I. Tổng Quan Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Cho Kho Hàng
Sự bùng nổ của các giải pháp giảm tiếp xúc trực tiếp, một phần do đại dịch COVID-19, đã thúc đẩy ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục, và nhiều hơn nữa. Các ứng dụng bao gồm hỗ trợ pháp y, giám sát an ninh và điểm danh học sinh. Công nghệ nhận diện khuôn mặt cho phép xác định một người từ ảnh hoặc video bằng cách bóc tách khuôn mặt, xác định các điểm trọng yếu trên khuôn mặt và so sánh vector embedding. Đề tài này tìm kiếm mô hình phù hợp để xây dựng giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp. Sự phát triển của thị giác máy tính và công nghệ nhận diện khuôn mặt đã góp phần xây dựng nền kinh tế thông minh và thúc đẩy sự phát triển khoa học - công nghệ. Một số kết quả nghiên cứu và giải pháp hoàn chỉnh về nhận diện khuôn mặt đã được thương mại hóa hoặc chia sẻ rộng rãi. Công nghệ nhận diện khuôn mặt mang lại lợi ích thiết thực cho xã hội và đời sống, góp phần xây dựng nền kinh tế thông minh, áp dụng khoa học kỹ thuật vào đời sống, thúc đẩy sự phát triển khoa học - công nghệ.
1.1. Tổng quan về giải pháp nhận dạng khuôn mặt hiện tại
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoạt động bằng cách xác định và đo đạc các đặc điểm trên khuôn mặt, sau đó so sánh với dữ liệu đã được lưu trữ. Các bước bao gồm: phát hiện khuôn mặt, trích xuất đặc trưng (facial landmark), encoding thành vector embedding, và so sánh vector để xác định danh tính. Giải pháp này giúp giảm tiếp xúc, tăng cường an ninh và tối ưu hóa quy trình làm việc trong nhiều lĩnh vực. Sự phát triển không ngừng của AI giúp công nghệ nhận diện khuôn mặt ngày càng chính xác và hiệu quả.
1.2. Ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong quản lý kho hàng
Trong môi trường kho hàng, ứng dụng nhận diện khuôn mặt giúp tự động hóa việc kiểm soát ra vào, chấm công và theo dõi nhân viên. Điều này giúp tăng cường an ninh kho hàng, giảm thiểu sai sót và cải thiện hiệu quả quản lý. Việc tích hợp nhận diện khuôn mặt vào hệ thống quản lý kho giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và nâng cao năng lực cạnh tranh.
II. Thách Thức Nhận Diện Khuôn Mặt Có Khẩu Trang Tại Kho
Hệ thống nhận diện khuôn mặt hiện tại của Regal Warehouse (RW) sử dụng Microsoft Azure Face service. Dịch vụ này cung cấp các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện và phân tích khuôn mặt. Tuy nhiên, các mô hình cũ (recognition_01, recognition_02, recognition_03) không hỗ trợ nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang và độ chính xác chưa tối ưu. Việc chấm công yêu cầu nhân viên phải hạ khẩu trang, gây nguy cơ lây nhiễm virus. Chi phí sử dụng Face service cũng là một vấn đề, với khoảng 5000 tác vụ mỗi ngày. Việc tích hợp với các hệ thống khác cũng gặp khó khăn. An ninh kho hàng và quản lý nhân viên kho hàng gặp nhiều bất cập. Bài toán chi phí cũng là yếu tố quan trọng cần xem xét. Dù mô hình recognition_04 cải thiện độ chính xác và hỗ trợ nhận diện khuôn mặt khi đeo khẩu trang, RW chưa có kế hoạch chuyển đổi.
2.1. Khó khăn trong nhận diện khuôn mặt khi nhân viên đeo khẩu trang
Việc đeo khẩu trang che khuất nhiều đặc điểm quan trọng trên khuôn mặt, gây khó khăn cho các thuật toán nhận diện khuôn mặt. Nghiên cứu cho thấy, trước đại dịch, các thuật toán nhận diện khuôn mặt không thể xác định được 20-50% hình ảnh người đeo khẩu trang. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết phải phát triển các giải pháp nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang chính xác và hiệu quả.
2.2. Vấn đề về chi phí và tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt
Chi phí sử dụng các dịch vụ nhận diện khuôn mặt đám mây như Microsoft Azure Face Service có thể trở thành gánh nặng cho doanh nghiệp, đặc biệt khi số lượng tác vụ lớn. Ngoài ra, việc tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt với các hệ thống quản lý kho hiện có cũng đòi hỏi sự tương thích và khả năng tùy chỉnh cao.
III. Phương Pháp Nhận Diện Khuôn Mặt Có Khẩu Trang Hiệu Quả
Nghiên cứu của Naeem Ullah và cộng sự đề xuất DeepMasknet, một framework có khả năng phát hiện khẩu trang và nhận dạng khuôn mặt qua khẩu trang. DeepMasknet được lấy cảm hứng từ Alexnet và sử dụng thu phóng theo chiều sâu (10 lớp) và thu phóng theo độ phân giải (ảnh 256x256). Tác giả cũng đề cập đến việc thiếu dữ liệu khuôn mặt và đã phát triển bộ dữ liệu Mask detection and Masked facial recognition (MDMER). Deepmasknet đạt độ chính xác cao trên MDMER, vượt trội so với VGG-19 và Resnet-I8. Bài báo khoa học này cung cấp một giải pháp hiệu quả để nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang, đặc biệt hữu ích trong bối cảnh đại dịch. Dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng lớn đến hiệu quả nhận diện khuôn mặt.
3.1. Sử dụng DeepMasknet để nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang
DeepMasknet là một framework hiệu quả để nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang, dựa trên kiến trúc Alexnet và sử dụng các kỹ thuật thu phóng để tăng độ chính xác. Framework này có khả năng phát hiện khẩu trang và nhận dạng khuôn mặt ngay cả khi bị che khuất. Kết quả thử nghiệm cho thấy DeepMasknet vượt trội so với các mô hình khác trên bộ dữ liệu MDMER.
3.2. Tạo và sử dụng bộ dữ liệu khuôn mặt có khẩu trang MDMER
Bộ dữ liệu MDMER được phát triển để giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu khuôn mặt có khẩu trang. MDMER bao gồm hình ảnh đa dạng về giới tính, chủng tộc, độ tuổi, loại khẩu trang, điều kiện chiếu sáng và góc khuôn mặt. Việc sử dụng MDMER giúp cải thiện hiệu suất của các thuật toán nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang.
3.3. Ứng dụng Deep Learning trong nhận dạng khuôn mặt có khẩu trang
Nhận dạng khuôn mặt với Deep Learning đem lại kết quả chính xác cao và khả năng thích nghi tốt với các biến thể như khẩu trang. Các mô hình Deep Learning có thể học các đặc trưng quan trọng trên khuôn mặt ngay cả khi một phần bị che khuất, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất nhận dạng khuôn mặt trong kho hàng.
IV. Xây Dựng Dữ Liệu Ảnh Khuôn Mặt Chất Lượng Cho Kho Hàng
Việc cung cấp và tăng cường dữ liệu cho các mô hình là hướng tiếp cận quan trọng, đặc biệt đối với các phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên học sâu. Zhongyuan Wang và cộng sự đã đề xuất ba loại tập dữ liệu khuôn mặt có khẩu trang: Masked Face Detection Dataset (MFDD), Real-world Masked Face Recognition Dataset (RMFRD) và Simulated Masked Face Recognition Dataset (SMFRD). Các bộ dữ liệu này đóng góp đáng kể vào việc cải thiện hiệu suất của các mô hình nhận diện khuôn mặt qua khẩu trang. Đặc biệt phù hợp với các phương pháp, mô hình nhận dạng khuôn mặt thiết kế dựa trên học sâu, hầu hết phụ thuộc vào số lượng và chất lượng bộ dữ liệu. Quan trọng là dữ liệu huấn luyện cần phản ánh đúng môi trường thực tế.
4.1. Các phương pháp tăng cường dữ liệu ảnh khuôn mặt
Các phương pháp tăng cường dữ liệu bao gồm xoay ảnh, thay đổi độ sáng, thêm nhiễu và áp dụng các biến đổi hình học. Các phương pháp này giúp tăng số lượng và độ đa dạng của dữ liệu huấn luyện, cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình nhận diện khuôn mặt.
4.2. Sử dụng dữ liệu tổng hợp synthetic data cho huấn luyện
Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra bằng máy tính, mô phỏng dữ liệu thực tế. Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp giúp giảm chi phí thu thập dữ liệu thực tế và tăng cường khả năng kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình nhận diện khuôn mặt, chẳng hạn như ánh sáng và góc chụp.
4.3. Áp dụng kỹ thuật Augmentation để tạo ra dữ liệu đa dạng
Kỹ thuật Augmentation là phương pháp tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có bằng cách áp dụng các biến đổi như xoay, lật, thay đổi độ sáng và thêm nhiễu. Điều này giúp tăng cường khả năng chống chịu của mô hình đối với các biến thể trong dữ liệu thực tế, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của nhận dạng khuôn mặt.
V. Triển Khai Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Tại Regal Warehouse
Luận văn trình bày mô hình xây dựng cho hệ thống nhận dạng khuôn mặt có khẩu trang cho nhân viên kho hàng. Ứng dụng có chức năng phân quyền quản lý sử dụng cho từng kho hàng, với mỗi kho hàng sẽ nhóm các nhân viên theo các nhóm riêng biệt. Hệ thống cho phép đăng ký và nhận dạng khuôn mặt của nhân viên trong kho hàng theo từng nhóm đã quy định. Hệ thống đáp ứng việc nhận dạng khuôn mặt ngay cả khi đang đeo khẩu trang với tốc độ nhận dạng nhanh chóng. Hệ sinh thái ứng dụng bao gồm: API cho việc tích hợp với các hệ thống phần mềm khác trong kho hàng; ứng dụng thử nghiệm ngay tại server; ứng dụng thử nghiệm trên nền web; ứng dụng thử nghiệm trên NVIDIA Jetson Nano Dev Kit. Hệ thống cung cấp API để tích hợp với các hệ thống phần mềm khác.
5.1. Tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt vào hệ thống quản lý kho
Việc tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt vào hệ thống quản lý kho giúp tự động hóa các quy trình như kiểm soát ra vào, chấm công và theo dõi nhân viên. Điều này giúp tăng cường an ninh kho hàng, giảm thiểu sai sót và cải thiện hiệu quả quản lý.
5.2. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng
Giao diện người dùng cần được thiết kế thân thiện và dễ sử dụng để nhân viên có thể dễ dàng đăng ký và sử dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt. Giao diện cần cung cấp thông tin rõ ràng và các chức năng cần thiết một cách trực quan.
5.3. Đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu khuôn mặt
Tính bảo mật nhận diện khuôn mặt và quyền riêng tư của dữ liệu khuôn mặt là yếu tố quan trọng cần được đảm bảo. Hệ thống cần có các biện pháp bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt
Luận văn tóm tắt các vấn đề đã đặt ra và cách giải quyết trong luận văn. Các đóng góp định hướng ứng dụng, đề xuất và hướng phát triển cho đề tài trong tương lai. Đề xuất các hướng phát triển trong tương lai cho hệ thống nhận diện khuôn mặt. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để nâng cao độ chính xác và khả năng chống giả mạo của hệ thống. Việc tích hợp hệ thống quản lý kho và nâng cấp phần cứng là cần thiết để đáp ứng nhu cầu thực tế. Tương lai phát triển của ứng dụng nhận diện khuôn mặt là vô cùng lớn.
6.1. Đánh giá hiệu quả và tính ứng dụng của hệ thống
Việc đánh giá hiệu quả và tính ứng dụng của hệ thống là cần thiết để xác định các điểm mạnh và điểm yếu. Kết quả đánh giá sẽ giúp cải thiện và tối ưu hóa hệ thống để đáp ứng tốt hơn nhu cầu thực tế.
6.2. Các hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo cho hệ thống
Các hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo bao gồm nâng cao độ chính xác và khả năng chống giả mạo của hệ thống, tích hợp với các hệ thống khác và phát triển các tính năng mới như nhận dạng cảm xúc và ước tính tuổi.
6.3. Tiềm năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Công nghệ nhận diện khuôn mặt có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như an ninh, y tế, giáo dục và bán lẻ. Sự phát triển của công nghệ này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và đời sống.
