Nghiên Cứu Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Trong Điểm Danh Sử Dụng Mô Hình MobileFaceNet

• Tác giả: Tran Nguyen Phong
• Người hướng dẫn: M.Sc. Nghia Le Hoai
• Trường học: Vietnam National University, Ho Chi Minh City University of Information Technology
• Chuyên ngành: Bachelor of Engineering in Computer Engineering
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Trong Điểm Danh Sử Dụng Mô Hình MobileFaceNet
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Ho Chi Minh

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: HH HH HH TH TT HT ng Hà
• 1.1. Goal and SCOD€. cv nền HH HH HH ciÕ
• 1.2. DEFINITIONS AND HARDWARE OVERVIEW
• 1.2.1. Overview of the face human. Structure of face human. Emotion Of £aCO. Face recognition OV€TVIW. cẶc St 2E HH H01 0
• 1.2.2. History of facial recognition technology . Pros ANd COINS. ¿+ S1 ST HH TH Hư
• 1.2.3. Basic definition of face reCOgnitÏOI.-- óc + vn TT TH HH dư
• 1.2.4. Algorithms for POJ€C. Ultra-Light face €f€CfOT.- «kg HH HH Hiếp
• 1.2.5. Siamese neural netWOrk .- -- c1 +11
• 1.2.6. Outline of the alQorithMs . Embedded Computer and Hardware modules . Embedded Computer NVIDIA Jetson Tx2. Embedded Computer NVIDIA Jetson Nano.- G0 12v T9 TH HH HH HH Hệ
• 3. CHƯƠNG 3: Methods of implemenfafIOI
• 3.1. Implementing OV€TVI€W
• 3.2. Setting up Embedded Computer . Using C270 camera for streaming live video to screen monitor . Preparing and training dataset.
• 3.3. Recognizing face through video Sfream. Technologies and tools.
• 4. CHƯƠNG 4: RESULTS AND EVALUATION
• 4.1. Test the first step: Face detection with Ultra-light algorithm.
• 4.2. Test the final step: Face recognition with MobileFacNet and FaceNet
• CONCLUSION AND FUTURE WORK

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt

Nghiên cứu ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong điểm danh đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Việc sử dụng MobileFaceNet trong hệ thống điểm danh tự động không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc xác định danh tính. Hệ thống này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, an ninh và quản lý nhân sự.

1.1. Khái Niệm Về Nhận Diện Khuôn Mặt

Nhận diện khuôn mặt là công nghệ sử dụng để xác định và nhận diện một người dựa trên các đặc điểm khuôn mặt. Công nghệ này đã phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ nhận diện khuôn mặt và học sâu.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã có lịch sử phát triển từ những năm 1960. Các nghiên cứu ban đầu đã đặt nền móng cho các hệ thống hiện đại ngày nay, bao gồm cả việc sử dụng MobileFaceNet.

II. Vấn Đề Trong Việc Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt

Mặc dù công nghệ nhận diện khuôn mặt mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức lớn. Độ chính xác của hệ thống có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như ánh sáng, góc nhìn và chất lượng hình ảnh. Những vấn đề này cần được giải quyết để đảm bảo hiệu quả của hệ thống.

2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác

Độ chính xác của MobileFaceNet có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng không đồng đều, biểu cảm khuôn mặt và độ phân giải của hình ảnh. Những yếu tố này cần được xem xét kỹ lưỡng trong quá trình phát triển hệ thống.

2.2. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Hệ Thống

Việc triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt trong thực tế gặp nhiều khó khăn, bao gồm việc thu thập dữ liệu huấn luyện và đảm bảo tính bảo mật cho thông tin cá nhân.

III. Phương Pháp Sử Dụng MobileFaceNet Trong Điểm Danh

Để xây dựng hệ thống điểm danh tự động, việc áp dụng MobileFaceNet là một giải pháp hiệu quả. Mô hình này cho phép nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh. Hệ thống sẽ được triển khai trên nền tảng NVIDIA Jetson, giúp tối ưu hóa hiệu suất.

3.1. Cài Đặt Môi Trường Phát Triển

Cài đặt môi trường phát triển trên NVIDIA Jetson là bước đầu tiên quan trọng. Điều này bao gồm việc cài đặt hệ điều hành và các thư viện cần thiết để hỗ trợ cho việc nhận diện khuôn mặt.

3.2. Huấn Luyện Mô Hình MobileFaceNet

Quá trình huấn luyện mô hình MobileFaceNet bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu và tối ưu hóa các tham số để đạt được độ chính xác cao nhất trong việc nhận diện khuôn mặt.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Điểm Danh

Hệ thống điểm danh sử dụng nhận diện khuôn mặt có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ giáo dục đến quản lý nhân sự, công nghệ này giúp cải thiện quy trình và nâng cao hiệu quả làm việc.

4.1. Ứng Dụng Trong Giáo Dục

Trong môi trường giáo dục, hệ thống điểm danh tự động giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác trong việc theo dõi sự hiện diện của học sinh.

4.2. Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp

Nhiều doanh nghiệp đã áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để quản lý nhân sự và kiểm soát ra vào, giúp tăng cường an ninh và hiệu quả làm việc.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về nhận diện khuôn mặt trong điểm danh sử dụng MobileFaceNet mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong tương lai. Công nghệ này không ngừng phát triển và hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho xã hội.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của các thuật toán học sâu, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau.

5.2. Khả Năng Mở Rộng Ứng Dụng

Với sự phát triển của AI, khả năng mở rộng ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong các lĩnh vực như an ninh, y tế và giao thông sẽ ngày càng tăng.