hình phần cứng nhúng Raspberry Pi 4 kết hợp Webcam Logitech HD C270 và thuật toán LBPH thực hiện nhận diện thành công sinh viên trong cơ sở dữ liệu mẫu khi người dùng đứng trong khoảng cách chuẩn và điều kiện đủ sáng.
  • Xử lý tình huống biên: Thực nghiệm chỉ ra hệ thống phản hồi chính xác trạng thái lỗi khi đối tượng ở quá xa tầm quét (xuất thông báo "No have img") hoặc khi ánh sáng không đạt chuẩn.
  • Phản hồi giao diện tại chỗ: LCD 16x2 thông qua I2C hiển thị phân hóa rõ rệt hai trạng thái chuyên cần: sinh viên vào lớp đúng giờ ("vào sớm") và sinh viên vi phạm mốc thời gian quy định ("vào trễ").
  • Đồng bộ hóa dữ liệu trực tuyến: Dữ liệu điểm danh bao gồm Họ tên, Mã số sinh viên, Ngày giờ điểm danh và Trạng thái chuyên cần được gửi tự động và chuẩn xác lên Google Sheets thông qua kết nối mạng, đồng thời hỗ trợ tải về máy tính dưới định dạng tệp tin Excel (.xlsx) phục vụ công tác quản lý của giảng viên.

2. Đóng góp của đề tài

  • Đồ án đã hiện thực hóa thành công một mô hình IoT kết hợp thị giác máy tính cục bộ (Edge Computing) với dịch vụ lưu trữ đám mây (Cloud Storage), chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng các thuật toán xử lý ảnh cổ điển (Haar-Like, LBPH) trên các dòng máy tính đơn bo giá thành thấp như Raspberry Pi 4.
  • Giải quyết bài toán tự động hóa điểm danh thay thế phương thức thủ công, loại bỏ tình trạng điểm danh hộ và tiết kiệm thời gian quản lý lớp học.
  • Tận dụng giao thức I2C để tối ưu hóa tài nguyên phần cứng (giảm số lượng chân kết nối GPIO trên vi điều khiển) và khai thác định dạng phần cứng MJPEG của webcam Logitech HD C270 nhằm giảm tải xử lý CPU, cải thiện độ trễ của hệ thống nhúng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế kỹ thuật

Theo ghi nhận từ các điều kiện biên và kết quả thử nghiệm trong văn bản đồ án:

  • Sự phụ thuộc vào môi trường ánh sáng: Khả năng nhận diện khuôn mặt của thuật toán LBPH giảm rõ rệt khi cường độ ánh sáng môi trường yếu hoặc không đồng đều.
  • Ràng buộc về tư thế và khoảng cách: Hệ thống chỉ hoạt động chính xác khi người dùng nhìn thẳng trực diện vào camera trong khoảng thời gian khoảng 5 giây, không hỗ trợ nhận diện khi khuôn mặt bị nghiêng, xoay góc lớn, bị che khuất hoặc đứng quá xa vị trí lấy mẫu ban đầu.
  • Quy mô tập dữ liệu: Thử nghiệm mới dừng lại ở quy mô lớp học nhỏ (khoảng 25 sinh viên), chưa đánh giá hiệu năng và tốc độ khớp mẫu khi số lượng sinh viên trong cơ sở dữ liệu tăng lên quy mô lớn (hàng trăm hoặc hàng nghìn người).

2. Hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản đồ án đề xuất các hướng mở rộng tiếp theo bao gồm:

  • Nâng cấp và mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu khuôn mặt để phục vụ các lớp học có sĩ số lớn hơn hoặc ứng dụng cho toàn trường.
  • Tối ưu hóa thuật toán tiền xử lý ảnh nhằm cải thiện độ chính xác trong điều kiện ánh sáng thay đổi phức tạp và góc nghiêng của khuôn mặt.
  • Nghiên cứu phát triển khả năng nhận diện đồng thời nhiều khuôn mặt trong cùng một khung hình để tăng tốc độ điểm danh khi sinh viên vào lớp đồng loạt.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích dành cho:

  • Sinh viên và giảng viên thuộc các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Kỹ thuật Máy tính, Công nghệ Thông tin, Tự động hóa và Cơ điện tử đang thực hiện các đề tài về thị giác máy tính ứng dụng trên phần cứng nhúng.
  • Nội dung tham khảo giá trị:
    • Phần trình bày toán học trực quan, chi tiết về thuật toán Haar-Like, kỹ thuật tính toán Integral Image và phương pháp tạo vector đặc trưng LBPH ($8 \times 8 \times 256$).
    • Tài liệu hướng dẫn thực tế về kỹ thuật ghép nối phần cứng qua giao thức I2C cho màn hình LCD.
    • Quy trình cấu hình và tích hợp Google Sheets API trên nền tảng Python/Raspberry Pi để xây dựng các hệ thống thu thập dữ liệu IoT trực tuyến thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán LBPH được cấu hình với các tham số cụ thể nào trong đồ án?

Trong đồ án, thuật toán LBPH được thiết lập với 4 tham số chính: bán kính lân cận $Radius = 1$; số điểm mẫu $Neighbours = 8$; số ô chia theo trục ngang $Grid\ X = 8$; số ô chia theo trục dọc $Grid\ Y = 8$. Cấu hình này chia ảnh xám thành 64 ô, mỗi ô trích xuất một biểu đồ 256 mức xám, tạo ra một vector đặc trưng tổng hợp gồm $16.384$ phần tử ($8 \times 8 \times 256$).

2. Vì sao nhóm tác giả lựa chọn Webcam Logitech HD C270 thay vì module Camera Pi?

Theo giải thích của nhóm tác giả trong đồ án, Webcam Logitech HD C270 được trang bị sẵn khả năng xuất dữ liệu theo định dạng nén MJPEG từ phần cứng. Điều này giúp giảm tải đáng kể cho bộ xử lý trung tâm của Raspberry Pi 4, giúp hệ thống xử lý khung hình mượt mà hơn, giảm độ trễ và tận dụng khả năng tự động cân bằng ánh sáng của camera.

3. Việc sử dụng Module chuyển đổi I2C cho màn hình LCD 16x2 mang lại lợi ích gì?

Màn hình LCD 16x2 thông thường (dựa trên driver HD44780) đòi hỏi tối thiểu 6 chân điều khiển của vi điều khiển (RS, EN, D4, D5, D6, D7). Khi tích hợp module chuyển đổi I2C, kết nối giữa Raspberry Pi và LCD được rút gọn chỉ còn 2 dây tín hiệu (SDA và SCL), giúp tiết kiệm tài nguyên chân GPIO và đơn giản hóa sơ đồ dây dẫn phần cứng.

4. Dữ liệu điểm danh được cấu trúc và gửi lên Google Sheets gồm những thông tin nào?

Dữ liệu gửi lên bảng tính Google Sheets thông qua API bao gồm: Mã số sinh viên (MSSV), Họ và tên sinh viên, Thời gian thực ghi nhận khi nhận diện và Trạng thái chuyên cần (được hệ thống tự động đối chiếu với mốc quy định để phân loại là "vào sớm" hoặc "vào trễ"). Bảng tính này có thể tải trực tiếp về máy tính dưới định dạng tệp Excel (.xlsx).

5. Những quy định giới hạn nào được đặt ra khi người dùng thực hiện nhận diện?

Để đảm bảo thuật toán nhận diện chính xác trên hệ thống nhúng, tác giả quy định: người dùng phải nhìn thẳng trực diện vào camera trong khoảng thời gian 5 giây, hạn chế chớp mắt liên tục, đứng ở khoảng cách tương đương với vị trí chụp ảnh mẫu huấn luyện và thực hiện trong môi trường có điều kiện ánh sáng bình thường.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt" của sinh viên Lưu Mạnh Thường và Đỗ Văn Minh Mẫn đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu thiết kế phần cứng và phần mềm nhúng trên nền tảng Raspberry Pi 4. Bằng việc kết hợp thành công thuật toán Haar Cascade để phát hiện khuôn mặt và LBPH để nhận diện danh tính, hệ thống đã vận hành chính xác mô hình điểm danh tự động cho lớp học quy mô 25 sinh viên. Kết quả chuyên cần được hiển thị trực quan tại chỗ qua màn hình LCD 16x2 và đồng bộ liên tục lên bảng tính đám mây Google Sheets theo thời gian thực, cung cấp một giải pháp ứng dụng IoT và thị giác máy tính có giá trị kỹ thuật và tính khả thi cao trong quản lý giáo dục.