Khóa Luận Tốt Nghiệp: Hệ Thống Điểm Danh Sử Dụng Nhận Dạng Khuôn Mặt

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp hệ thống thông tin hệ thống điểm danh bằng nhận dạng khuôn mặt, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể cho vấn đề .

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2021

108
6
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Khảo sát hiện trạng

1.2. Các hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt cho lớp học hiện nay

1.3. Mục tiêu đề tài

1.4. Phạm vi đề tài

1.5. Công nghệ và công cụ sử dụng

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt

2.2. Các phương pháp phát hiện khuôn mặt

2.2.1. Phương pháp phát hiện khuôn mặt bằng Haar-like - Adaboost (Haar-based Cascade)

2.2.2. CNN Face Detector của Dlib

2.2.3. So sánh các phương pháp nhận diện đã nghiên cứu

2.3. Mô hình nhận dạng khuôn mặt Facenet

2.3.1. Tổng quan thuật toán

2.3.2. Mô hình Triplet Loss

2.3.3. Huấn luyện mô hình

2.4. Tổng quan về Spring

2.4.1. Một số khái niệm chính

2.4.2. Inversion of Control (IoC)

2.4.3. Quản lý phiên bản với Liquibase

2.4.3.1. Liquibase là gì?
2.4.3.2. Lợi ích khi sử dụng Liquibase
2.4.3.3. Cách thức Liquibase hoạt động

2.4.4. Tìm hiểu về Tkinter trong Python

2.4.4.1. Tổng quan về Tkinter
2.4.4.2. Các Widget của Tkinter trong Python

2.5. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL

2.5.1. Vài nét về lịch sử PostgreSQL

2.6. Raspberry Pi và Camera Pi

2.7. Một số tính năng của Heroku

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Phân tích yêu cầu

3.1.1. Yêu cầu phi chức năng

3.2. Phân tích, thiết kế hệ thống

3.2.1. Sơ đồ Use-case mô tả chức năng của người quản trị

3.2.2. Sơ đồ Use-case mô tả chức năng của giảng viên

3.2.3. Sơ đồ Use-case mô tả chức năng của phụ huynh

3.2.4. Sơ đồ Use-case mô tả chức năng của học viên

3.2.5. Danh sách các tác nhân của hệ thống

3.2.6. Danh sách các chức năng của hệ thống

3.2.6.1. Sơ đồ tuần tự đăng nhập
3.2.6.2. Sơ đồ tuần tự đăng xuất
3.2.6.3. Sơ đồ tuần tự điểm danh cho lớp học
3.2.6.4. Các sơ đồ tuần tự của người quản trị
3.2.6.4.1. Sơ đồ tuần tự nhập danh sách lớp học từ file excel
3.2.6.4.2. Sơ đồ tuần tự nhập danh sách môn học từ file excel
3.2.6.4.3. Sơ đồ tuần tự nhập thời khóa biểu từ file excel
3.2.6.4.4. Sơ đồ tuần tự nhập thông tin người dùng và tài khoản từ file excel
3.2.6.4.5. Sơ đồ tuần tự xem thống kê
3.2.6.5. Các sơ đồ tuần tự của giảng viên
3.2.6.5.1. Sơ đồ tuần tự tìm kiếm giảng viên
3.2.6.5.2. Sơ đồ tuần tự xem danh sách giảng viên
3.2.6.5.3. Sơ đồ tuần tự xem chi tiết giảng viên
3.2.6.5.4. Sơ đồ tuần tự thêm mới giảng viên
3.2.6.5.5. Sơ đồ tuần tự cập nhật thông tin giảng viên
3.2.6.5.6. Sơ đồ tuần tự xóa giảng viên
3.2.6.6. Các sơ đồ tuần tự của phụ huynh
3.2.6.6.1. Sơ đồ tuần tự cập nhật thông tin phụ huynh
3.2.6.6.2. Sơ đồ tuần tự xem thông tin phụ huynh
3.2.6.7. Các sơ đồ tuần tự của học viên
3.2.6.7.1. Sơ đồ tuần tự xem danh sách học viên
3.2.6.7.2. Sơ đồ tuần tự xem thông tin học viên
3.2.6.7.3. Sơ đồ tuần tự cập nhật thông tin học viên
3.2.6.7.4. Sơ đồ tuần tự xem lịch sử điểm danh của học viên
3.2.6.7.5. Sơ đồ tuần tự xem thời khóa biểu học viên
3.2.6.7.6. Sơ đồ tuần tự xóa học viên

4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG

4.1. Các công cụ xây dựng hệ thống

4.2. Triển khai hệ thống

4.2.1. Triển khai dữ liệu ảnh học viên lên hệ thống

4.2.2. Quá trình huấn luyện mô hình và thực hiện điểm danh

4.2.2.1. Các bước thu thập mẫu thực hiện quá trình huấn luyện
4.2.2.2. Quy trình thực hiện điểm danh

4.3. Giao diện của hệ thống

4.3.1. Sơ đồ tổ chức giao diện

4.3.2. Một số giao diện chính

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Đánh giá ưu điểm, khuyết điểm

5.3. Hướng phát triển đề tài

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống điểm danh bằng nhận dạng khuôn mặt

Hệ thống điểm danh bằng nhận dạng khuôn mặt là một giải pháp công nghệ hiện đại, ứng dụng công nghệ AI trong nhận diện khuôn mặt để tự động hóa quy trình điểm danh trong lớp học. Khóa luận này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống quản lý điểm danh thông minh, sử dụng phần mềm điểm danh tự động để giảm thiểu thời gian và tăng độ chính xác. Ứng dụng AI trong giáo dục đang trở thành xu hướng, và hệ thống này là một minh chứng cụ thể.

1.1. Hiện trạng và nhu cầu

Hiện nay, các phương pháp điểm danh truyền thống như đọc tên, quét vân tay, hay quẹt thẻ đều có những hạn chế như tốn thời gian, dễ gian lận, hoặc nguy cơ lây bệnh. Hệ thống điểm danh thông minh bằng nhận dạng khuôn mặt giải quyết được những vấn đề này, đồng thời cung cấp một giải pháp hiệu quả và an toàn hơn.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của khóa luận là xây dựng một hệ thống nhận diện khuôn mặt dành cho lớp học, giúp giảng viên quản lý điểm danh một cách tự động và chính xác. Hệ thống cũng tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt để đảm bảo tính bảo mật và hiệu quả.

II. Công nghệ và phương pháp nhận diện khuôn mặt

Khóa luận sử dụng các phương pháp nhận diện khuôn mặt tiên tiến như Haar-like Adaboost, CNN Face Detector, và mô hình Facenet. Các phương pháp này được so sánh và đánh giá để lựa chọn giải pháp tối ưu nhất. Công nghệ AI trong nhận diện khuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác cao.

2.1. Phương pháp Haar like Adaboost

Phương pháp này sử dụng các đặc trưng Haar-like để phát hiện khuôn mặt trong ảnh. Ưu điểm của nó là tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các hệ thống thời gian thực. Tuy nhiên, nó có thể gặp khó khăn trong môi trường thiếu ánh sáng hoặc góc nghiêng lớn.

2.2. Mô hình Facenet

Facenet là một mô hình nhận diện khuôn mặt dựa trên Triplet Loss, giúp cải thiện độ chính xác bằng cách tối ưu hóa khoảng cách giữa các đặc trưng khuôn mặt. Mô hình này được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn, đảm bảo khả năng nhận diện chính xác trong nhiều điều kiện khác nhau.

III. Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế với các chức năng chính như đăng nhập, điểm danh, quản lý lớp học, và thống kê. Hệ thống quản lý điểm danh được xây dựng trên nền tảng Spring Framework và sử dụng cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Quy trình triển khai bao gồm thu thập dữ liệu ảnh, huấn luyện mô hình, và tích hợp vào hệ thống.

3.1. Sơ đồ Use case

Sơ đồ Use-case mô tả các chức năng của hệ thống, bao gồm quản trị viên, giảng viên, phụ huynh, và học viên. Mỗi đối tượng có các chức năng riêng biệt, đảm bảo tính linh hoạt và dễ sử dụng.

3.2. Triển khai hệ thống

Quá trình triển khai bao gồm cài đặt các công cụ, huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt, và tích hợp vào hệ thống. Hệ thống được thiết kế để hoạt động trên nhiều nền tảng, bao gồm web và ứng dụng di động.

IV. Kết quả và đánh giá

Hệ thống đã được thử nghiệm và đạt được kết quả khả quan với độ chính xác cao trong việc nhận diện khuôn mặt. Giải pháp điểm danh bằng AI này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quy trình điểm danh. Tuy nhiên, hệ thống vẫn cần cải thiện để xử lý tốt hơn trong các điều kiện ánh sáng yếu hoặc góc nghiêng lớn.

4.1. Ưu điểm

Hệ thống mang lại nhiều ưu điểm như tự động hóa quy trình điểm danh, tăng độ chính xác, và giảm thiểu thời gian. Ứng dụng AI trong giáo dục thông qua hệ thống này cũng giúp nâng cao hiệu quả quản lý lớp học.

4.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện bằng cách tích hợp thêm các tính năng như nhận diện cảm xúc, hoặc hỗ trợ đa nền tảng. Công nghệ nhận diện khuôn mặt cũng có thể được mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác như an ninh, thương mại.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Thế giới trải qua ba nền cách mạng công nghiệp và hiện nay đang bước vào kỉ nguyên số với cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư dẫn đến sự bùng né về công nghệ đặc biệt ở các lĩnh vực robot, công nghệ big data,. đã phần nào đưa nền kinh tế của các quốc gia phát triển vượt bậc. Trong đó công nghệ nhận diện khuôn mặt là một trong những công nghệ đột phá được phát triển trong thập kỉ qua. Trong ngành giáo dục những năm gần đây, điểm danh từ phương pháp truyền thống đã chuyền sang sử dụng sinh trắc học như máy quét vân tay hoặc méng mắt.

Tuy nhiên hau hết các công nghệ này đều có những hạn ché nhất định như việc dấu vân tay bị ướt, dính ban hay gian lận điểm danh,. Còn đối với phương pháp truyền thống thì gây nhiều trở ngại như mất thời gian, xảy ra tình trạng điểm danh hộ. Bên cạnh đó, nhận diện khuôn mặt là cách nhận diện khuôn mặt của con người thông qua công nghệ. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng sinh trắc học để định vị các đặc điểm khuôn mặt từ một bức ảnh hoặc video.

Sau đó so sánh thông tin với cơ sở dữ liệu của các khuôn mặt đã ghi nhớ dé tìm một kết quả trùng khớp. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể ứng dụng ở mọi lĩnh vực thương mại, từ giám sát an ninh đến lên chiến lược quảng cáo. Xuất phát từ những vấn đề trên, nhóm tác giả đã xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt dùng cho điểm danh lớp học. Khảo sát hiện trạng 1.

Nhu cầu sử dụng hệ thống điểm danh nhận diện khuôn mặt cho lớp học hiện nay Hiện nay tình trạng trốn học, bỏ tiết học, không thực hiện đầy đủ nội quy, tham gia đầy đủ số tiết học trong các trường học của học sinh đang ngày càng tăng cao. Vì vậy, việc điểm danh là điều vô cùng cần thiết dé nhà trường và gia đình có thé quản ly tình trạng con em mình đến trường. Tuy nhiên, công tác điểm danh bang phương pháp thủ công hiện nay còn khá nhiều bat cập. Nếu điểm danh bang cách đọc tên thì tốn rất nhiều thời gian và còn có khả năng không chính xác.

Nếu điểm danh băng cách quét vân tay thì có thê lây bệnh truyền nhiễm. Hay nếu điểm danh bằng quẹt thẻ thì có thể xảy ra tình trạng người này quẹt thẻ giúp người khác. Do đó, việc xây dựng một hệ thống điểm danh nhận diện bằng khuôn mặt là điều rất cần thiết trong quá trình quản lý học sinh của các giảng viên và các bậc phụ huynh. Các hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt cho lớp học hiện nay Đầu tiên, BiFace là thiết bị chấm công, điểm danh nhận diện khuôn mặt (Facial Recognition System) được nghiên cứu va phat trién 100% bởi người Việt.

BiFace giúp giải quyết các công việc: - Cham côn ø nhận diện khuôn mặt cho doanh nghiệp. - Điểm danh học sinh, thông báo tới phụ huynh - Tích hợp đóng mở cửa. - Tích hợp ứng dụng di động cho nhân viên Hình 1.1 Hình minh hoa cho giải pháp cham công nhận diện khuôn mặt Không thể không nhắc đến phần mềm quản lý điểm danh EasyEdu có thể điểm danh học viên trên hai nền tảng: Nền tảng Web và nền tảng App di động. Mỗi một nền tảng được thiết kế phù hop với từng đối tượng ý nghĩa sử dụng khác nhau mang lại sự tiện ích lớn nhất đến người dùng.

Đối với giáo viên Để dem lại sự tiện ích và nhanh gọn nhất cho giáo viên, tiết kiệm thời gian trên lớp, vì vậy mỗi giờ học giáo viên có thể điểm danh học viên trên app điểm danh. Toàn bộ đữ liệu điểm danh sẽ tự động đồ về hệ thống tổng, chủ trung tâm có thể theo dõi và quản lý học viên hàng ngày trên hệ thống, dữ liệu sẽ được cập nhật liên tục và đồng bộ. Hơn nữa, sự tiện ích của app điểm danh không dừng lại ở đó, ứng dụng điểm danh giúp giáo viên dễ dàng thống kê theo dõi tình hình hoạt động của lớp học. Đối với học viên Ứng dụng điểm danh kiểm soát gid ra gid vao của học viên, học viên có thể tự thống kê được số ngày nghỉ và số ngày đi học muộn của mình, giúp học viên có ý thức hơn với việc học của mình.

Ngoài ra, sau mỗi buổi học, học viên có thể đánh giá giáo viên trên ứng dụng điểm danh, dữ liệu này sẽ được đồ về dữ liệu của trung tâm, trung tâm có thể kiểm soát được chất lượng giảng day của trung tâm dé đưa ra các định hướng phát triển hiệu quả hơn. Đối với phụ huynh Phụ huynh có thể theo dõi con từ xa, ứng dụng điểm danh có thông báo giờ ra và vào lớp của các con vì vậy các bậc phụ huynh an tâm không sợ các con nghỉ học. Bên cạnh đó, ứng dungdiém danh cũng có ghi lại nhận xét của giáo viên với các con theo từng buổi, phụ huynh có thé kiểm soát được sát sao tình hình học tập của các con Đến với phần mềm điểm danh được phát triển bởi Aegona, phan mém duge tiếp cận với công nghệ hiện đại nhắm theo dõi và báo cáo dữ liệu học sinh ra vào lớp học, Hình 1.2: Hình ảnh minh họa cho Thêm vào đó, lay ý tưởng tư việc điểm danh cho sinh viên của giảng viên, nhóm sinh viên đại hộc FPT, chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm đã đưa ra giải pháp hỗ trợ thông qua đồ án Xây dựng thiết bị điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt. Ưu điểm của hệ thống này là tiết kiệm thời gian tối đa cho việc điểm danh của giảng viên.

Đặc biệt, hệ thống còn cho phép thầy cô điểm danh cùng lúc số lượng sinh viên lớn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Theo đó, hệ thông này được nhóm sinh viên áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận diện khuôn mặt. Các đặc điểm trên khuôn mặt mỗi người sẽ được hệ thống phân tích và lưu nhận dang bằng các điểm mô tả có định. Sau đó, hệ thống được lập trình dé tách điểm mặt và lưu lại đữ liệu bao gồm hồ sơ mỗi khuôn mặt.

Bằng cách này, khi camera tiến hành chụp ảnh và gửi hình ảnh về hệ thống, công tác nhận diện sẽ được tiến hành trong chưa day 1 giây. Ngay sau đó, hệ thống sẽ trả về thông tin của những sinh viên xuất hiện trong ảnh và tiến hành tự động điểm danh trên hệ thống điểm danh điện tử của nha trường [18]. Như mô tả, công nghệ nhận diện này được kết hợp với hệ thống điểm danh điện tử của nhà trường. Nhờ thế, mỗi lần điểm danh, giảng viên chỉ cần thực hiện thao tác chụp ảnh tập thé lớp và gửi về hệ thống, công tác nhận diện và điểm danh cho những sinh viên xuất hiện trong ảnh sẽ được thao tác tự động [18].

Tiện lợi hơn, nếu lớp học có lắp sẵn camera giảng viên sẽ không cần thực hiện thao tác chụp ảnh, mà hệ thống sẽ tự động ghi lại hình anh và điểm danh ngay lập tức cho các sinh viên có mặt trong lớp. Đề kiểm soát được các trường hợp gian lận, hệ thống cho phép nhà trường điểm danh ngẫu nhiên, điểm danh suốt cả budi học hoặc điểm danh trong một khoảng thời gian nhất định [18]. Công nghệ này vượt trội ở chỗ mọi công đoạn đều được tiến hành tự động, không gây mất thời gian và công sức quản trị. Thêm vào đó, hệ thống cho phép lưu giữ hình ảnh của các lớp học dé dễ dàng kiêm tra, đối chiếu khi có trường hợp nhằm lẫn xảy ra.

Trước khi trình bày nghiên cứu này tại Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học FPT Edu 2018, nhóm sinh viên FPT Edu đã thử nghiệm tính năng nhận diện khuôn mặt của hệ thống trên hơn 2. Kết quả thu về có độ chính xác lên đến 99,35% [18]. Được biết, trong thời gian tới, có thé trường ĐH FPT sẽ áp dụng giải pháp công nghệ này vào hoạt động điềm danh dé tăng chất lượng quan lý sự chuyên cần của sinh viên. Bên cạnh việc hỗ trợ điểm danh, hệ thống này còn có thể tích hợp với các hệ thống khác dé hỗ trợ việc chấm công tại các doanh nghiệp, nhận diện tội phạm, bảo đảm an ninh.

Đánh giá hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt tại Việt Nam Nhìn chung các hệ thống điểm danh đã có nhiều ở Việt Nam và cũng được ứng dụng cho việc điểm danh học viên ở các trung tâm dạy học và trường học. Từ đó nhóm sinh viên thực hiện xây dựng ứng dụng tuơng tự với mong muốn giảm chỉ phí lắp đặt, dễ dàng hơn trong quá trình vận chuyền và nâng cao hiệu suất làm việc của chương trình. Mục tiêu đề tài Hệ thống nhận dạng khuôn mặt dùng cho điểm danh lớp học sử dụng trên nền tảng web với mục tiêu cung cấp cho các trung tâm day học, nhà trường có thé dé dang quản lý quá trình lên lớp của học viên. Cụ thể là giảng viên và phụ huynh có thể thực hiện điểm danh, theo dõi, đánh giá quá trình lên lớp của học viên.

Đối với học viên có thé theo đõi được quá trình lên lớp, nhận xét, đánh gia của giảng viên.Đặc biệt hệ thống điểm danh sử dụng nhân diện khuôn mặt nhằm giúp quá trình điểm danh diễn ra một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. Phạm vi đề tài Hệ thống được xây dựng cho các phân quyền người dùng: Người quản trị, giảng viên, sinh viên, phụ huynh. Người dùng tham gia vào hệ thống đều bắt buộc phải có tài khoản để đăng nhập. Vi thời gian thực hiện có hạn nên hệ thông được nhóm tác giả tập trung phát triển bao gồm: Giao diện web: - Quản lý tài khoản: Người quản trị được phép sử dụng - Quản lý giảng viên: Người quản trị được phép sử dụng - Quản lý lớp học: Người quản trị, giảng viên được phép sử dụng - Quản lý sinh viên: Người quản trị, giảng viên được phép sử dụng - Quản lý điểm danh : Người quản trị, giảng viên được phép sử dụng - Quản lý thống kê: Người quản trị được phép sử dụng.

- Ngoài ra học viên có thể xem được thời khóa biểu, lịch sử điểm danh và phụ huynh cũng có thê xem được những thông tin này của con. - Tất cả người dùng (Người quản trị, giảng viên, phụ huynh, học viên) đều thực hiện được thao tác cập nhật thông tin cá nhân, mật khẩu tài khoản. Thiết bị điểm danh: 10 Thiết bị điểm danh sử dụng Raspberry PI để nhận hình ảnh, xử lý ảnh và gửi kết quả về server.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Hệ Thống Điểm Danh Bằng Nhận Dạng Khuôn Mặt Trong Khóa Luận Tốt Nghiệp" tập trung vào việc ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xây dựng hệ thống điểm danh tự động, mang lại hiệu quả cao trong quản lý và theo dõi sinh viên. Bài viết nêu bật các bước triển khai, từ thu thập dữ liệu khuôn mặt, xử lý hình ảnh đến tích hợp thuật toán nhận dạng, đồng thời phân tích lợi ích như tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và nâng cao tính chính xác. Để hiểu rõ hơn về các ứng dụng tương tự, bạn có thể tham khảo Đồ án hcmute ứng dụng kit raspberry nhận dạng mặt người, nơi trình bày chi tiết về việc sử dụng Raspberry Pi trong nhận dạng khuôn mặt. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và ứng dụng deep learning phát hiện người xâm nhập cung cấp góc nhìn sâu hơn về việc áp dụng deep learning trong các hệ thống bảo mật. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp học sâu cho lọc cộng tác sẽ giúp bạn khám phá thêm về các phương pháp học sâu liên quan đến xử lý dữ liệu. Mỗi liên kết là cơ hội để bạn mở rộng kiến thức và khám phá các ứng dụng công nghệ tiên tiến.