I. Giới thiệu
Luận văn này nghiên cứu về xác thực nhận diện khuôn mặt bằng công nghệ học sâu trong bối cảnh có và không có khẩu trang. Sự phát triển của công nghệ nhận diện khuôn mặt đã mang lại nhiều ứng dụng trong lĩnh vực an ninh, đặc biệt trong môi trường làm việc. Đối với việc nhận diện khuôn mặt, việc sử dụng công nghệ AI và hệ thống bảo mật đã trở thành một phần không thể thiếu trong việc đảm bảo an toàn thông tin. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một mô hình có khả năng nhận diện khuôn mặt chính xác trong các điều kiện khác nhau, bao gồm cả khi người dùng đeo khẩu trang, nhằm đáp ứng nhu cầu thực tiễn trong công việc.
II. Các công nghệ và phương pháp
Luận văn sử dụng Convolutional Neural Network (CNN) và Siamese Neural Network (SNN) để phát triển mô hình nhận diện khuôn mặt. CNN giúp trích xuất các đặc điểm ẩn từ hình ảnh, trong khi SNN cho phép so sánh hai hình ảnh để xác định sự tương đồng. Các dữ liệu được thu thập từ tập dữ liệu MLFW (Masked Labeled Faces in the Wild), giúp mô hình học cách nhận diện khuôn mặt trong điều kiện có khẩu trang. Việc áp dụng ensemble learning cũng được thực hiện để tối ưu hóa quá trình huấn luyện, đảm bảo tính chính xác cao hơn trong việc nhận diện khuôn mặt có và không có khẩu trang.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả thí nghiệm cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện khuôn mặt, ngay cả khi có khẩu trang. Tính năng nhận diện đã được kiểm tra qua nhiều điều kiện khác nhau, cho thấy khả năng ứng dụng thực tiễn trong các doanh nghiệp. Ngoài ra, việc sử dụng học sâu không chỉ tăng cường độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Điều này có thể hỗ trợ trong việc quản lý thời gian làm việc và bảo mật thông tin, góp phần vào việc cải thiện hiệu suất làm việc trong môi trường doanh nghiệp.
IV. Đánh giá và ứng dụng thực tiễn
Mô hình nhận diện khuôn mặt được phát triển trong luận văn có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ an ninh đến quản lý nhân sự. Việc sử dụng công nghệ sinh trắc học trong thời gian chấm công không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc quản lý nhân viên. Đặc biệt, trong bối cảnh dịch bệnh, việc nhận diện khuôn mặt có khẩu trang trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Mô hình này không chỉ giải quyết vấn đề hiện tại mà còn mở ra hướng nghiên cứu mới cho các ứng dụng trong tương lai.
