Thông qua máy học nghiên cứu các thuật toán nhận dạng khuôn mặt bằng mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) và các phương pháp học sâu mang lại kết quả có độ chính xác cao, từ đó áp dụng vào bài toán thực tế: Xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt. | Tiểu luận Xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỂM DANH BẰNG KHUÔN MẶT Nguyễn Nhĩ Khang - 1824801040068 Nguyễn Thị Thanh Trúc - 1824801040071 Nguyễn Luân Lưu - 1824801040120 Nguyễn Đức Duy 1824801040126. Lớp D18HT02 Khoa Kỹ thuật Công nghệ GVHD Tiến sĩ. Bùi Thanh Hùng TÓM TẮT Đề tài được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng khoa học công nghệ xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt đáp ứng yêu cầu của người sử dụng trong quá điểm danh rà soát một cách dễ dàng hơn. Quy trình cũ có nhiều công đoạn thừa và tốn thời gian và nhân lực dẫn đến dẫn đến tình trạng ùn ứ chờ đợi trong quá trình điểm danh không tiện lợi cho cả người sử dụng và người quản lý. Trong nghiên cứu này nhóm đề xuất sử dụng phương pháp học sâu Mạng nơ ron tích chập CNN một phương được sử dụng trong nhiều nghiên cứu về thị giác máy tính. Trên cơ sở đánh giá trên bộ dữ liệu chuẩn ORL của Lab nghiên cứu AT amp T với các phương pháp khác nhau PCA- NN LDA-DNN thì phương pháp do nhóm đề xuất CNN kết hợp với Haar Cascade trong xác định khuôn mặt cho kết quả tốt nhất. Dựa trên kết quả đó nhóm đã xây dựng ứng dụng điểm danh bằng khuôn mặt và áp dụng thí điểm tại môn Lý thuyết đồ thị lớp D18HT02 Đại học Thủ Dầu Một. Kết quả khảo sát từ giảng viên thực hiện thí điểm cho thấy ứng dụng đề xuất đạt hiệu quả tốt trong việc điểm danh sinh viên. QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ 1. Tổng quan . Giới thiệu về đề tài Trí tuệ nhân tạo AI đang là xu hướng phát triển có nhiều tiềm năng trong lĩnh vực công nghệ thông tin nắm giữ vai trò chủ đạo trong dòng chảy công nghệ hiện đại với nhiều ứng dụng trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội như trợ lí ảo nhà thông minh xe tự lái các hệ thống nhận diện Nhận diện khuôn mặt là một là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành thị giác máy tính và cũng được xem là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành sinh trắc học tương tự như nhận dạng vân tay hay nhận dạng mống mắt. Chúng tôi nhận thấy việc điểm danh sinh viên vào các buổi học thường tốn nhiều thời
