Khóa Luận Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Trong Chăm Sóc Khách Hàng Tại Ngân Hàng Vietinbank Sử Dụng OpenCV

• Tác giả: Đặng Thị Ngọc Mai
• Người hướng dẫn: Ths. Bùi Thị Hồng Nhung
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý
• Đề tài: Ứng Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt Trong Chăm Sóc Khách Hàng Tại Vietinbank Sử Dụng OpenCV
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM KẾT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
• 0.3. Phương pháp nghiên cứu
• 0.4. Phạm vi nghiên cứu
• 0.5. Đối tượng nghiên cứu
• 0.6. Kết cấu của đề tài
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ THỐNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về hệ thống nhận diện khuôn mặt
• 1.2. Khái niệm hệ thống nhận diện khuôn mặt
• 1.3. Các giai đoạn trong quá trình nhận diện khuôn mặt
• 1.4. Các yếu tố ảnh hưởng tới quá trình nhận diện khuôn mặt
• 1.5. Xu thế ứng dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt người
• 1.5.1. Ứng dụng trong nước
• 1.5.2. Ứng dụng quốc tế
• 1.6. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN VÀ QUẢN LÝ TRONG CÔNG TÁC PHỤC VỤ KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG VIETINBANK VÀ CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT
• 2.1. Giới thiệu về ngân hàng Vietinbank
• 2.2. Quy trình chăm sóc khách hàng
• 2.2.1. Đánh giá ưu, nhược điểm quy trình chăm sóc khách hàng
• 2.2.2. Thực trạng quy trình chăm sóc khách hàng tại các phòng giao dịch
• 2.3. Mục tiêu hướng đến trong công tác phục vụ khách hàng ứng dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt
• 2.3.1. Mục tiêu ngắn hạn
• 2.3.2. Mục tiêu trong tương lai
• 2.4. Các tiêu chí trong việc cải thiển quy trình chăm sóc khách hàng ứng dụng Công nghệ nhận diện khuôn mặt tại các điểm giao dịch
• 2.5. Công nghệ và ngôn ngữ sử dụng trong Công nghệ nhận dạng khuôn mặt
• 2.6. Giới thiệu về OpenCV
• 2.7. Thuật toán nhận diện khuôn mặt rút trích đặc trưng LPBH
• 2.8. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG OPENCV NHẬN DIỆN KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG VIETINBANK VÀ CÁCH THỨC CÀI ĐẶT HỆ THỐNG
• 3.1. Quy trình nhận diện khuôn mặt sử dụng OpenCV
• 3.2. Thu thập và tách mặt người trong ảnh
• 3.3. Trích chọn đặc trưng
• 3.4. Phân loại, nhận dạng
• 3.5. Bài toán nhận diện khuôn mặt khách hàng trong ngân hàng
• 3.6. Ứng dụng nhận diện khuôn mặt khách hàng sử dụng OpenCV
• 3.7. Cách thức cài đặt hệ thống và kiểm thử
• 3.7.1. Pycharm Community Edition
• 3.7.2. Địa chỉ tải về OpenCV
• 3.7.3. Cài đặt một số thư viện hỗ trợ Python và OpenCV
• 3.7.4. Giao diện tổng quan của chương trình nhận diện
• 3.7.5. Kết quả kiểm thử
• 3.8. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong chăm sóc khách hàng

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong ngành ngân hàng. Tại Vietinbank, việc ứng dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả trong chăm sóc khách hàng mà còn cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng OpenCV cho phép nhận diện nhanh chóng và chính xác, từ đó rút ngắn thời gian giao dịch và tăng cường an ninh cho ngân hàng.

1.1. Khái niệm về nhận diện khuôn mặt và OpenCV

Nhận diện khuôn mặt là quá trình xác định danh tính của một người thông qua hình ảnh khuôn mặt. OpenCV là thư viện mã nguồn mở hỗ trợ phát triển các ứng dụng nhận diện khuôn mặt, giúp xử lý hình ảnh và video một cách hiệu quả.

1.2. Lợi ích của việc ứng dụng nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank

Việc ứng dụng nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank mang lại nhiều lợi ích như tăng cường an ninh, giảm thời gian chờ đợi của khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ. Khách hàng có thể được phục vụ nhanh chóng mà không cần phải xuất trình giấy tờ.

II. Thách thức trong việc triển khai nhận diện khuôn mặt tại ngân hàng

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai nhận diện khuôn mặt cũng gặp phải một số thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của hệ thống, sự chấp nhận của khách hàng và các vấn đề về bảo mật thông tin cần được xem xét kỹ lưỡng.

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

Độ chính xác của hệ thống nhận diện khuôn mặt phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc chụp và chất lượng hình ảnh. Việc cải thiện độ chính xác là một trong những thách thức lớn nhất trong việc ứng dụng công nghệ này.

2.2. Sự chấp nhận của khách hàng đối với công nghệ mới

Khách hàng có thể có những lo ngại về quyền riêng tư khi sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Việc giáo dục và tạo sự tin tưởng cho khách hàng là rất quan trọng để công nghệ này được chấp nhận rộng rãi.

III. Phương pháp triển khai nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank

Để triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt, Vietinbank đã áp dụng một số phương pháp và công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng OpenCV giúp tối ưu hóa quy trình nhận diện và đảm bảo tính chính xác cao.

3.1. Quy trình nhận diện khuôn mặt sử dụng OpenCV

Quy trình nhận diện bao gồm các bước như phát hiện khuôn mặt, phân đoạn và rút trích đặc trưng. Mỗi bước đều được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất cao nhất.

3.2. Các thuật toán chính trong nhận diện khuôn mặt

Các thuật toán như Haar Cascade và Local Binary Patterns (LBP) được sử dụng để phát hiện và nhận diện khuôn mặt. Những thuật toán này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank

Hệ thống nhận diện khuôn mặt đã được triển khai tại nhiều chi nhánh của Vietinbank, mang lại những kết quả tích cực trong việc phục vụ khách hàng. Khách hàng có thể trải nghiệm dịch vụ nhanh chóng và tiện lợi hơn.

4.1. Kết quả đạt được từ việc ứng dụng công nghệ

Việc ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đã giúp Vietinbank giảm thiểu thời gian giao dịch và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Nhiều khách hàng đã phản hồi tích cực về trải nghiệm dịch vụ.

4.2. Các trường hợp thành công trong ứng dụng

Nhiều chi nhánh của Vietinbank đã ghi nhận sự gia tăng đáng kể trong số lượng giao dịch nhờ vào việc áp dụng nhận diện khuôn mặt. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của công nghệ trong ngành ngân hàng.

V. Kết luận và tương lai của nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank

Nhìn chung, việc ứng dụng nhận diện khuôn mặt tại Vietinbank đã mang lại nhiều lợi ích và cơ hội phát triển. Trong tương lai, ngân hàng sẽ tiếp tục cải tiến và mở rộng ứng dụng công nghệ này để phục vụ khách hàng tốt hơn.

5.1. Tương lai của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt dự kiến sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong ngành ngân hàng. Vietinbank sẽ là một trong những ngân hàng tiên phong trong việc áp dụng công nghệ này.

5.2. Định hướng phát triển của Vietinbank

Vietinbank sẽ tiếp tục đầu tư vào công nghệ và nghiên cứu để cải thiện hệ thống nhận diện khuôn mặt, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.