Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong kỷ nguyên số, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và mạng xã hội đã thúc đẩy tốc độ truyền tải thông tin đạt mức kỷ lục. Dẫn nguồn số liệu thống kê năm 2022 từ báo cáo của LocalIQ, khóa luận chỉ ra rằng mỗi phút có tới 275.000 lượt tweet được gửi đi trên nền tảng Twitter. Lượng tin tức đồ sộ được cập nhật liên tục mỗi ngày khiến người đọc gặp nhiều rào cản trong việc xác thực tính chính xác của thông tin.

Hình ảnh của những người nổi tiếng, đặc biệt là các nguyên thủ quốc gia và chính trị gia hàng đầu, thường xuyên xuất hiện trên các phương tiện truyền thông đại chúng. Tuy nhiên, tình trạng sử dụng hình ảnh minh họa trên các trang báo điện tử đang bộc lộ nhiều sai lệch thực tế:

  • Chú thích ảnh sai sự thật: Điển hình là trường hợp một bài báo ghi chú Ngoại trưởng Nga Sergey Lavrov là "người đồng cấp" của Bộ trưởng Quốc phòng Mỹ Lloyd Austin, khiến người đọc hiểu nhầm ông Lavrov là Bộ trưởng Quốc phòng Nga, trong khi vị trí này trên thực tế do Đại tướng Sergey Shoigu đảm nhiệm.
  • Hình ảnh không đồng nhất với thời gian diễn ra sự kiện: Bài báo đưa tin về cuộc điện đàm ngày 13/02/2022 giữa Tổng thống Mỹ Joe Biden và Tổng thống Nga Vladimir Putin, nhưng hình ảnh sử dụng lại lấy từ cuộc điện đàm diễn ra trước đó vào ngày 30/12/2021.
  • Hình ảnh minh họa thiếu ngữ cảnh: Nhiều trang báo sử dụng ảnh chụp nhân vật (như ảnh Tổng thống Mỹ Joe Biden do Reuters cung cấp) nhưng hoàn toàn không ghi rõ thời gian, địa điểm hay sự kiện cụ thể, dễ khiến độc giả quy kết sai bối cảnh của bức ảnh.

Từ thực trạng trên, đề tài xác định bài toán kỹ thuật là xây dựng một hệ thống tự động:

  • Đầu vào (Input): Một bức ảnh có chứa một hoặc nhiều người nổi tiếng.
  • Đầu ra (Output): Tên của người nổi tiếng, tên sự kiện tương ứng và ngày diễn ra sự kiện mà người đó tham gia.

Mục tiêu nghiên cứu được tác giả xác định theo 3 nội dung chính:

  1. Nghiên cứu quy trình và các phương pháp nhận diện gương mặt (CNN, FaceNet, Insightface, MTCNN) kết hợp phân tích các yếu tố bối cảnh xung quanh (phân bố màu sắc trang phục, phông nền) để tìm kiếm sự tương đồng giữa các sự kiện.
  2. Xây dựng bộ dữ liệu thực nghiệm gồm các hình ảnh có gán nhãn (tên người nổi tiếng, sự kiện tham gia, ngày diễn ra) của các chính trị gia quốc tế hoạt động trong giai đoạn 2020 – 2022.
  3. Hiện thực hóa các thuật toán thành một ứng dụng phần mềm minh họa hoàn chỉnh có khả năng xử lý ảnh đầu vào và trả về thông tin đối soát.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nhân vật: Giới hạn trong nhóm chính trị gia (politicians) gồm 8 nguyên thủ quốc gia đại diện cho 8 quốc gia quyền lực nhất thế giới năm 2022 theo bảng xếp hạng của US News & World Report: Mỹ (Joe Biden), Trung Quốc (Tập Cận Bình), Nga (Vladimir Putin), Đức (Olaf Scholz), Anh (Boris Johnson), Hàn Quốc (Yoon Suk Yeol), Pháp (Emmanuel Macron) và Nhật Bản (Kishida Fumio).
  • Đối tượng sự kiện: Giới hạn trong 10 sự kiện đối ngoại quan trọng diễn ra trong năm 2022 có sự góp mặt của các nguyên thủ nêu trên.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được triển khai thực hiện từ ngày 05/09/2022 đến ngày 24/12/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận bài toán tổng thể dưới góc độ tương đồng với bài toán tạo mô tả tự động cho ảnh (Image Captioning), tuy nhiên không đi theo hướng xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp mà phân rã thành hai bài toán con độc lập: nhận dạng gương mặt người nổi tiếng và nhận diện sự kiện tương ứng (thực chất là bài toán đối sánh ảnh - Image Matching).

                            v
                     [Trích xuất đặc trưng bối cảnh: Lưới 3x3 & Bảng màu]
                            v

Các mô hình, công cụ và phương pháp cụ thể được sử dụng gồm:

  • Phát hiện và trích xuất đặc trưng gương mặt: Tác giả tiến hành thử nghiệm đối sánh giữa hai kiến trúc mạng nơ-ron tích chập là MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Network) và Insightface. Trên cơ sở phân tích sai số nhận diện góc nghiêng và dương tính giả, Insightface được chọn làm mô hình phát hiện (face detector) kiêm trích xuất đặc trưng khuôn mặt (feature extractor).
  • Tiền xử lý tách nền (Image Matting): Ứng dụng mô hình Image Matting từ bộ công cụ học sâu PaddlePaddle nhằm bóc tách hoàn toàn phần thân thể nhân vật ra khỏi phông nền. Việc loại bỏ nhân vật giúp loại trừ nhiễu ngoại hình, cô lập phần cảnh nền phía sau để phục vụ phân tích ngữ cảnh không gian.
  • Trích xuất đặc trưng ngữ cảnh sự kiện:
    • Chia vùng không gian (Spatial Partitioning): Cảnh nền sau khi tách được chia thành lưới $3 \times 3$ (tương ứng với 9 vùng ảnh cục bộ) để so sánh cấu trúc bố cục giữa các hình ảnh trong cùng một sự kiện.
    • Phân tích màu chủ đạo (Dominant Color / Palette): Trích xuất bảng màu chính của phông nền nhằm nhận diện các gam màu đặc trưng thường xuất hiện tại các hội nghị quốc tế (như sắc xanh, đỏ, trắng của phông backdrop sự kiện).
  • Mô hình học máy phân loại: Sử dụng thuật toán láng giềng gần nhất K-Nearest Neighbors (KNN) để thực hiện đối sánh các vector đặc trưng bối cảnh trích xuất được với cơ sở dữ liệu sự kiện đã lưu trữ.
  • Kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Áp dụng các phép biến đổi hình học gồm co giãn tỷ lệ về kích thước chuẩn $640 \times 640$ pixel, lật ảnh theo chiều ngang (horizontal flip) và làm xiên góc ảnh (shear) nhằm gia tăng độ phong phú cho tập mẫu huấn luyện.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu hình ảnh được thu thập trực tiếp từ các cổng thông tin báo chí chính thống (VnExpress, Tuổi Trẻ, VietnamNet), các hãng thông tấn quốc tế (Reuters, White House) và kho lưu trữ hình ảnh báo chí Alamy.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc đường ống xử lý (pipeline) module hóa, tích hợp hai luồng trích xuất thông tin độc lập trước khi tổng hợp kết quả cuối cùng:

  1. Phân hệ nhận dạng gương mặt:

    • Ảnh truy vấn được đưa qua bộ phát hiện Insightface để định vị tọa độ hộp bao (bounding box) và căn chỉnh các điểm mốc hình học của khuôn mặt.
    • Vector nhúng (embedding vector) của khuôn mặt được trích xuất và đối sánh khoảng cách với cơ sở dữ liệu mẫu của 8 nguyên thủ quốc gia để xác định danh tính nhân vật có độ tương đồng cao nhất.

  2. Phân hệ nhận diện sự kiện:

    • Kỹ thuật Image Matting trên nền tảng PaddlePaddle thực hiện phân đoạn ảnh, loại bỏ vùng chứa người để thu về ảnh nền thuần túy.
    • Phân hệ trích xuất đặc trưng không gian bằng cách phân chia ảnh nền thành 9 ô lưới ($3 \times 3$), kết hợp tính toán lược đồ màu chủ đạo đại diện cho phông nền.
    • Vector đặc trưng ngữ cảnh tổng hợp được đối sánh thông qua bộ phân loại KNN với tập dữ liệu sự kiện đã được huấn luyện.

  3. Giao diện ứng dụng người dùng:

    • Tác giả xây dựng một ứng dụng web thử nghiệm hoàn chỉnh.
    • Giao diện cung cấp chức năng tải tệp ảnh từ máy tính cục bộ. Khi người dùng gửi yêu cầu, hệ thống kích hoạt pipeline xử lý ngầm và hiển thị trực tiếp lên màn hình kết quả gồm: ảnh đã được gắn hộp nhận diện khuôn mặt, tên nguyên thủ quốc gia, tên sự kiện tương ứng, ngày diễn ra và địa điểm tổ chức sự kiện.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ vấn đề tin tức giả mạo và chú thích ảnh báo chí sai lệch. Tác giả phân tích 3 trường hợp điển hình trên các báo điện tử Việt Nam và quốc tế để minh chứng cho sự cần thiết của hệ thống. Chương này định nghĩa bài toán đầu vào/đầu ra, đồng thời xác lập giới hạn phạm vi nghiên cứu bao gồm 8 nguyên thủ quốc gia và 10 sự kiện quốc tế tiêu biểu trong năm 2022.

Tên nguyên thủ Chức vụ Quốc gia
Joe Biden Tổng thống Mỹ
Tập Cận Bình Chủ tịch nước Trung Quốc
Vladimir Putin Tổng thống Nga
Olaf Scholz Thủ tướng Đức
Boris Johnson Thủ tướng Anh
Yoon Suk Yeol Tổng thống Hàn Quốc
Emmanuel Macron Tổng thống Pháp
Kishida Fumio Thủ tướng Nhật Bản

Tác giả tổng hợp danh mục 10 sự kiện quốc tế trong phạm vi nghiên cứu:

Tên sự kiện Ngày diễn ra Thành phố Quốc gia
Chuyến thăm Ấn Độ 19/03/2022 New Delhi Ấn Độ
Hội nghị G7 26/06/2022 Bayern Đức
Hội nghị thượng đỉnh NATO 29/06/2022 Madrid Tây Ban Nha
Chuyến thăm Kyiv nhân dịp Quốc khánh Ukraine 24/08/2022 Kyiv Ukraine
Diễn đàn Kinh tế Phương Đông 07/09/2022 Vladivostok Nga
Khóa họp thứ 77 Đại hội đồng Liên hợp quốc 20/09/2022 New York Mỹ
Sự kiện của Ủy ban Quốc gia Đảng Dân chủ 18/10/2022 Washington Mỹ
Hội nghị Cấp cao ASEAN 13/11/2022 Phnom Penh Campuchia
Hội nghị G20 15/11/2022 Bali Indonesia
Hội nghị thượng đỉnh Mỹ - châu Phi 15/12/2022 Washington Mỹ

Bên cạnh đó, tác giả nhận diện 4 thách thức kỹ thuật cốt lõi:

  1. Thiếu hụt tập dữ liệu chuẩn kết hợp đồng thời danh tính người nổi tiếng và nhãn sự kiện (các tập dữ liệu có sẵn như CelebA chỉ gán nhãn thuộc tính khuôn mặt).
  2. Sự biến thiên hình ảnh rất lớn trong cùng một sự kiện do góc máy, ánh sáng và việc thay đổi phòng họp (chứng minh qua hai ảnh chụp Thủ tướng Kishida Fumio tại Hội nghị G20).
  3. Sự khan hiếm dữ liệu ảnh của các sự kiện kín (ví dụ cuộc gặp giữa ông Putin và ông Tập Cận Bình trước Thế vận hội Mùa đông 2022 chỉ tìm được 4 bức ảnh trên Alamy).
  4. Khó khăn trong việc xác định loại đặc trưng thị giác đại diện chính xác cho một sự kiện.

Chương 2: Nghiên cứu liên quan

Chương này khảo sát các hệ thống nhận diện thực tế và các bài toán thị giác máy tính liên quan:

  • Bing Visual Search (Microsoft): Nhận diện tốt danh tính chính trị gia nhưng chỉ dừng lại ở việc hiển thị lý lịch, trích xuất liên kết tiểu sử Wikipedia mà không xác định được ngữ cảnh sự kiện đang diễn ra.
  • PicTriev: Hệ thống ước lượng tỷ lệ giới tính, độ tuổi và liệt kê các gương mặt tương đồng kèm tỷ lệ phần trăm, song dữ liệu huấn luyện đã cũ và độ chính xác suy giảm với ảnh thời sự mới.
  • StarByFace: Tìm kiếm người nổi tiếng có khuôn mặt giống ảnh truy vấn nhất theo giới tính nam/nữ, tuy nhiên cũng gặp hạn chế tương tự về tính cập nhật của tập dữ liệu.
  • Bài toán Image Captioning và Image Matching: Tác giả phân tích bản chất của đề tài có điểm chung với việc tạo chú thích ảnh tự động và đối sánh hình ảnh, làm cơ sở lý luận cho việc tách bài toán thành hai luồng nhận diện thành phần.

Chương 3: Hướng tiếp cận trong khóa luận

Chương 3 đi sâu vào chi tiết các giải pháp kỹ thuật được tác giả đề xuất:

  • Khảo sát bộ phát hiện khuôn mặt: Tác giả thực hiện thử nghiệm so sánh giữa MTCNN và Insightface trên tập dữ liệu thử nghiệm 120 ảnh. Kết quả cho thấy MTCNN thường xuyên phát hiện nhầm các vật thể như góc bàn hội nghị thành mặt người và bỏ sót các khuôn mặt ở góc chụp nghiêng (như trường hợp ảnh nghiêng của Tổng thống Joe Biden). Ngược lại, Insightface cho kết quả định vị chính xác hai nhân vật chính (ông Tập Cận Bình và ông Putin) và loại bỏ được các vùng nhiễu không phải khuôn mặt. Do đó, Insightface được chọn làm công cụ phát hiện và trích xuất đặc trưng cho hệ thống.
  • Kỹ thuật tách nền (Image Matting): Tác giả phân tích quy trình bóc tách người khỏi ảnh bằng PaddlePaddle gồm 2 bước: tách lớp nhân vật (foreground) và trích xuất nền (background), từ đó thu được cảnh nền độc lập phục vụ việc trích xuất đặc trưng.
  • Trích xuất đặc trưng bối cảnh: Mô tả chi tiết phương pháp chia phông nền thành 9 vùng ($3 \times 3$) để phân tích tương đồng cục bộ kết hợp trích xuất lược đồ màu chủ đạo (palette).

Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá

Chương 4 trình bày toàn bộ quá trình hiện thực hóa giải pháp:

  • Môi trường và công cụ: Sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, thư viện học sâu PaddlePaddle, thư viện Insightface cùng mô hình phân loại KNN.
  • Quy trình tiền xử lý và tăng cường dữ liệu: Mô tả trực quan quá trình xử lý ảnh gốc: chuẩn hóa độ phân giải về $640 \times 640$, áp dụng phép lật ngang và phép làm xiên ảnh nhằm giải quyết tình trạng mất cân bằng và khan hiếm dữ liệu của các sự kiện chính trị.
  • Đánh giá hiệu năng: Phân tích kết quả nhận diện khuôn mặt và nhận diện sự kiện trên tập dữ liệu ban đầu so với tập dữ liệu sau khi tăng cường qua các bảng số liệu thực nghiệm (Bảng 4.1 đến Bảng 4.4 trong văn bản).
  • Hiện thực hóa phần mềm: Giới thiệu giao diện web và quy trình kiểm thử từ ảnh truy vấn thực tế đến kết quả trả về hoàn chỉnh.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương cuối tóm tắt các kết quả đạt được về mặt mô hình và ứng dụng demo, đồng thời trình bày các mặt hạn chế còn tồn tại và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã trích xuất và công bố kết quả đánh giá thử nghiệm đối sánh giữa hai mô hình phát hiện khuôn mặt trên tập dữ liệu mẫu gồm 120 ảnh:

Tiêu chí đánh giá MTCNN Insightface
Tổng số gương mặt phát hiện được 474 424
Số gương mặt của các nhân vật khác (ngoài 8 nguyên thủ) 259 231
Số trường hợp phát hiện nhầm (ảnh không phải gương mặt) 54 32

Số liệu thực nghiệm chứng minh Insightface giảm thiểu đáng kể số lượng dương tính giả (chỉ có 32 trường hợp nhận nhầm vật thể so với 54 trường hợp của MTCNN), đồng thời duy trì khả năng nhận dạng chính xác khuôn mặt nguyên thủ ở các góc chụp nghiêng phức tạp.

Các đóng góp cụ thể của khóa luận:

  • Xây dựng một tập dữ liệu thực nghiệm đặc thù gồm hình ảnh của 8 nguyên thủ quốc gia và 10 sự kiện chính trị đối ngoại lớn trong năm 2022, được gán nhãn đa thuộc tính (nhân vật, sự kiện, thời gian).
  • Đề xuất quy trình kết hợp kỹ thuật Image Matting (thông qua PaddlePaddle) để tách biệt đối tượng người và cảnh nền, từ đó trích xuất thông tin bối cảnh dựa trên lưới $3 \times 3$ và màu sắc chủ đạo mà không bị chi phối bởi trang phục nhân vật.
  • Triển khai thành công ứng dụng web minh họa hoàn chỉnh, cho phép nhận ảnh đầu vào từ người dùng và tự động xuất ra nhãn định danh người nổi tiếng cùng sự kiện tương ứng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận thẳng thắn chỉ ra các hạn chế kỹ thuật dựa trên phạm vi nghiên cứu:

  • Quy mô tập dữ liệu còn khiêm tốn: Dữ liệu mới chỉ bao quát 8 chính trị gia và 10 sự kiện diễn ra trong năm 2022; chưa mở rộng sang các năm khác hoặc các nhóm người nổi tiếng thuộc lĩnh vực nghệ thuật, giải trí hay nhân vật lịch sử.
  • Độ nhạy cao với biến động bối cảnh: Phương pháp trích xuất đặc trưng cảnh nền gặp khó khăn khi trong cùng một sự kiện, bối cảnh chụp ảnh bị thay đổi đột ngột giữa các phòng họp khác nhau hoặc chuyển dịch từ không gian trong nhà ra ngoài trời.
  • Sự khan hiếm ảnh sự kiện bảo mật: Các sự kiện có tính chất ngoại giao kín chỉ cung cấp số lượng ảnh tư liệu rất ít (như cuộc gặp của ông Putin và ông Tập Cận Bình chỉ có 4 bức ảnh), gây khó khăn cho việc huấn luyện và đối sánh đặc trưng.

Hướng nghiên cứu tiếp được đề xuất:

  • Thu thập thêm dữ liệu và mở rộng phạm vi đối tượng sang các nhóm nhân vật khác như ca sĩ, diễn viên hoặc các nhân vật lịch sử phục vụ mục đích giáo dục.
  • Nghiên cứu áp dụng các kiến trúc mạng nơ-ron học sâu tiên tiến hơn cho việc trích xuất đặc trưng ngữ cảnh nhằm tăng cường độ chính xác khi bối cảnh sự kiện thay đổi.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo thực tế cho sinh viên và học viên chuyên ngành Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin và Trí tuệ nhân tạo đang nghiên cứu hướng ứng dụng thị giác máy tính (Computer Vision):

  • Tham khảo phương pháp luận: Cung cấp giải pháp phân rã một bài toán lớn (tạo mô tả ảnh - Image Captioning) thành các bài toán thành phần có tính khả thi cao về mặt triển khai kỹ thuật.
  • Tham khảo kỹ thuật tiền xử lý: Phần nghiên cứu ứng dụng Image Matting bằng PaddlePaddle để cô lập phông nền trong phân tích ngữ cảnh (Chương 3) là một quy trình xử lý hữu ích cho các đề tài về đối sánh hình ảnh (Image Matching) hoặc phân loại cảnh quan.
  • Dữ liệu đối sánh thực nghiệm: Bảng số liệu so sánh giữa MTCNN và Insightface trên tập ảnh sự kiện thực tế mang lại góc nhìn tham khảo trực tiếp cho các bài toán phát hiện khuôn mặt trong môi trường không kiểm soát (ảnh báo chí, hội nghị).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận lựa chọn danh sách các nguyên thủ quốc gia dựa trên căn cứ khoa học nào? Tác giả căn cứ vào bảng xếp hạng 85 quốc gia quyền lực nhất năm 2022 do tổ chức US News & World Report công bố, ưu tiên tiêu chí các quốc gia "có số lượng tin tức áp đảo", từ đó chọn lọc ra 8 nguyên thủ của 8 quốc gia đứng đầu gồm: Mỹ, Trung Quốc, Nga, Đức, Anh, Hàn Quốc, Pháp và Nhật Bản.

2. Vì sao Insightface được chọn thay thế MTCNN trong phân hệ nhận dạng khuôn mặt? Dựa trên kết quả thử nghiệm 120 bức ảnh mẫu (Bảng 3.1), MTCNN phát hiện nhầm 54 vật thể không phải khuôn mặt (như góc bàn hội nghị) và không nhận diện được khuôn mặt ở góc nghiêng của Tổng thống Joe Biden. Trong khi đó, Insightface chỉ có 32 trường hợp nhận nhầm, phát hiện tốt góc mặt nghiêng và đảm bảo nhận diện đầy đủ các nguyên thủ chính.

3. Kỹ thuật Image Matting đóng vai trò gì trong việc nhận diện sự kiện? Kỹ thuật Image Matting (thực hiện qua thư viện PaddlePaddle) có nhiệm vụ tách nhân vật ra khỏi phông nền. Việc này giúp hệ thống loại bỏ các yếu tố ngoại hình gây nhiễu và chỉ giữ lại cảnh nền thuần túy để chia lưới $3 \times 3$ và trích xuất bảng màu chủ đạo phục vụ đối sánh sự kiện.

4. Khóa luận giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu ảnh của các sự kiện ngoại giao như thế nào? Tác giả áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Data Augmentation) bao gồm việc chuẩn hóa kích thước ảnh về $640 \times 640$, lật ảnh theo chiều ngang (horizontal flip) và làm xiên ảnh (shear). Đồng thời, tác giả chủ động sàng lọc và ưu tiên chọn các sự kiện đối ngoại công khai, có nhiều cơ quan báo chí tác nghiệp để đảm bảo mật độ ảnh.

5. Điểm khác biệt giữa hệ thống của khóa luận và công cụ Bing Visual Search là gì? Bing Visual Search chỉ nhận diện được danh tính nhân vật và hiển thị thông tin lý lịch cá nhân cơ bản (như liên kết Wikipedia, trang chính thức), hoàn toàn không cung cấp thông tin nhân vật đang tham gia sự kiện nào. Khóa luận giải quyết trực tiếp hạn chế này bằng cách xuất ra đồng thời tên nhân vật, tên sự kiện cụ thể và ngày diễn ra sự kiện.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Đặng Xuân Mai đã giải quyết thành công bài toán tích hợp giữa nhận dạng gương mặt chính trị gia và xác định sự kiện tương ứng từ hình ảnh báo chí. Bằng cách phân rã bài toán thành hai luồng xử lý riêng biệt sử dụng Insightface, kỹ thuật Image Matting trên PaddlePaddle và thuật toán phân loại KNN, hệ thống đã chứng minh tính khả thi trong việc kiểm chứng thông tin minh họa truyền thông. Đề tài đã xây dựng được bộ dữ liệu gán nhãn thực nghiệm cho 8 nguyên thủ cùng 10 sự kiện quốc tế năm 2022 và đóng gói thành công một ứng dụng web minh họa hoàn chỉnh.