I. Tổng quan về nhận dạng khuôn mặt và quản lý nhân sự
Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt trong quản lý nhân sự. Luận án này tập trung vào việc ứng dụng hệ thống nhận diện để tối ưu hóa quy trình quản lý nhân viên. Công nghệ sinh trắc học và phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc xác thực và nhận dạng khuôn mặt. Các thách thức chính bao gồm sự biến đổi lớn trong ảnh khuôn mặt do ánh sáng, cảm xúc và góc chụp. Ứng dụng AI trong nhân sự giúp tự động hóa quy trình điểm danh, giám sát và quản lý nhân viên hiệu quả hơn.
1.1. Hệ thống sinh trắc học và nhận dạng khuôn mặt
Hệ thống sinh trắc học sử dụng các đặc điểm sinh học duy nhất để xác minh và nhận dạng cá nhân. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một phần của hệ thống này, sử dụng kỹ thuật so sánh một-nhiều để tìm thông tin về một người. Hệ thống xác minh khuôn mặt kiểm tra sự phù hợp thông qua so sánh một-một. Các hệ thống này đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng.
1.2. Thách thức trong nhận dạng khuôn mặt
Các thách thức bao gồm sự biến đổi lớn trong ảnh khuôn mặt do ánh sáng, cảm xúc và góc chụp. Hệ thống nhận diện cần xử lý các biến đổi này để đảm bảo độ chính xác. Phân tích hình ảnh và bảo mật thông tin là hai yếu tố quan trọng trong việc giải quyết các thách thức này.
II. Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt
Luận án đề xuất sử dụng các kỹ thuật như phát hiện khuôn mặt Viola-Jones, trích chọn đặc trưng WLD, phân tích thành phần chính PCA và học máy SVM để nhận dạng khuôn mặt. Phương pháp Deep Learning (CNN) cũng được nghiên cứu nhưng có nhược điểm là yêu cầu dữ liệu huấn luyện lớn. Phương pháp truyền thống như PCA và SVM được ưu tiên do tính hiệu quả và tốc độ xử lý nhanh.
2.1. Phát hiện khuôn mặt Viola Jones
Phát hiện khuôn mặt Viola-Jones sử dụng các đặc trưng Haar để phát hiện khuôn mặt dựa trên sự khác biệt về độ sáng tối giữa các vùng trên khuôn mặt. Integral Image được sử dụng để tính toán nhanh các đặc trưng. Thuật toán Adaboost giúp chọn lọc các đặc trưng quan trọng và tạo ra bộ phân lớp mạnh.
2.2. Trích chọn đặc trưng WLD
Trích chọn đặc trưng WLD mô phỏng quá trình nhận thức của con người bằng cách sử dụng sự khác biệt về cường độ pixel giữa pixel hiện tại và các pixel lân cận. Differential excitation và gradient orientation là hai thành phần chính của WLD, giúp xây dựng histogram để phân tích đặc trưng khuôn mặt.
III. Ứng dụng trong quản lý nhân sự
Luận án đề xuất mô hình hệ thống quản lý nhân sự sử dụng nhận dạng khuôn mặt để tự động hóa quy trình điểm danh, giám sát và quản lý nhân viên. Phần mềm quản lý được phát triển với giao diện thân thiện, hỗ trợ quản lý bộ phận, phòng ban và nhân sự. Tối ưu hóa quy trình làm việc và an ninh mạng là hai yếu tố được chú trọng trong quá trình triển khai hệ thống.
3.1. Mô hình nhận dạng trong quản lý nhân sự
Mô hình nhận dạng khuôn mặt được tích hợp vào hệ thống quản lý nhân sự để tự động hóa quy trình điểm danh và giám sát nhân viên. Hệ thống thông tin được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu nhân viên một cách hiệu quả.
3.2. Giao diện và chức năng quản lý
Giao diện phần mềm bao gồm các chức năng như nhận dạng khuôn mặt, quản lý bộ phận, phòng ban và nhân sự. Phát triển phần mềm tập trung vào tính thân thiện và dễ sử dụng, đảm bảo hiệu quả trong quản lý nhân sự.
