HỆ THỐNG ĐIỂM DANH VÀ LƯU TRỮ MINH CHỨNG PHỤC VỤ QUẢN LÝ ĐIỂM RÈN LUYỆN DỰA TRÊN NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT TẠI ĐẠI HỌC CẦN THƠ

Abstract

Công tác quản lý điểm danh sinh viên tham gia các hoạt động phong trào và lưu trữ minh chứng phục vụ đánh giá điểm rèn luyện tại các cơ sở giáo dục đại học hiện nay phần lớn vẫn được thực hiện thủ công, tồn tại nhiều hạn chế như tốn thời gian tổng hợp, dễ xảy ra tình trạng điểm danh hộ và thiếu cơ chế xác thực minh chứng tham gia một cách khách quan. Xuất phát từ thực trạng đó, đề tài tập trung nghiên cứu, thiết kế và xây dựng hệ thống quản lý hoạt động sinh viên ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt nhằm tự động hóa công tác điểm danh và thu thập minh chứng điểm rèn luyện. Hệ thống sử dụng mô hình ArcFace để trích xuất đặc trưng khuôn mặt và độ đo tương đồng cosine (cosine similarity) để đối sánh danh tính, với dữ liệu vector đặc trưng được quản lý tập trung bằng Supabase tích hợp phần mở rộng pgvector; đồng thời thiết lập cơ chế kiểm soát chặt chẽ yêu cầu điểm danh vào (check-in), điểm danh ra (check-out) kết hợp với thời lượng hiện diện tối thiểu nhằm đảm bảo tính xác thực của minh chứng. Giải pháp được triển khai qua ba thành phần chính: ứng dụng di động Flutter dành cho sinh viên, trạm điểm danh khuôn mặt vận hành trên máy tính bảng hoặc thiết bị có camera tại sự kiện, và trang quản trị web dành cho cán bộ. Dữ liệu điểm danh được hệ thống tự động tổng hợp và xuất dưới dạng bảng tính Excel, hỗ trợ cán bộ phụ trách đối chiếu và cập nhật điểm rèn luyện theo đúng quy trình hiện hành của trường. Đề tài cũng trình bày kết quả thực nghiệm đánh giá độ chính xác và thời gian phản hồi của mô-đun nhận diện khuôn mặt trong điều kiện thực tế, từ đó khẳng định tính khả thi và hiệu quả của hệ thống khi triển khai rộng rãi tại Trường. Từ khóa: nhận diện khuôn mặt, điểm danh, điểm rèn luyện, ArcFace, quản lý hoạt động sinh viên, Supabase. The management of student attendance at extracurricular activities and the archiving of supporting evidence for conduct-score evaluation at higher education institutions is still largely carried out manually, with several limitations including time-consuming data consolidation, vulnerability to proxy attendance, and the lack of an objective mechanism for verifying genuine participation. Motivated by this situation, this thesis focuses on researching, designing, and developing a student activity management system that applies face recognition technology to automate attendance tracking and the collection of conduct-score evidence. The system employs the ArcFace model to extract facial features and cosine similarity to perform identity matching, with feature vector data centrally managed using Supabase integrated with the pgvector extension; it also enforces a strict control mechanism requiring both check-in and check-out events, combined with a minimum presence duration, to ensure the validity of participation evidence. The solution is implemented through three main components: a Flutter-based mobile application for students, a face-recognition check-in station operating on a tablet or camera-equipped device at event venues, and a web-based administration dashboard for staff. Attendance data is automatically aggregated by the system and exported as Excel spreadsheets, enabling staff to cross-check and update conduct scores in accordance with the university’s current procedures. The thesis also presents experimental results evaluating the accuracy and response time of the face-recognition module under realworld conditions, thereby confirming the feasibility and effectiveness of the system for wide-scale deployment at the University. Keywords: face recognition, attendance tracking, conduct score, ArcFace, student activity management, Supabase.