Hệ Thống Điểm Danh Sử Dụng Raspberry Pi Để Nhận Diện Khuôn Mặt

• Tác giả: Đoàn Gia Hân
• Người hướng dẫn: PGS.TS Trương Ngọc Sơn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Hệ Thống Điểm Danh Tự Động Sử Dụng Raspberry Pi Nhận Diện Khuôn Mặt
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.2. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
• 1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. GIỚI THIỆU NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT
• 2.2. THUẬT TOÁN LBP (LOCAL BINARY PATTERN)
• 2.3. PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT HAAR-LIKE
• 2.4. GIẢI THUẬT ADABOOST
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỂM DANH
• 3.1. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.1.1. Thiết kế sơ đồ khối của hệ thống
• 3.1.2. Giới thiệu từng loại linh kiện
• 3.2. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.2.1. Các tiêu chí của hệ thống
• 3.2.2. Lưu đồ giải thuật của hệ thống
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
• 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 Tự Động Sử Dụng Raspberry Pi

Hệ thống điểm danh tự động sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đang trở thành xu hướng trong quản lý sinh viên. Việc áp dụng Raspberry Pi trong hệ thống này 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 hoạt động dựa trên việc thu thập hình ảnh khuôn mặt và xử lý chúng để xác định danh tính của người dùng.

1.1. Giới thiệu về công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Hệ thống này sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích và nhận diện khuôn mặt từ hình ảnh. Việc áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp cải thiện quy trình điểm danh, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng Raspberry Pi trong hệ thống

Raspberry Pi là một máy tính nhỏ gọn, tiết kiệm chi phí và dễ dàng lập trình. Việc sử dụng Raspberry Pi trong hệ thống điểm danh giúp giảm thiểu chi phí đầu tư ban đầu, đồng thời cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ cho các tác vụ nhận diện khuôn mặt.

II. Vấn đề và Thách thức trong Hệ Thống Điểm Danh Tự Động

Mặc dù hệ thống điểm danh tự động mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như điều kiện ánh sáng kém, góc chụp không phù hợp có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Ngoài ra, việc nhận diện khuôn mặt khi người dùng đeo khẩu trang hoặc kính cũng là một thách thức lớn.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác

Độ chính xác của hệ thống nhận diện khuôn mặt phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc chụp và biểu cảm khuôn mặt. Trong điều kiện ánh sáng yếu, khả năng nhận diện có thể giảm sút, dẫn đến sai sót trong việc điểm danh.

2.2. Giải pháp cho các thách thức hiện tại

Để cải thiện độ chính xác, cần áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh tiên tiến và tối ưu hóa thuật toán nhận diện. Việc sử dụng phần mềm nhận diện khuôn mặt hiện đại có thể giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống.

III. Phương Pháp Triển Khai Hệ Thống Điểm Danh Tự Động

Hệ thống điểm danh tự động được triển khai thông qua các bước cụ thể, bao gồm lập trình, cấu hình và huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt. Việc sử dụng OpenCV để phát hiện và nhận diện khuôn mặt là một phần quan trọng trong quy trình này.

3.1. Lập trình và cấu hình Raspberry Pi

Quá trình lập trình Raspberry Pi bao gồm cài đặt hệ điều hành và các thư viện cần thiết cho việc nhận diện khuôn mặt. Việc cấu hình đúng các thông số kỹ thuật sẽ giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.

3.2. Huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt

Mô hình nhận diện khuôn mặt cần được huấn luyện với một tập dữ liệu lớn để đảm bảo độ chính xác cao. Việc sử dụng các thuật toán như LBP và Haar-like giúp cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Hệ thống điểm danh tự động đã được triển khai thử nghiệm tại một số cơ sở giáo dục 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 quản lý sinh viên.

4.1. Kết quả thử nghiệm hệ thống

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có thể nhận diện chính xác đến 95% trong điều kiện ánh sáng tốt. Tuy nhiên, độ chính xác giảm xuống còn 70% trong điều kiện ánh sáng yếu.

4.2. Phản hồi từ người dùng

Người dùng đã phản hồi tích cực về hệ thống, cho rằng nó giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong việc điểm danh. Hệ thống cũng được đánh giá cao về tính thân thiện và dễ sử dụng.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Hệ thống điểm danh tự động sử dụng Raspberry Pi để nhận diện khuôn mặt đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả trong việc quản lý sinh viên. Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng và cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong giáo dục.

5.1. Hướng phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Việc áp dụng các thuật toán học sâu có thể giúp cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau.

5.2. Tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác

Ngoài giáo dục, hệ thống điểm danh tự động còn có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác như an ninh, quản lý sự kiện và dịch vụ khách hàng. Điều này mở ra nhiều cơ hội phát triển cho công nghệ nhận diện khuôn mặt.