Khóa luận tốt nghiệp: Nhận diện khuôn mặt thời gian thực sử dụng HOG-SVM cho ứng dụng điều khiển cửa phòng

• Tác giả: Phạm Nguyễn Tấn Phát
• Người hướng dẫn: PGS.TS Vũ Đức Lung
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Nhận Diện Khuôn Mặt Thời Gian Thực Sử Dụng HOG-SVM Cho Ứng Dụng Điều Khiển Cửa Phòng
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Các công nghệ hiện nay
• 1.2. Các nghiên cứu tương tự
• 1.3. Mục tiêu và giới hạn đề tài
• 1.4. Ý nghĩa thực tiễn đề tài
• 1.5. Cấu trúc của báo cáo Khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Thị giác máy tính — Computer Vision
• 2.2. Thư viện xử lý ảnh
• 2.3. Un-Supervised Learning
• 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
• 2.5. Support Vector Machine (SVM)
• 2.6. Histogram of Oriented Gradients (HOG)
• 2.7. Tổng quan về Internet of Things
• 2.8. Tổng quan về Firebase
• 2.9. Radio Frequency Identification (RFID)
• 2.10. HyperText Transfer Protocol (HTTP)
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Sơ đồ hệ thống. Giao diện người dùng
• 3.2. Tổng quan giao diện. Gửi dữ liệu lên Database. Gửi mã phòng sang ESP32 để ghi thẻ RFID. Hệ thống nhận dạng
• 3.3. ESP32 đọc ghi thẻ. Phần mềm say ven
• 3.4. Thực nghiệm và đánh giá
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hạn chế đề tài
• 5.2. Hướng phát triển đề tài
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về nhận diện khuôn mặt thời gian thực HOG SVM

Nhận diện khuôn mặt là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ thị giác máy tính. Công nghệ này cho phép máy tính nhận diện và phân loại khuôn mặt con người từ hình ảnh hoặc video. Việc áp dụng thuật toán HOG (Histogram of Oriented Gradients) kết hợp với SVM (Support Vector Machine) đã mang lại những kết quả ấn tượng trong việc nhận diện khuôn mặt thời gian thực. Hệ thống này không chỉ giúp tăng cường an ninh mà còn hỗ trợ tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

1.1. Khái niệm và ứng dụng của nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt là quá trình xác định và phân loại khuôn mặt từ hình ảnh. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong an ninh, quản lý nhân sự và các hệ thống tự động hóa. Việc sử dụng HOG-SVM giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý, đáp ứng nhu cầu thực tiễn.

1.2. Lịch sử phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ những năm 1990 với các thuật toán đơn giản đến hiện nay, các phương pháp như HOG và SVM đã được cải tiến đáng kể, mang lại hiệu suất cao hơn trong việc nhận diện khuôn mặt.

II. Thách thức trong nhận diện khuôn mặt thời gian thực

Mặc dù công nghệ nhận diện khuôn mặt đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các yếu tố như ánh sáng, góc nhìn và chất lượng hình ảnh có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Đặc biệt, việc xử lý dữ liệu lớn và thời gian thực cũng là một vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện môi trường đến độ chính xác

Điều kiện ánh sáng và góc nhìn có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống nhận diện khuôn mặt. Việc phát triển các thuật toán có khả năng xử lý tốt trong các điều kiện khác nhau là rất cần thiết.

2.2. Thách thức trong việc xử lý dữ liệu lớn

Việc thu thập và xử lý dữ liệu lớn là một thách thức lớn trong nhận diện khuôn mặt. Các thuật toán cần được tối ưu hóa để có thể xử lý nhanh chóng và hiệu quả trong thời gian thực.

III. Phương pháp HOG SVM trong nhận diện khuôn mặt

Phương pháp HOG-SVM là một trong những giải pháp hiệu quả cho nhận diện khuôn mặt. HOG giúp trích xuất các đặc trưng hình ảnh, trong khi SVM thực hiện phân loại dựa trên các đặc trưng này. Sự kết hợp này mang lại độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh.

3.1. Cách thức hoạt động của HOG

HOG hoạt động bằng cách phân tích hình ảnh và trích xuất các đặc trưng hình dạng và cấu trúc. Điều này giúp nhận diện khuôn mặt một cách chính xác hơn, ngay cả trong các điều kiện khó khăn.

3.2. Vai trò của SVM trong phân loại khuôn mặt

SVM là một thuật toán học máy mạnh mẽ, giúp phân loại các đặc trưng được trích xuất từ HOG. SVM tối ưu hóa việc phân loại bằng cách tìm kiếm ranh giới tốt nhất giữa các lớp dữ liệu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống nhận diện khuôn mặt HOG SVM

Hệ thống nhận diện khuôn mặt HOG-SVM đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ an ninh đến tự động hóa. Các ứng dụng này không chỉ giúp tăng cường an ninh mà còn cải thiện hiệu quả công việc trong nhiều ngành nghề.

4.1. Ứng dụng trong an ninh và giám sát

Hệ thống nhận diện khuôn mặt được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống an ninh, giúp phát hiện và nhận diện các đối tượng trong thời gian thực, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát.

4.2. Ứng dụng trong quản lý nhân sự

Trong quản lý nhân sự, công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp tự động hóa quy trình điểm danh và quản lý thông tin nhân viên, tiết kiệm thời gian và công sức.

V. Kết luận và tương lai của nhận diện khuôn mặt HOG SVM

Nhận diện khuôn mặt HOG-SVM đã chứng minh được tính hiệu quả và tiềm năng trong nhiều ứng dụng thực tiễn. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa với sự tiến bộ của công nghệ và nghiên cứu.

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

Công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ tiếp tục phát triển với sự cải tiến trong các thuật toán và phần cứng, giúp nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý.

5.2. Tác động của nhận diện khuôn mặt đến xã hội

Công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về quyền riêng tư và an ninh thông tin. Cần có các quy định và chính sách hợp lý để đảm bảo sự phát triển bền vững.