Hệ Thống Điểm Danh Thông Minh Sử Dụng Công Nghệ Bluetooth Năng Lượng Thấp và Nhận Dạng Gương Mặt

• Tác giả: Vũ Quốc An
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Trung Quân
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Mạng máy tính và truyền thông
• Đề tài: Hệ Thống Điểm Danh Thông Minh Sử Dụng Bluetooth và Nhận Dạng Gương Mặt
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4.1. Thiết kế mô hình IoT
• 1.4.2. Lựa chọn mô hình máy học phù hợp, thu thập dataset, huấn luyện và đánh giá
• 1.4.3. Thiết lập các thiết bị thu thập dữ liệu và các thiết bị biên, bố trí tại môi trường thử nghiệm
• 1.4.4. Xây dựng server, tìm hiểu và triển khai Kafka
• 1.5. Phát triển ứng dụng
• 1.6. Các đóng góp chính của đề tài
• 1.7. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Thị giác máy tính
• 2.2. Nhận dạng khuôn mặt
• 2.2.1. Phát hiện khuôn mặt bằng You Only Look Once
• 2.2.2. Trích xuất đặc trưng bằng FaceNet
• 2.3. Bluetooth Low Energy
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Thiết kế mô hình IoT và mô hình hoạt động
• 3.1.1. Mô hình bố trí thiết bị tại phòng học
• 3.1.2. Luồng hoạt động tổng quan của hệ thống
• 3.1.3. Đề xuất cấu trúc topic Kafka
• 3.1.4. Luồng xử lí dữ liệu tại biên
• 3.1.4.1. Tiến trình chính
• 3.1.4.2. Tiến trình xử lý dữ liệu hình ảnh
• 3.1.4.3. Tiến trình xử lý dữ liệu BLE
• 3.1.5. Phương pháp đánh giá dựa trên nhiều nguồn dữ liệu
• 3.1.6. Mô hình triển khai hệ thống
• 3.2. Thu thập dataset, huấn luyện các mô hình và đánh giá
• 3.2.1. Mô hình phát hiện khuôn mặt
• 3.2.2. Huấn luyện mô hình phát hiện khuôn mặt và đánh giá
• 3.3. Mô hình trích xuất đặc trưng và phân loại
• 3.3.1. Huấn luyện mô hình trích xuất đặc trưng và đánh giá
• 3.3.2. Huấn luyện mô hình phân loại và đánh giá
• 3.4. Thiết lập và cấu hình các thiết bị tại biên
• 3.4.1. Thiết bị thu thập dữ liệu hình ảnh
• 3.4.2. Thiết bị thu thập dữ liệu BLE
• 3.4.3. Lập lịch thực thi trên các thiết bị
• 3.5. Triển khai hệ thống Backend
• 3.5.1. Tạo dựng các service tại Server
• 3.5.2. Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu sử dụng PostgreSQL
• 3.5.3. Xây dựng Hệ thống API server sử dụng Spring boot
• 3.6. Phát triển ứng dụng Web
• 3.6.1. Phát triển ứng dụng mobile app dành cho Học sinh/Sinh viên
• 3.6.2. Mục tiêu xây dựng ứng dụng
• 3.6.3. Đánh giá ứng dụng dựa trên tiêu chí dữ liệu
• 3.6.4. Phát triển ứng dụng web app dành cho Quản trị viên/Giảng viên
• 3.6.5. Mục tiêu xây dựng ứng dụng
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đánh giá về mặt tài nguyên cho quá trình nhận diện khuôn mặt
• 4.2. Đánh giá mô hình nhận diện khuôn mặt dựa trên khoảng cách
• 4.3. Đánh giá vận hành của BLE station và app hỗ trợ điểm danh
• 4.4. Đánh giá mô hình nhận diện khuôn mặt qua một số kịch bản
• 4.5. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống với một buổi học mô phỏng
• 4.5.1. Kịch bản mô phỏng
• 4.5.2. Thực hiện thử nghiệm
• 4.5.3. Kết quả thử nghiệm
• 4.5.4. Đánh giá hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Điểm Danh Thông Minh Sử Dụng Bluetooth

Hệ thống điểm danh thông minh sử dụng công nghệ Bluetooth và nhận diện gương mặt đang trở thành xu hướng trong giáo dục hiện đại. Công nghệ này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao tính chính xác trong việc ghi nhận sự có mặt của sinh viên. Hệ thống này hoạt động dựa trên việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT và xử lý thông tin để xác minh sự hiện diện của sinh viên trong lớp học.

1.1. Công nghệ Bluetooth trong giáo dục

Công nghệ Bluetooth đã được áp dụng rộng rãi trong giáo dục, giúp kết nối các thiết bị thông minh và thu thập dữ liệu một cách hiệu quả. Việc sử dụng Bluetooth năng lượng thấp giúp tiết kiệm pin và tăng cường khả năng kết nối.

1.2. Nhận diện gương mặt và ứng dụng của nó

Nhận diện gương mặt là một công nghệ tiên tiến, cho phép xác định danh tính của sinh viên một cách nhanh chóng và chính xác. Công nghệ này giúp giảm thiểu tình trạng gian lận trong điểm danh.

II. Vấn đề và Thách thức trong Điểm Danh Truyền Thống

Các phương pháp điểm danh truyền thống như gọi tên hay ký danh sách thường gặp nhiều vấn đề như tốn thời gian và thiếu tính minh bạch. Những phương pháp này không thể đảm bảo rằng sinh viên thực sự có mặt trong suốt buổi học. Điều này dẫn đến việc cần thiết phải có một giải pháp hiệu quả hơn.

2.1. Hạn chế của phương pháp điểm danh truyền thống

Phương pháp điểm danh truyền thống thường không đảm bảo tính chính xác và minh bạch. Sinh viên có thể nhờ người khác điểm danh thay cho mình, gây khó khăn cho giảng viên trong việc theo dõi sự chuyên cần.

2.2. Tác động của việc điểm danh không chính xác

Điểm danh không chính xác có thể ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên. Việc này không chỉ làm giảm chất lượng giáo dục mà còn gây ra sự bất công trong đánh giá sinh viên.

III. Phương Pháp Điểm Danh Thông Minh Sử Dụng Bluetooth và Nhận Diện Gương Mặt

Hệ thống điểm danh thông minh kết hợp giữa công nghệ Bluetooth và nhận diện gương mặt mang lại nhiều lợi ích. Hệ thống này có khả năng tự động ghi nhận sự có mặt của sinh viên mà không cần sự can thiệp của giảng viên. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao tính chính xác.

3.1. Thiết kế hệ thống IoT cho điểm danh

Hệ thống IoT được thiết kế để thu thập dữ liệu từ các thiết bị di động của sinh viên. Dữ liệu này sẽ được gửi về server để xử lý và xác minh sự hiện diện của sinh viên trong lớp học.

3.2. Quy trình nhận diện gương mặt

Quy trình nhận diện gương mặt bao gồm việc phát hiện khuôn mặt và xác định danh tính. Công nghệ này cho phép nhận diện nhiều sinh viên trong cùng một khung hình, đảm bảo tính chính xác cao.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Hệ thống điểm danh thông minh đã được triển khai thử nghiệm tại một số trường đại học và cho thấy kết quả khả quan. Hệ thống không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao tính chính xác trong việc ghi nhận sự có mặt của sinh viên.

4.1. Kết quả thử nghiệm tại trường đại học

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện chính xác trên 90% sinh viên có mặt trong lớp học. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của công nghệ trong việc điểm danh.

4.2. Phản hồi từ giảng viên và sinh viên

Giảng viên và sinh viên đều đánh giá cao tính tiện lợi và chính xác của hệ thống. Họ cho rằng hệ thống giúp giảm bớt gánh nặng trong việc quản lý điểm danh.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Điểm Danh Thông Minh

Hệ thống điểm danh thông minh sử dụng Bluetooth và nhận diện gương mặt hứa hẹn sẽ trở thành một phần quan trọng trong giáo dục hiện đại. Với những lợi ích mà nó mang lại, hệ thống này có thể được mở rộng và áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.1. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến với các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao độ chính xác và hiệu quả.

5.2. Tác động đến giáo dục

Hệ thống điểm danh thông minh không chỉ cải thiện quy trình điểm danh mà còn góp phần nâng cao chất lượng giáo dục, giúp sinh viên có được trải nghiệm học tập tốt hơn.