Hệ Thống Điểm Danh Bằng Nhận Dạng Khuôn Mặt Trong Khóa Luận Tốt Nghiệp

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

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.

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