I. Tổng quan nhận diện khuôn mặt ký túc xá ĐH Sư phạm Kỹ thuật
Quản lý ký túc xá sinh viên đòi hỏi quy trình giám sát chặt chẽ và liên tục. Tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, quy mô lưu trú của sinh viên ngày càng mở rộng. Phương thức kiểm tra truyền thống bộc lộ nhiều điểm nghẽn về tốc độ và tính minh bạch. Đề tài khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính đã nghiên cứu và phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt chuyên dụng. Giải pháp hướng đến mục tiêu hiện đại hóa công tác quản trị nội trú. Công nghệ thị giác máy tính thay thế thẻ từ vật lý và sổ tay ghi chép. Thiết bị ghi hình nhận diện khuôn mặt của người lưu trú trong vài phần trăm giây. Quá trình đối soát diễn ra tự động tại cổng ra vào ký túc xá. Sinh viên không cần xuất trình giấy tờ tuỳ thân khi di chuyển. Dữ liệu thời gian thực được đồng bộ hóa tức thì về trung tâm điều hành. Mô hình triển khai đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe về kỹ thuật và bảo mật thông tin. Đây là bước tiến quan trọng trong tiến trình xây dựng mô hình đại học thông minh tại cơ sở đào tạo.
1.1. Bối cảnh nghiên cứu đề tài tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
Đề tài khóa luận do sinh viên ngành Kỹ thuật Máy tính tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM triển khai. Nghiên cứu giải quyết bài toán quản trị cư trú trong khuôn viên đại học lớn. Ban quản lý ký túc xá đối mặt áp lực kiểm soát hàng ngàn lượt ra vào mỗi ngày. Các thủ tục kiểm tra thủ công tiêu tốn nhiều thời gian và nhân lực. Tình trạng ùn tắc thường xuyên diễn ra trong khung giờ cao điểm sinh viên đi học và tan trường. Việc áp dụng công nghệ nhận diện sinh trắc học mở ra hướng đi bền vững. Dự án kết hợp lý thuyết học máy với phần cứng nhúng thực tế. Toàn bộ thiết kế phần mềm và mô hình thuật toán đều được kiểm thử trực tiếp tại khuôn viên nhà trường.
1.2. Mục tiêu chuyển đổi số công tác quản lý lưu trú
Mục tiêu trọng tâm là tự động hóa toàn diện quy trình điểm danh và quản lý người cư trú. Hệ thống giảm thiểu sai sót so với phương pháp kiểm tra sổ sách truyền thống. Thời gian xác thực mỗi sinh viên được tối ưu dưới một giây. Nhà trường kiểm soát chặt chẽ lịch sử ra vào theo mốc thời gian thực. Hệ thống ngăn chặn hoàn toàn hiện tượng người lạ xâm nhập trái phép vào khu ký túc xá. Nền tảng còn cung cấp báo cáo thống kê chuyên sâu phục vụ công tác giám sát an ninh. Ban quản lý tiếp cận dữ liệu nhanh chóng qua giao diện web trực quan. Quá trình vận hành giúp giảm áp lực trực chốt của nhân viên bảo vệ, đồng thời nâng cao văn minh học đường.
II. Bất cập quản lý thẻ từ và nhu cầu nhận diện khuôn mặt ký túc xá
Ký túc xá đại học thường quản lý ra vào bằng thẻ từ, mã vạch hoặc sổ chấm công cơ học. Những giải pháp này chứa đựng nhiều lỗ hổng vận hành lớn. Thẻ từ rất dễ bị thất lạc, hư hỏng hoặc để quên trong phòng ở. Chi phí cấp lại thẻ phát sinh liên tục qua từng học kỳ. Nguy hiểm hơn, sinh viên có thể cho người ngoài mượn thẻ để vượt qua cổng kiểm soát. Ban quản trị không thể xác định chính xác danh tính người thực tế đang sử dụng thẻ. Điểm danh sinh viên nội trú buổi tối bằng sổ sách thủ công cũng gây lãng phí thời gian. Nhân viên bảo vệ phải kiểm tra từng phòng và ghi chép từng cá nhân. Quy trình này dễ dẫn đến gian lận điểm danh hộ hoặc bỏ sót sinh viên vắng mặt. Ngoài ra, việc tra cứu dữ liệu lịch sử trên giấy tờ gặp nhiều cản trở khi xảy ra sự cố an ninh. Hệ sinh thái ký túc xá hiện đại cần một cơ chế xác thực sinh trắc học trực tiếp. Nhận diện khuôn mặt loại bỏ triệt để hành vi mượn thẻ hay điểm danh giả mạo. Công nghệ mang lại độ tin cậy tuyệt đối và tính bảo mật vượt trội cho khuôn viên nhà trường.
2.1. Lỗ hổng bảo mật từ thẻ từ và điểm danh thủ công
Thẻ từ vật lý chỉ xác minh tính hợp lệ của vật thể mang theo, không xác minh danh tính người cầm thẻ. Kẻ xấu có thể nhặt thẻ rơi hoặc mượn thẻ sinh viên để đi qua cổng gác ban đêm. Nhân viên bảo vệ không thể đối chiếu gương mặt của hàng trăm sinh viên trong giờ cao điểm. Việc điểm danh phòng ở bằng sổ tay để lại nhiều kẽ hở nghiêm trọng. Sinh viên có thể nhờ người cùng phòng trả lời điểm danh hộ khi vắng mặt trái phép. Dữ liệu trên giấy dễ rách nát, thất lạc và khó tổng hợp thành báo cáo. Ban quản trị thiếu cơ sở dữ liệu số để phát hiện kịp thời các trường hợp vi phạm nội quy.
2.2. Nguy cơ giả mạo sinh trắc học và ảnh in màn hình
Hệ thống camera nhận diện thông thường rất dễ bị đánh lừa bởi các thủ thuật giả mạo. Kẻ xấu có thể sử dụng ảnh chụp chân dung in màu hoặc hình hiển thị trên điện thoại. Những video ghi hình sẵn cũng có thể đưa trước ống kính nhằm qua mặt cảm biến. Nếu thiếu cơ chế phát hiện sự sống, hệ thống sẽ phê duyệt quyền truy cập sai đối tượng. Ký túc xá đại học đòi hỏi độ chính xác cao để ngăn chặn rủi ro an ninh này. Giải pháp cần áp dụng thuật toán kiểm tra sự sống đa tầng để phân biệt người thật và ảnh tĩnh. Việc loại bỏ các hình thức tấn công giả mạo giúp bảo vệ an toàn cho toàn bộ tài sản sinh viên.
III. Giải pháp nhận diện khuôn mặt ký túc xá bằng SCRFD và ArcFace
Nhóm nghiên cứu tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM xây dựng hệ thống theo kiến trúc Client-Server hiện đại. Thiết bị Client đặt tại trạm kiểm soát sử dụng phần cứng Raspberry Pi tích hợp camera góc rộng. Phía máy chủ vận hành trên nền tảng Python sử dụng Flask Framework kết hợp cơ sở dữ liệu MySQL. Về thuật toán xử lý ảnh, hệ thống lựa chọn mô hình Scrfd-500M nhằm phát hiện vị trí khuôn mặt. Scrfd-500M sở hữu tốc độ xử lý vượt trội, mức tiêu thụ FLOPs thấp và hoạt động mượt mà trên phần cứng nhúng. Hệ thống tự động lọc kích thước vùng khuôn mặt (ROI) và chỉ chọn khuôn mặt lớn nhất trong khung hình để loại trừ nhiễu mờ. Khi phát hiện khuôn mặt hợp lệ, mạng nơ-ron ArcFace thực hiện trích xuất vector đặc trưng sinh trắc học 512 chiều. Các vector này được nén trong tệp dữ liệu định dạng .npz để tối ưu tốc độ truy xuất. Thuật toán Nearest Neighbors nhanh chóng so khớp khoảng cách vector giữa người đứng trước camera và cơ sở dữ liệu. Nhờ cơ chế phân tầng thông minh, hệ thống đạt độ phản hồi tính bằng mili-giây với độ chính xác cao.
3.1. Thuật toán Scrfd 500M và ArcFace trên Raspberry Pi
Scrfd-500M là mô hình phát hiện khuôn mặt nhẹ với kích thước tệp nhỏ và chi phí tính toán thấp. Thuật toán định vị nhanh chóng tọa độ khuôn mặt sinh viên ngay cả trong điều kiện ánh sáng phức tạp. Sau bước phát hiện, hệ thống loại bỏ các khung hình mờ hoặc vùng nhận diện quá nhỏ. Khuôn mặt nổi bật nhất được cắt và chuẩn hóa tỉ lệ trước khi gửi sang mô hình ArcFace. Mạng ArcFace tính toán và ánh xạ đặc trưng khuôn mặt thành vector 512 chiều duy nhất. Khoảng cách góc trong không gian nhúng giúp phân biệt chính xác từng cá nhân. Toàn bộ chu trình trích xuất vector diễn ra trực tiếp hoặc chuyển tiếp linh hoạt giữa Raspberry Pi và máy chủ Flask.
3.2. Cơ chế Liveness Detection và so khớp Nearest Neighbors
Công nghệ Liveness Detection giữ vai trò cốt lõi trong việc chống gian lận sinh trắc học. Phương pháp thụ động phân tích vân da, độ tương phản và phản chiếu ánh sáng tự nhiên. Phương pháp chủ động yêu cầu phản hồi chuyển động như chớp mắt hoặc nghiêng đầu khi cần xác minh nâng cao. Sau khi vượt qua bước kiểm tra sự sống, vector khuôn mặt được gửi đến thuật toán Nearest Neighbors. Thuật toán đo lường khoảng cách Euclidean hoặc Cosine đối với các vector đã lưu trữ trong tệp .npz. Khi khoảng cách nhỏ hơn ngưỡng thiết lập, hệ thống xác nhận danh tính thành công. Cơ sở dữ liệu MySQL ngay lập tức ghi nhận thời điểm sinh viên ra vào và hiển thị thông báo hợp lệ lên màn hình.
IV. Hiệu quả ứng dụng nhận diện khuôn mặt quản lý ký túc xá thực tế
Kết quả thử nghiệm thực tế tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM chứng minh tính hiệu quả vượt bậc của đề tài. Hệ thống vận hành ổn định trong nhiều điều kiện ánh sáng tại sảnh ký túc xá. Thời gian phản hồi trung bình cho một lượt quét khuôn mặt chỉ mất dưới một giây. Tỷ lệ nhận diện chính xác đạt mức cao, đáp ứng đầy đủ yêu cầu quản lý lượng người đông đúc. Tình trạng ùn tắc giao thông tại cổng kiểm soát trong các khung giờ cao điểm được giải tỏa triệt để. Ban quản lý ký túc xá dễ dàng giám sát sĩ số phòng ở thông qua bảng điều khiển quản trị web. Cơ sở dữ liệu điểm danh cập nhật tự động giúp cán bộ quản lý kịp thời nắm bắt các trường hợp vắng mặt ban đêm. Nền tảng còn cắt giảm đáng kể chi phí phát hành thẻ từ và chi phí nhân sự trực chốt. Không những thế, giải pháp thể hiện khả năng mở rộng linh hoạt cho các khu nhà chức năng khác trong trường học như thư viện hay phòng thí nghiệm. Đây là minh chứng rõ nét cho năng lực nghiên cứu ứng dụng công nghệ của sinh viên và giảng viên nhà trường.
4.1. Tối ưu chi phí và nâng cao mức độ an toàn nội trú
Việc thay thế hệ thống thẻ từ bằng nhận diện khuôn mặt mang lại hiệu quả kinh tế lâu dài. Ban quản lý không còn phải gánh chịu chi phí mua sắm phôi thẻ và bảo trì máy quét cơ học. Tình trạng mượn thẻ hay người ngoài đột nhập ký túc xá được loại bỏ triệt để. Môi trường lưu trú trở nên an toàn, văn minh và hiện đại hơn. Dữ liệu lịch sử vào ra được lưu trữ tập trung trên hệ quản trị MySQL bảo mật. Cán bộ giám sát có thể kiểm tra lộ trình di chuyển của sinh viên khi phát sinh sự cố. Quy trình quản lý số hóa nâng cao ý thức tuân thủ quy chế nội trú của từng cá nhân.
4.2. Tiềm năng nhân rộng trong mô hình đại học thông minh
Thành công của đề tài mở ra triển vọng tích hợp sâu rộng vào hạ tầng đại học thông minh. Kiến trúc mô-đun linh hoạt cho phép kết nối hệ thống với cổng điểm danh lớp học giảng đường. Nền tảng có thể tích hợp mượt mà với cổng thư viện số và trung tâm thể thao trường học. Việc quản lý tập trung thông tin qua tài khoản sinh viên đồng bộ hóa dữ liệu trên toàn hệ sinh thái. Các trường đại học trên cả nước có thể tham khảo mô hình để tối ưu hóa quản trị vận hành. Đây là giải pháp công nghệ giá thành hợp lý, phù hợp điều kiện ngân sách giáo dục tại Việt Nam. Dự án khẳng định vai trò tiên phong của ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM trong nghiên cứu ứng dụng.
