MỞ ĐẦU. 1 DANH SÁCH CÁC HÌNH. MÔ TẢ BÀI TOÁN ĐIỂM DANH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT. Bài toán điểm danh nhận diện khuôn mặt.
Khảo sát nghiệp vụ. Mô hình tổ chức. Quy trình nghiệp vụ. Một số phần mềm nhận diện khuôn mặt.
Phần mềm Acheckin. Phần mềm VN Face School. Phương pháp tiếp cận và nội dung nghiên cứu. Phương pháp tiếp cận.
Nội dung nghiên cứu. PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỂM DANH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT. Ca sử dụng của hệ thống. Tổng quan các chức năng của hệ thống.
Chức năng dùng chung. Chức năng dành cho quản trị viên. Chức năng dành cho giảng viên. Chức năng dành cho sinh viên.
Thiết kế cơ sở dữ liệu. Biểu đồ phân lớp của hệ thống. Cơ sở dữ liệu. TRIỂN KHAI HỆ THỐNG ĐIỂM DANH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT.
Công cụ và công nghệ sử dụng. Phần mềm Laragon. Phần mềm Visual Studio Code. Công cụ quản lý công việc Trello.
Hệ thống quản lý mã nguồn GitLab. Mẫu giao diện. Xây dựng phần mềm. Giao diện đăng nhập.
Giao diện đổi mật khẩu. Giao diện quản lý hồ sơ cá nhân. Giao diện quản lý người dùng. Giao diện thêm mới người dùng.
Giao diện quản lý học phần. Giao diện quản lý lớp học. Giao diện thêm thành viên lớp học. Giao diện cập nhật dữ liệu khuôn mặt.
Giao diện điểm danh sinh viên. Giao diện nhận dạng sinh viên. 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO. MÔ TẢ BÀI TOÁN ĐIỂM DANH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT 1.
Bài toán điểm danh nhận diện khuôn mặt Bài toán nhận diện khuôn mặt là một trong những vấn đề quan trọng trong hướng nghiên cứu về nhận diện của ngành thị giác máy tính, do các đặc tính giống nhau của khuôn mặt dùng cho việc nhận diện là rất khó. Đối với con người thì việc nhận diện có thể là một nhiệm vụ rất đơn giản, thậm chí là ở trong những điều kiện môi trường khác nhau, tuổi tác thay đổi, đội mũ, đeo kính,… Tuy nhiên, đối với máy tính thì nó vẫn còn là một thử thách khó khăn trong vài thập kỷ qua cho đến tận ngày nay. Trong thời đại bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, tận dụng sức mạnh của các thuật toán nhận diện và lượng dữ liệu vô cùng lớn, chúng ta có thể tạo ra các mô hình hiện đại, cho phép biểu diễn khuôn mặt thành các đặc trưng trong không gian nhiều chiều. Để từ đó, máy tính 1 có thể thực hiện nhận diện ra từng người riêng biệt, mà thậm chí còn vượt qua khả năng của con người trong một số trường hợp.
Hệ thống điểm danh nhận diện khuôn mặt là một giải pháp ứng dụng công nghệ quét khuôn mặt để định danh thay cho việc điểm danh bằng thủ công. Giải pháp điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt đem lại sự thuận tiện, minh bạch cũng như quản lý chặt chẽ hơn. Giải pháp được sử dụng và hoạt động dựa trên nền tảng của trí tuệ nhân tạo. Nó có thể tự động xác định hoặc nhận diện một đối tượng từ hình ảnh kỹ thuật số hoặc khung hình từ nguồn máy ảnh, sau đó xử lý, so sánh và phân tích với hình ảnh khuôn mặt đã được lưu trữ trước đó để nhận diện khuôn mặt trùng khớp với dữ liệu so sánh.
Khảo sát nghiệp vụ 1. Mô hình tổ chức Hiện nay các lớp học phần tại Trường Đại học Vinh được chia theo các học phần, mỗi lớp sẽ bao gồm một giảng viên phụ trách giảng dạy và từ 20 đến 80 sinh viên. Cứ mỗi đầu buổi học hoặc cuối mỗi buổi học giảng viên sẽ mở danh sách sinh viên của lớp học và lần lượt đọc tên điểm danh. Việc điểm danh thủ công như vậy thường mất khoảng 5 đến 10 phút.
Ngoài việc mất thời gian thì việc điểm danh như vậy cũng có thể dẫn đến nhiều sai sót và tình trạng sinh viên điểm danh hộ, học hộ rất khó phát hiện. Quy trình nghiệp vụ - Thu thập dữ liệu: sinh viên cần đăng nhập vào hệ thống và tải lên hình ảnh rõ mặt của bản thân lên để thực hiện thu thập dữ liệu của sinh viên thông qua những hình ảnh và khung hình đó, hình ảnh khuôn mặt sẽ được xử lý và lưu trữ lại. - Tiền xử lý dữ liệu: chuẩn hóa kích thước ảnh, đảm bảo rằng tất cả các ảnh được cắt từ video có kích thước đồng nhất để giảm thiếu ảnh hướng của sự biến đổi về kích thước. Áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và làm rõ nét các đặc điểm trên khuôn mặt nhằm tăng độ chính xác nhằm trích chọn đặc trưng khuôn mặt được tốt hơn.
1 - Trích chọn đặc trưng: sử dụng phương pháp LBPH (Local Binary Patterns Histogram) để trích chọn được các đặc trưng khuôn mặt và mã hóa các đặc trưng đó. - Xây dựng và đào tạo mô hình nhận diện khuôn mặt: tìm hiểu và cài đặt các thuật toán nhận dạng khuôn mặt, phương pháp hoặc các thư viện sẵn có để xây dựng lên mô hình nhận diện tốt, độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh và đạt được mục tiêu đề ra. - Kiểm tra và đánh giá mô hình: kiểm tra hiệu suất, độ chính xác của mô hình, độ nhạy của mô hình đó, mô hình phải hoạt động tốt trong mọi môi trường, hoàn cảnh. - Triển khai hệ thống: tích hợp ứng dụng điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt hiệu quả và linh hoạt, hệ thống có thể chạy được trên nền tảng ứng dụng web đa dạng.
- Ghi lại thông tin điểm danh sinh viên: thực hiện ghi lại lịch sử điểm danh của sinh viên theo các môn học, buổi học và những thông tin liên quan của lớp học đó. - Quản lý dữ liệu và bảo mật: dữ liệu điểm danh cần được lưu trữ an toàn và có biện pháp bảo mật để ngăn chặn việc truy cập trái phép nhằm bảo vệ dữ liệu người dùng. Một số phần mềm nhận diện khuôn mặt 1. Phần mềm Acheckin ACheckin là phần mềm chấm công bằng khuôn mặt sử dụng Hanet AI Camera, là máy ảnh đầu tiên tại Việt Nam tích hợp NPU để xử lý trí tuệ nhân tạo ngay trên máy ảnh giúp tăng tốc độ xử lý và giảm tải hạ tầng, được trang bị cảm biến hình ảnh ở độ phân giải 2k.
Bên cạnh đó, máy ảnh này được tích hợp sẵn 8gb, 32gb, 64gb bộ nhớ trong cho phép ghi nhớ nhiều dữ liệu khuôn mặt mà không lo bị trùng lặp. Phần mềm Acheckin ACheckin là 1 sản phẩm thuộc Appota Group, cung cấp giải pháp đồng bộ hoá việc chấm công, quản lý nhân sự, dự án, truyền thông nội bộ trong một nền tảng duy nhất. Sản phẩm phù hợp với những công ty muốn quản lý thông minh và nâng cao trải nghiệm nhân sự. Áp dụng công nghệ hiện đại, giúp khắc phục sự thiếu chính xác, chậm trễ, không minh bạch của các hình thức chấm công cũ.
Bên cạnh đó, giúp đơn giản và đa dạng hoá hoạt động truyền thông nội bộ, phát triển văn hoá doanh nghiệp. Phần mềm điểm danh nhận diện khuôn mặt này sẽ ghi lại toàn bộ lịch sử đi làm của nhân viên, báo cáo ngày, tháng kịp thời, chấm công và tính lương minh bạch, chính xác. Chấm công nhanh chóng giảm thiểu tình trạng quên chấm công hay chấm công không thành công, hạn chế tối đa các nhược điểm của các hình thức chấm công cũ. Phần mềm VN Face School VN Face School là giải pháp điểm danh nhận diện khuôn mặt dành cho trường học.
Giúp quản lý đưa đón học sinh, tạo sự an tâm cho phụ huynh và chuyên nghiệp cho nhà trường, đồng thời là nền tảng kết nối giữa nhà trường, giáo viên và phụ huynh trong thời đại chuyển đổi số hệ thống giáo dục. Hỗ trợ nhà trường trong việc quản lý tập trung đối với học sinh. Chức năng nhận diện khuôn mặt chính xác lên tới 99,99% 1 với thời gian nhỏ hơn một giây, thông tin xác thực, minh bạch và hoàn toàn chính xác giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất công việc. Phần mềm VN Face School VN Face School sẽ thực hiện quá trình nhận diện như sau: - Lấy mẫu: sử dụng máy ảnh giám sát hoặc thiết bị có cùng chức năng tương tự.
- Phân tích: các dữ liệu khuôn mặt sẽ được trích xuất từ các hình ảnh, các mẫu dữ liệu khuôn mặt sau đó được tiền xử lý và sau đó mã hóa để lưu trữ vào cơ sở dữ liệu. - So sánh: các dữ liệu vừa thu được sẽ được mã hóa và so sánh với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, từ đó cho ra xác suất khuôn mặt có kết quả giống nhất với dữ liệu vào. - Kết quả: hệ thống xác nhận kết quả so sánh có trùng khớp và phù hợp hay không. Phương pháp tiếp cận và nội dung nghiên cứu 1.
Phương pháp tiếp cận - Xác định rõ mục tiêu nghiên cứu đề tài, các từ khoá và cụm từ liên quan đến bài toán điểm danh nhận diện khuôn mặt, bao gồm các từ khóa và cụm từ như: “face recognition attendance system”, “facial recognition technology” và “facial biometrics”. - Tìm hiểu các trang web của các công ty chuyên về nhận diện khuôn mặt như Kairos, Amazon Rekognition, Microsoft Azure để biết về các giải pháp thương mại và công nghệ đang được phát triển nhằm tối ưu được ưu điểm hạn chế được nhược điểm. - Tìm hiểu về các nghiên cứu đã được thực hiện trước đó, kiểm tra hồi quy từ bài báo để xem xét các phương pháp và kết quả đã được công bố. - So sánh các phương pháp và kết quả từ các tài liệu khác nhau để xác định những điểm mạnh và điểm yếu, cũng như để đề xuất các hướng nghiên mới cứu tương lai.
- Tìm kiếm tài liệu trên các diễn đàn chuyên ngành công nghệ thông tin và bài viết của chuyên gia trong lĩnh vực để thu thập thông tin hữu ích từ cộng đồng người dùng. - Tham gia các nhóm cộng đồng trên các nền tảng như FaceBook, Zalo, … để tìm hiểu và học hỏi các kiến thức được các chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu và chia sẻ. Nội dung nghiên cứu Nhận diện khuôn mặt người là một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, đã phát triển từ những năm 90 của thế kỷ trước. Hiện nay, lĩnh vực này đang được đẩy mạnh phát triển và thu hút sự quan tâm rộng rãi của nhiều nhà nghiên cứu đến từ các lĩnh vực khác nhau.