HỆ THỐNG QUẢN LÝ ĐIỂM DANH DỰA TRÊN NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT

Abstract

Đề tài được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng khoa học kỹ thuật vào hệ thống quản lý điểm danh của học viên tại trung tâm tin học. Hiện nay, nhiều trung tâm vẫn còn sử dụng quy trình điểm danh cũ có quá nhiều công đoạn thừa, tốn thời gian và nhân sự, dẫn đến tình trạng chờ đợi trong quá trình điểm danh, không tiện lợi cho người dạy và học viên. Vì vậy, hệ thống điểm danh bằng nhận dạng khuôn mặt sẽ đáp ứng yêu cầu của người sử dụng trong quá trình điểm danh rà soát dễ dàng hơn. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI như hiện nay, đặc biệt là nhận dạng khuôn mặt người đang là một công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong đời sống hằng ngày của con người như hệ thống giám sát, AI lái xe tự động tìm kiếm thông tin người nổi tiếng, bảo mật trên điện thoại thông minh,… Có rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt tuy nhiên dù ít hay nhiều nó vẫn còn ảnh hưởng từ điều kiện môi trường như ánh sáng, hướng nghiên, thông số ảnh,… Vì vậy trong nghiên cứu này, nhóm đề xuất sử dụng phương pháp HOG+SVM, một phương pháp được sử dụng nhiều trong nghiên cứu về thị giác máy tính. Dựa trên tập cơ sở dữ liệu trên 3000 hình ảnh của 10 người thì phương pháp HOG+SVM cho ra kết quả với độ chính xác cao. Dựa trên kết quả đó, nhóm đã quyết định xây dựng một ứng dụng wed hệ thống điểm danh bằng nhận dạng khuôn mặt. Áp dụng phương pháp HOG+SVM và framwork Django. Với bộ mô tả HOG nó được sử dụng với mục đích là xử lý hình ảnh và phát hiện đối tượng (ở đây là người). SVM là một mô hình thuật toán dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu để phân loại và gán nhãn cho đối tượng. Từ mô hình HOG+SVM chúng em sử dụng thư viện mở OpenCV để tạo ra một AI nhận dạng khuôn mặt. Sau đó, nhóm xây giao diện hệ thống với framework Django dựa trên ngôn ngữ python, một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng. Chức năng chính dành cho 3 nhóm người dùng là quản trị viên, giáo viên và học viên.