HỆ THỐNG ĐIỂM DANH DỰA TRÊN NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT

Abstract

Trong những năm gần đây, lĩnh vực thị giác máy tính đã thu hút sự chú ý lớn nhờ tiềm năng chuyển đổi mà nó mang lại trong nhiều ứng dụng, bao gồm việc phát hiện các hành vi bất thường như gian lận trong các kỳ thi. Dự án này tập trung vào việc phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt cho các phòng thi sử dụng mô hình MTCNN (Mạng nơ-ron tích chập đa tác vụ), kết hợp với FaceNet, nhằm tăng cường an ninh và duy trì tính toàn vẹn của kỳ thi. Hệ thống được thiết kế để phát hiện và xác thực sinh viên trong thời gian thực, ngăn chặn việc truy cập trái phép và gian lận. Mô hình nhận diện khuôn mặt được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, bao gồm hơn 25 khuôn mặt gồm hơn 500 hình ảnh khuôn mặt, và được tối ưu hóa để đảm bảo độ chính xác cao. Các kết quả ban đầu của hệ thống cho thấy hiệu suất ấn tượng, với độ chính xác nhận diện vượt quá 95%. Hơn nữa, hệ thống có khả năng xử lý hình ảnh trong thời gian thực, với tốc độ xử lý khung hình lên tới 30 khung hình mỗi giây (fps), đảm bảo việc nhận diện nhanh chóng và chính xác trong môi trường lớp học. Từ khóa: Nhận dạng khuôn mặt, bảo mật kỳ thi, mô hình MTCNN, FaceNet, nhận dạng học sinh, xử lý thời gian thực, học sâu.