Hệ thống điểm danh sinh viên bằng nhận diện khuôn mặt

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1. Lí do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu đề tài

1.3. Phương pháp thực hiện

1.3.1. Tìm hiểu và thu thập dữ liệu

1.3.2. Xử lý và tiền xử lý dữ liệu

1.3.3. Huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt

1.3.4. Xây dựng hệ thống điểm danh

1.3.5. Đánh giá hiệu suất

1.3.6. Tối ưu hóa và cải tiến

1.3.7. So sánh với các phương pháp khác

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu đề tài

1.5. Bố cục đề tài

2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN

2.1. Tìm hiểu về thị giác máy tính (AI computer vision)

2.1.1. Thị giác máy tính là gì?

2.1.2. Thị giác máy tính hoạt động như thế nào?

2.1.3. Lịch sử của thị giác máy tính

2.1.4. Ứng dụng thị giác máy tính

2.1.5. Ví dụ về thị giác máy tính

2.2. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt

2.2.1. Khái niệm về nhận diện khuôn mặt

2.2.2. Các phương pháp nhận diện

2.2.3. Ưu điểm, nhược điểm của các phương pháp

2.2.3.1. Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt

2.2.3.2. Nhận dạng dựa trên xét tổng thể khuôn mặt

2.2.4. Giới thiệu về nhận dạng khuôn mặt và OpenCV

2.2.4.1. Nhận dạng khuôn mặt

2.2.5. Thuật toán nhận diện khuôn mặt trong OpenCV

2.2.5.1. Thuật toán xếp tầng HAAR

2.2.5.1.1. Mẫu Negative sample

2.2.5.1.2. Mẫu Positive samples

2.2.5.2. Thuật toán nhị phân cục bộ (LBPH)

2.2.5.2.1. Giới thiệu về LBPH

2.2.5.2.2. Các bước của thuật toán

2.2.5.2.2.1. Huấn luyện thuật toán

2.2.5.2.2.2. Sử dụng phép toán LBPH

2.2.5.2.2.3. Trích xuất biểu đồ từ hình ảnh

2.2.6. Thực hiện nhận dạng khuôn mặt

2.2.7. Những thách thức trong nhận diện khuôn mặt

2.2.8. Các công cụ hỗ trợ

2.2.8.1. Visual studio code

2.2.8.2. Các thư viện hỗ trợ

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG

3.1. Phân tích thuật toán

3.1.1. Thu thập bộ dữ liệu khuôn mặt

3.1.2. Load ảnh chuyển BGR sang RGB

3.1.3. Xác định vị trí khuôn mặt

3.1.4. Mã hóa các điểm trên khuôn mặt

3.1.5. Trích xuất và encoding và so sánh với các khuôn mặt trong dataset

3.1.6. Nhận diện khuôn mặt

3.1.7. Xác định các khuôn mặt “unknown”

3.1.8. Tiến hành điểm danh

3.2. Kết quả thử nghiệm hệ thống

3.2.1. Phân tích thuật toán

3.2.2. Kết nối cơ sở dữ liệu

3.2.3. Load dữ liệu từ database

3.2.4. Vẽ kết quả

3.2.5. Tính phần trăm nhận dạng

3.2.6. Bật webcam và nhận diện

3.2.7. Tạo giao diện

3.2.8. Cài đặt chương trình, chạy kết quả

3.2.9. Giao diện đăng nhập

3.2.10. Hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt

3.2.11. Quản lý sinh viên

3.2.12. Quản lý giáo viên

3.2.13. Quản lý môn học

3.2.14. Bảng thống kê

3.2.15. Hệ thống điểm danh

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống điểm danh sinh viên

Hệ thống điểm danh sinh viên bằng nhận diện khuôn mặt là một giải pháp công nghệ hiện đại nhằm tự động hóa quy trình điểm danh trong các lớp học. Công nghệ nhận diện khuôn mặt không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc ghi nhận sự hiện diện của sinh viên. Hệ thống này sử dụng các thuật toán nhận diện khuôn mặt tiên tiến để xác định danh tính của sinh viên thông qua hình ảnh khuôn mặt. Việc áp dụng hệ thống quản lý sinh viên dựa trên công nghệ này không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn tạo điều kiện cho việc quản lý lớp học hiệu quả hơn.

1.1. Lợi ích của hệ thống điểm danh tự động

Hệ thống điểm danh tự động giúp giảm thiểu sai sót so với phương pháp điểm danh thủ công. Với công nghệ nhận diện khuôn mặt, hệ thống có khả năng nhận diện sinh viên với độ chính xác cao, giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho giáo viên trong việc gọi tên từng sinh viên. Ngoài ra, hệ thống còn dễ dàng tích hợp với các hệ thống quản lý sinh viên hiện có, tạo ra một quy trình điểm danh linh hoạt và tiện lợi. Đặc biệt, giao diện người dùng của hệ thống có thể được thiết kế thân thiện, giúp sinh viên dễ dàng tham gia vào quá trình điểm danh mà không gặp khó khăn.

II. Công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực con của thị giác máy tính, cho phép máy tính xác định và phân loại các khuôn mặt trong hình ảnh. Công nghệ nhận diện khuôn mặt sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt, từ đó xác định danh tính của người dùng. Những thách thức trong việc nhận diện khuôn mặt bao gồm độ sáng, góc chụp và kích thước ảnh. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ sinh trắc học, khả năng nhận diện ngày càng chính xác hơn, đáp ứng yêu cầu an ninh trong trường học.

2.1. Các phương pháp nhận diện khuôn mặt

Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện nhận diện khuôn mặt, trong đó có thể kể đến các phương pháp dựa trên đặc trưng khuôn mặt và phương pháp tổng thể khuôn mặt. Các phương pháp này đều có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của hệ thống điểm danh. Các công nghệ như OpenCV và các thuật toán học sâu đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác và tốc độ của quá trình nhận diện, từ đó nâng cao hiệu quả của hệ thống quản lý sinh viên.

III. Phân tích và xây dựng hệ thống điểm danh

Quá trình xây dựng hệ thống điểm danh sinh viên dựa trên nhận diện khuôn mặt bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, việc thu thập dữ liệu khuôn mặt của sinh viên là cần thiết để tạo ra một bộ dữ liệu phong phú cho việc huấn luyện mô hình. Sau đó, dữ liệu cần được xử lý và tiền xử lý để đảm bảo tính đồng nhất. Tiếp theo, mô hình nhận diện khuôn mặt sẽ được huấn luyện và tối ưu hóa để đạt được hiệu suất cao nhất. Cuối cùng, hệ thống sẽ được triển khai và đánh giá hiệu suất thông qua các thử nghiệm thực tế.

3.1. Kết quả thử nghiệm hệ thống

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống điểm danh tự động bằng nhận diện khuôn mặt đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện sinh viên. Các chỉ số như độ nhạy, độ đặc hiệu và thời gian xử lý đều được cải thiện đáng kể so với phương pháp điểm danh truyền thống. Hệ thống cũng cho phép quản lý dễ dàng thông qua giao diện trực quan, giúp giáo viên và sinh viên tương tác một cách thuận tiện. Những kết quả này chứng tỏ rằng việc áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt vào giáo dục không chỉ khả thi mà còn mang lại nhiều lợi ích thiết thực.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Việc xây dựng hệ thống điểm danh sinh viên dựa trên nhận diện khuôn mặt đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc ứng dụng công nghệ vào giáo dục. Hệ thống không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và tăng cường độ chính xác mà còn tạo ra một môi trường học tập hiện đại. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện hơn nữa hiệu suất của hệ thống, đồng thời mở rộng ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt vào các lĩnh vực khác như an ninh và quản lý. Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm học tập mà còn góp phần vào việc xây dựng một môi trường học tập an toàn và hiệu quả.

4.1. Hướng phát triển của hệ thống

Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm các tính năng như phân tích dữ liệu sinh viên, theo dõi sự tiến bộ học tập và cải thiện trải nghiệm học tập. Việc áp dụng công nghệ giáo dục hiện đại sẽ giúp tạo ra một môi trường học tập tích cực và hiệu quả hơn cho sinh viên. Đồng thời, việc nghiên cứu thêm về các phương pháp nhận diện khuôn mặt mới có thể giúp cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động trong các điều kiện khác nhau, từ đó nâng cao giá trị thực tiễn của hệ thống.

Khóa luận tốt nghiệp: Xây dựng hệ thống điểm danh sinh viên dựa trên công nghệ nhận diện khuôn mặt