I. Tổng quan về hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera giám sát
Khóa luận tập trung vào việc xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng camera giám sát, áp dụng các phương pháp học sâu tiên tiến. Hệ thống này nhằm mục đích ứng dụng trong các lĩnh vực như an ninh giám sát, điểm danh, và chấm công. Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc xác thực và giám sát, đặc biệt trong các môi trường có lượng người ra vào lớn. Khóa luận này đề xuất một kiến trúc hệ thống gồm ba module chính: phát hiện và truy vết khuôn mặt, nhận dạng khuôn mặt, và thu thập dữ liệu mới.
1.1. Mục tiêu và phạm vi
Mục tiêu chính của khóa luận là đánh giá và xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt trên camera giám sát. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu các phương pháp tiên tiến nhất hiện nay, xây dựng tập dữ liệu thực tế, và đánh giá hiệu quả của các phương pháp này. Hệ thống được thiết kế để cân bằng giữa thời gian xử lý và tài nguyên, đảm bảo hiệu năng cao trong thời gian thực.
1.2. Thách thức
Khóa luận đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm thách thức kỹ thuật như việc kết hợp nhiều bài toán con trong thị giác máy tính, thách thức tài nguyên do yêu cầu tính toán lớn, và thách thức dữ liệu liên quan đến điều kiện ánh sáng và góc nhìn của camera. Các thách thức này đòi hỏi sự tối ưu hóa và lựa chọn phương pháp phù hợp để đạt được độ chính xác cao.
II. Các phương pháp nhận diện khuôn mặt
Khóa luận đã đánh giá và so sánh các phương pháp nhận diện khuôn mặt tiên tiến nhất hiện nay, bao gồm FaceNet, CosFace, ArcFace, và MagFace. Các phương pháp này được áp dụng để tăng độ chính xác trong việc nhận dạng khuôn mặt từ dữ liệu video thu thập từ camera giám sát. MagFace được chọn làm phương pháp chính do độ chính xác cao (90%) trên tập dữ liệu đã gán nhãn.
2.1. Phương pháp cổ điển
Các phương pháp cổ điển như Viola-Jones và HOG-SVM được sử dụng trong giai đoạn đầu của phát hiện khuôn mặt. Tuy nhiên, các phương pháp này có hạn chế về độ chính xác trong điều kiện ánh sáng thay đổi và góc nhìn khác nhau. Viola-Jones sử dụng đặc trưng Haar để phát hiện khuôn mặt, trong khi HOG-SVM kết hợp Histogram of Oriented Gradients và Support Vector Machine.
2.2. Phương pháp học sâu
Các phương pháp học sâu như RetinaFace, SCRFD, và YOLO5Face được đánh giá cao do khả năng xử lý thời gian thực và độ chính xác vượt trội. RetinaFace sử dụng kỹ thuật học đa tác vụ để dự đoán đồng thời các đặc điểm khuôn mặt. SCRFD đề xuất phương pháp phân phối lại mẫu và phân phối lại tính toán để tối ưu hóa hiệu suất. YOLO5Face là phiên bản cải tiến của YOLOv5, được tinh chỉnh để phát hiện khuôn mặt với độ chính xác cao.
III. Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt
Hệ thống được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa phát hiện khuôn mặt và nhận dạng khuôn mặt. YOLO5Face được chọn cho tác vụ phát hiện khuôn mặt với độ chính xác 96.8%, trong khi MagFace được sử dụng cho nhận dạng khuôn mặt. Hệ thống có khả năng xử lý thời gian thực với thời gian xử lý chỉ 0.045 giây cho mỗi khung hình và hỗ trợ tối đa 6 camera cùng lúc.
3.1. Kiến trúc hệ thống
Kiến trúc hệ thống bao gồm các module chính: module phát hiện và truy vết khuôn mặt, module nhận dạng khuôn mặt, và module thu thập dữ liệu mới. Mỗi module được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác. Hệ thống cũng bao gồm giao diện người dùng để quản lý camera và hiển thị thông tin nhận dạng.
3.2. Đánh giá hiệu suất
Hệ thống được đánh giá trên tập dữ liệu thực tế, bao gồm các điều kiện ánh sáng và góc nhìn khác nhau. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện và nhận dạng khuôn mặt, đồng thời duy trì hiệu suất xử lý thời gian thực. Các tập dữ liệu và phân tích đánh giá được cung cấp để hỗ trợ các nghiên cứu liên quan trong tương lai.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Khóa luận đã thành công trong việc xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera giám sát, áp dụng các phương pháp học sâu tiên tiến. Hệ thống không chỉ đạt độ chính xác cao mà còn có khả năng xử lý thời gian thực, phù hợp với các ứng dụng thực tế như an ninh giám sát và điểm danh. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc tối ưu hóa hệ thống để hỗ trợ nhiều camera hơn và cải thiện độ chính xác trong các điều kiện ánh sáng phức tạp.
4.1. Đóng góp của khóa luận
Khóa luận đã đóng góp vào việc xây dựng tập dữ liệu thực tế, đánh giá các phương pháp tiên tiến, và phát triển ứng dụng minh họa cho bài toán nhận diện khuôn mặt. Các kết quả và phân tích được cung cấp sẽ là nguồn tham khảo giá trị cho các dự án liên quan trong tương lai.
4.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc tích hợp thêm các tính năng như nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện ánh sáng yếu, hỗ trợ đa camera, và tối ưu hóa hiệu suất để ứng dụng trong các môi trường lớn hơn như sân bay, nhà máy, và trung tâm thương mại.
