Bài viết "Nhận diện khuôn mặt khi có hoặc không đeo khẩu trang" áp dụng kĩ thuật MTCNN giúp nhận diện và căn chỉnh khuôn mặt. Kỹ thuật ArcFace để nhận diện những đặc điểm trên khuôn mặt và trích xuất đặc trưng khuôn mặt. Ngoài ra, đề xuất thêm MobileNet cho phép rút gọn lại vài triệu tham số nhưng vẫn giữ được độ chính xác ổn định kết hợp cùng với ResNet giúp tăng độ chính xác khi nhận dạng khuôn mặt có/không đeo khẩu trang. Kết quả bài toán đã được thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu RMFRD cho kết quả với độ chính xác trên 72%. Mời các bạn cùng tham khảo. | Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm 22 3 2022 377-385 NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT KHI CÓ KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG Ngô Dương Hà Nguyễn Nhật Trường Trần Như Ý Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Email ytn@ Ngày nhận bài 10 6 2022 Ngày chấp nhận đăng 13 7 2022 TÓM TẮT Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành thị giác máy tính. Hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể nhận diện được khuôn mặt có đeo hoặc không đeo khẩu trang. Trong bài báo này chúng tôi áp dụng kĩ thuật MTCNN giúp nhận diện và căn chỉnh khuôn mặt. Kỹ thuật ArcFace để nhận diện những đặc điểm trên khuôn mặt và trích xuất đặc trưng khuôn mặt. Ngoài ra chúng tôi đề xuất thêm MobileNet cho phép rút gọn lại vài triệu tham số nhưng vẫn giữ được độ chính xác ổn định kết hợp cùng với ResNet giúp tăng độ chính xác khi nhận dạng khuôn mặt có không đeo khẩu trang. Kết quả bài toán đã được thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu RMFRD cho kết quả với độ chính xác trên 72 . Từ khóa MTCNN ResNet MobileNet ArcFace. 1. GIỚI THIỆU Nhận diện khuôn mặt được áp dụng trong nhiều lĩnh vực thiết yếu 1 2 như y tế giáo dục công ty khu dân cư sân bay . Cụ thể việc điểm danh sinh viên ở các trường đại học bằng cách quét qua khuôn mặt sẽ rút ngắn thời gian hơn cách gọi tên truyền thống. Việc quét qua khuôn mặt sẽ giúp hệ thống nhận diện được mặt sinh viên đó và truy cập vào kho dữ liệu để xem thử sinh viên có trong danh sách ở phòng học đó không và thực hiện điểm danh. Từ đó nhà trường có thể giám sát được sĩ số cũng như thời gian ra vào lớp. Hoặc những biển quảng cáo thông minh trong các sân bay hiện có thể xác định giới tính dân tộc và tuổi xấp xỉ của người qua đường sau đó nhắm mục tiêu quảng cáo đến đối tượng đó. Phương pháp Cascade Face tìm kiếm khuôn mặt được đề xuất bởi Viola và Jones sử dụng tính năng Haar-Like và AdaBoost để huấn luyện phân loại đạt được hiệu suất tốt với hiệu quả thời gian thực 3 . Tuy nhiên có nhiều công trình chỉ ra phương pháp này có thể suy giảm đáng kể trong các ứng dụng thế giới thực
