XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH HỌC SINH SINH VIÊN
 

MỞ ĐẦU

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang là xu hướng phát triển có nhiều tiềm năng trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nắm vững vai trò chủ đạo trong dòng chảy công nghệ hiện đại với nhiều ứng dụng trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội như trợ lí ảo, nhà thông minh, xe tự lái, các hệ thống nhận diện,… Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành thị giác máy tính, và cũng được xem là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành sinh trắc học tương tự như nhận dạng vân tay, hay nhận dạng mống mắt.

Chúng tôi nhận thấy việc điểm danh sinh viên vào các buổi học thường tốn rất nhiều thời gian vì người diểm danh cần gọi tên, điểm mặt tuần tự từng bạn trong lớp học. Đối với những lớp học có số lượng đông học sinh thì công việc này càng khó khăn hơn vì có thể xảy ra trường hợp gian lận trong điểm danh (điểm danh hộ). Vấn đề này có thể giải quyết bằng các hệ thống nhận diện thông thường một cách dễ dàng. Tồn tại nhiều phương pháp và hướng tiếp cận đối với bài toán nhận dạng khuôn mặt: Tiếp cận theo đặc trưng toàn cục (sử dụng các đặc điểm toàn cục của khuôn mặt) và tiếp cận theo đặc trưng cục bộ (sử dụng các đặc điểm cục bộ của khuôn mặt). Tuy nhiên hiệu quả của các phương pháp nhận dạng này vẫn còn hạn chế và độ chính xác chưa cao khi dữ liệu đầu vào bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khách quan của môi trường (độ sáng, hướng nghiêng, kích thước, …) trên cơ sở đó nhằm khắc phục những khuyết điểm, hạn chế của việc điểm danh truyền thống và các hệ thống điểm danh khuôn mặt thông thường trong luận văn này tác giả đề xuất xuất xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa trên thuật toán FaceNet và sử dụng Multitask Cascaded Convolutional Networks cho quá trình điểm danh học sinh.

Nội dung bài luận văn gồm: 4 chương.

Chương 1: Tổng quan. Giới thiệu về bài đề tài tìm hiểu mạng học sâu nhận diện khuôn mặt và xây dựng ứng dụng điểm danh cho học sinh, giới thiệu các hướng tiếp cận, khó khăn và thách thức và hướng giải quyết cho bài toán.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Giới thiệu các thuật toán, phương pháp sử dụng cho bài toán như: MTCNN, FACENET,…

Chương 3: Xây dựng thuật toán. Trình bày cách sử dụng và xây dựng các thuật toán và phương pháp đã sử dụng cho đề tài tìm hiểu mạng học sâu nhận diện và xây dựng ứng dụng điểm danh.

Chương 4: Thực nghiệm và ứng dụng. Trình bày kết quả thực nghiệm, giao diện ứng dụng và hướng phát triển cho đề tài.