Nhận diện khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo cho quản lý khách hàng và nhân viên

• Tác giả: Quach Bao Hung
• Người hướng dẫn: PhD. Do Trong Hop
• Trường học: National University Hochiminh City University of Information Technology
• Chuyên ngành: Bachelor of Engineering in Information Systems
• Đề tài: Artificial Intelligence-Based Face Recognition for Customer/ Employee Management in Multiple Industrial Industry to Improve Performance and Security
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: PROBLEM STATEMENT
• 1.1. Introduction to the topic
• 1.2. The importance and significance of the topic
• 1.3. Research problem
• 1.4. Research objectives and questions
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Facial Recognition Technology
• 2.2. Overview of Facial Recognition Techniques and Algorithms
• 2.3. Facial Feature Extraction and Representation Methods
• 2.4. AI-Based Facial Recognition Applications in Customer/ Employee Management
• 2.4.1. Customer Identification and Personalization in the Retail Industry
• 2.4.2. Employee Attendance Tracking and Access Control in the Manufacturing Industry
• 2.4.3. Security and Fraud Detection in the Banking Industry
• 2.5. Existing Solutions and Case Studies
• 2.5.1. Existing Face Recognition Model for Multiple Industries
• 2.5.2. Evaluation of Performance, Efficiency, and Security
• 2.5.3. Choice of Face Recognition Model for Research
• 2.6. Data Collection and Preparation
• 2.6.1. Selection and Acquisition of Facial Recognition Datasets
• 2.6.2. Preprocessing Techniques for Noise Reduction and Image Enhancement
• 2.7. Algorithm Selection and Development
• 2.7.1. Fine-tuning and Model Development
• 2.8. System Design and Implementation
• 2.8.1. Architecture and Components of AI-Based Facial Recognition System
• 2.8.2. Integration with Existing Customer/ Employee Management Systems
• 2.9. Facial Recognition Applications: An Extensive Analysis
• 2.9.1. System Architecture and Components
• 2.9.2. Functionality of the Facial Recognition System
• 2.9.3. Input and Output Mechanism
• 3. CHAPTER 3: PRESENTATION, ASSESSMENT, DISCUSSION OF RESULTS
• 3.1. Performance evaluation indicators and evaluation criteria
• 3.2. Experimental setup and configuration
• 3.3. Results of evaluation and analysis
• 3.3.1. Accuracy, precision, good memory, and F1-Score of face recognition models
• 3.3.2. Performance and speed of face recognition system
• 3.3.3. Summary of results achieved
• 3.4. New contributions and new proposals
• 4. CHAPTER 4: DEVELOPMENT DIRECTION
• 4.1. Recommendations for further research directions
• 4.2. Real-world application development in other industries
• LIST OF IMAGES
• LIST OF ABBREVIATIONS

I. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo

Nhận diện khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một công nghệ quan trọng trong quản lý khách hàng và nhân viên. Công nghệ này cho phép xác định và xác thực danh tính của người dùng thông qua các đặc điểm hình ảnh của khuôn mặt. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả quản lý mà còn nâng cao tính bảo mật cho các tổ chức. Nghiên cứu này sẽ khám phá các ứng dụng và lợi ích của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong các lĩnh vực khác nhau.

1.1. Khái niệm và nguyên lý hoạt động của nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt là quá trình xác định và xác thực danh tính của một người dựa trên các đặc điểm hình ảnh của khuôn mặt. Công nghệ này sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và nhận diện các đặc điểm khuôn mặt độc đáo của từng cá nhân.

1.2. Lợi ích của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong quản lý

Công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp tăng cường hiệu quả trong việc quản lý khách hàng và nhân viên. Nó cho phép xác thực nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao trải nghiệm của người dùng.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng nhận diện khuôn mặt

Mặc dù công nghệ nhận diện khuôn mặt mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như độ chính xác, bảo mật dữ liệu và sự chấp nhận của người dùng là những yếu tố quan trọng cần được xem xét. Việc đảm bảo rằng hệ thống hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống

Độ chính xác của công nghệ nhận diện khuôn mặt phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc nhìn và sự thay đổi của khuôn mặt. Cần có các nghiên cứu và phát triển để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống.

2.2. Bảo mật thông tin và quyền riêng tư

Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu khuôn mặt đặt ra nhiều vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư. Cần có các biện pháp bảo vệ dữ liệu để ngăn chặn việc lạm dụng và rò rỉ thông tin cá nhân.

III. Phương pháp phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt hiệu quả

Để phát triển một hệ thống nhận diện khuôn mặt hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp và công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng các mô hình học sâu và thuật toán tối ưu hóa sẽ giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống. Hệ thống cũng cần được thiết kế để dễ dàng tích hợp với các hệ thống quản lý hiện có.

3.1. Các thuật toán học sâu trong nhận diện khuôn mặt

Các thuật toán học sâu như CNN (Mạng nơ-ron tích chập) đã chứng minh được hiệu quả trong việc nhận diện khuôn mặt. Chúng có khả năng học và nhận diện các đặc điểm phức tạp của khuôn mặt từ dữ liệu lớn.

3.2. Tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt với quản lý

Hệ thống nhận diện khuôn mặt cần được tích hợp một cách linh hoạt với các hệ thống quản lý khách hàng và nhân viên hiện có để tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nhận diện khuôn mặt trong các ngành công nghiệp

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp như ngân hàng, bán lẻ và an ninh. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Việc sử dụng công nghệ này trong các lĩnh vực khác nhau cho thấy tính linh hoạt và khả năng thích ứng của nó.

4.1. Ứng dụng trong ngành ngân hàng

Trong ngành ngân hàng, nhận diện khuôn mặt được sử dụng để xác thực danh tính khách hàng, giúp giảm thiểu gian lận và nâng cao bảo mật thông tin tài khoản.

4.2. Ứng dụng trong ngành bán lẻ

Công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngành bán lẻ giúp nhận diện khách hàng thân thiết, từ đó cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm mua sắm.

V. Kết luận và tương lai của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo đang mở ra nhiều cơ hội mới cho quản lý khách hàng và nhân viên. Tuy nhiên, để phát triển bền vững, cần giải quyết các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới trong các lĩnh vực khác nhau.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt

Xu hướng phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý trong thời gian thực, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.

5.2. Các thách thức trong tương lai

Các thách thức trong tương lai bao gồm việc đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, đồng thời phát triển các giải pháp công nghệ mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.