Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121063
Title: XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN NGƯỜI LẠ BẰNG CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU
Other Titles: DEVELOPING STRANGER DETECTION SYSTEM USING DEEP LEARNING MODELS
Authors: Lưu, Tiến Đạo
Nguyễn, Hoàng Điển
Keywords: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Issue Date: 2025
Publisher: Trường Đại Học Cần Thơ
Abstract: Trong bối cảnh an ninh ngày càng được chú trọng, các hệ thống camera giám sát truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế do phụ thuộc vào sự giám sát thủ công và chi phí vận hành cao. Nhằm giải quyết bài toán này, luận văn trình bày quá trình nghiên cứu, thiết kế và xây dựng một hệ thống phát hiện người lạ thông minh, ứng dụng các mô hình học sâu tiên tiến. Hệ thống được phát triển hướng đến mục tiêu tạo ra một giải pháp an ninh tự động, chính xác, hiệu quả về chi phí và có khả năng triển khai thực tế cho các quy mô vừa và nhỏ như gia đình hoặc văn phòng. Để hiện thực hóa mục tiêu, đề tài đã xây dựng một pipeline xử lý AI phục vụ cho việc nhận diện, bắt đầu từ việc thu nhận luồng video bằng OpenCV, sau đó sử dụng thư viện InsightFace để thực thi mô hình RetinaFace cho tác vụ phát hiện và ArcFace để trích xuất vector đặc trưng. Quá trình định danh được tăng tốc đáng kể nhờ vào thư viện tìm kiếm vector hiệu năng cao FAISS. Toàn bộ hệ thống được xây dựng trên kiến trúc Client-Server hiện đại, với backend sử dụng FastAPI để đảm bảo khả năng xử lý bất đồng bộ và frontend được phát triển bằng React/TypeScript để mang lại một giao diện người dùng linh hoạt, thân thiện. Một trong những đóng góp nổi bật của đề tài là việc thiết kế và cài đặt thành công một cơ chế tối ưu hóa lưu trữ, giúp gom nhóm các phát hiện rời rạc thành các "phiên" có ngữ cảnh, qua đó giảm thiểu đáng kể dung lượng cơ sở dữ liệu và tăng tốc độ truy vấn. Kết quả kiểm thử thực nghiệm trên tập dữ liệu đã xây dựng cho thấy mô hình nhận dạng đạt được độ chính xác tổng thể lên đến 97.5% và chỉ số F1-Score là 97.51%, vượt qua các mục tiêu ban đầu đề ra. Hệ thống ứng dụng web đã hoàn thiện các chức năng cốt lõi như quản lý camera, quản lý người quen và giám sát, cảnh báo trong thời gian thực thông qua WebSocket. Luận văn đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả của việc kết hợp các công nghệ học sâu và phát triển phần mềm hiện đại để tạo ra một giải pháp an ninh thông minh, không chỉ mạnh mẽ về mặt thuật toán mà còn tối ưu về mặt vận hành và có tiềm năng phát triển lớn trong tương lai. Từ khóa: Pipeline, RetinaFace, ArcFace, InsightFace, FAISS, WebSocket
Description: 87 Tr
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121063
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
2.37 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.134


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.