XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG KHUÔN MẶT

Abstract

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video từ một nguồn video. Một trong những cách để thực hiện điều này là so sánh các đặc điểm khuôn mặt chọn trước từ hình ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt. NEC, Facebook, Google, Microsoft và nhiều công ty lớn đang phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt dùng trong nhiều sản phẩm của họ. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt ngày càng được áp dụng rộng rãi và là đề tài hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu. Chính vì vậy, chúng tôi đã xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt. Hệ thống bao gồm một camera chịu trách nhiệm thu lấy khuôn mặt và gửi yêu cầu điểm danh đến web server. Web server sử dụng mô hình Machine Learning để đánh giá và gửi phản hồi về camera. Ngoài ra, hệ thống còn hỗ trợ chức năng đăng nhập, giúp người dùng dễ dàng chỉnh sửa tập dữ liệu khuôn mặt của mình. Trong khuôn khổ bài luận văn này, chúng tôi sử dụng Siamese Neural Network làm mô hình nhận dạng khuôn mặt. Bằng cách so sánh sự tương đồng giữa dữ liệu đầu vào với toàn bộ tập dữ liệu sẵn có, mô hình sẽ giúp tìm ra đối tượng “giống” nhất. Hướng tiếp cận của Siamese Neural Network có đôi chút khác biệt so với các mô hình dựa trên Neural Network khác như Convolutional Neural Network (CNN) thuần túy, YOLO. Ở các mô hình này, cần thiết phải có một lớp Neuron ở tầng cuối cùng có số lượng Neuron đúng bằng số lớp trong tập dữ liệu. Điều này dẫn đến khó khăn khi số lượng lớp thay đổi, vì mô hình cần phải sửa đổi trước khi có thể được huấn luyện lại. Siamese Neural Network loại bỏ hoàn toàn lớp Neuron ở tầng cuối, do đó việc thay đổi số lớp không làm ảnh hưởng đến kiến trúc của mô hình. Hệ thống được phát triển bằng JEE, C/C++; trong đó mô hình được viết bằng TensorFlow, một Python framework dành cho Machine Learning nổi tiếng của Google.