Bài viết đề xuất giải pháp điểm danh tự động bằng cách sử dụng mô hình MTCNN nhằm xác định vị trí khuôn mặt, đồng thời kết hợp kỹ thuật Triplet Loss để nhận diện danh tính đối tượng điểm danh. Kỹ thuật căn chỉnh khuôn mặt cũng được áp dụng nhằm gia tăng độ chính xác của nhận diện. | Lê Thị Thu Nga Nguyễn Văn Châu Nguyễn Xuân Pha 219 Điểm Danh Tự Động Dựa Trên Mô Hình Mạng Nơ-Ron Tích Chập Xếp Tầng Đa Nhiệm Và Kỹ Thuật Triplet Loss Automatic Attendance based on Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network Model and Triplet Loss Technique Lê Thị Thu Nga1 Nguyễn Văn Châu 2 Nguyễn Xuân Pha3 1 2 3 Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn Đại học Đà Nẵng Việt Nam lttnga nxpha @ Tóm tắt. Mạng nơ-ron tích chập xếp tầng đa nhiệm MTCNN Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks là mô hình học sâu hiện đại cho phép xác định khuôn mặt ở nhiều góc nghiêng khác nhau ngay cả trong trong điều kiện thiếu sáng và một phần khuôn mặt bị che khuất. Bài báo này chúng tôi đề xuất giải pháp điểm danh tự động bằng cách sử dụng mô hình MTCNN nhằm xác định vị trí khuôn mặt đồng thời kết hợp kỹ thuật Triplet Loss để nhận diện danh tính đối tượng điểm danh. Kỹ thuật căn chỉnh khuôn mặt cũng được áp dụng nhằm gia tăng độ chính xác của nhận diện. Thực nghiệm cho thấy với sự kết hợp mô hình và các kỹ thuật này tỉ lệ nhận diện đạt 80-95 kể cả trong điều kiện thiếu sáng góc nghiêng hay một phần khuôn mặt bị che khuất. Từ khóa điểm danh tự động nhận diện khuôn mặt mạng nơ-ron tích chập. Abstract. The Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks MTCNN is a modern deep learning model that allows faces identified at many different views even in low light and part of the face is obscured. This article proposes the solution of automatic attendance by using the MTCNN model to determine faces and the Triplet Loss technique to identify objects. A face alignment tech- nique has also been applied to increase the accuracy of recognition. The experiment shows that with the combination of the MTCNN model and the Triplet Loss technique the recognition rate reaches 80-95 even in low light conditions view or part of the face is obscured. Keywords Automatic attendance face recognition neural network. 1 Giới thiệu Điểm danh là công .
