Kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh - thẻ RFID trong hệ thống kiểm soát người vào ra cơ quan

Bài viết trình bày một giải pháp “Kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh và thẻ RFID trong hệ thống kiểm soát người vào ra cơ quan”. Trong giải pháp này chúng tôi nghiên cứu và xây dựng hệ thống thông minh kết hợp hai công nghệ nhận dạng danh tính người qua khuôn mặt và nhận dạng thẻ RFID trong việc giám sát, quản lý nhân viên khi vào ra cơ quan.

Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học KẾT HỢP KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH - THẺ RFID TRONG HỆ THỐNG KIỂM SĨA T NGƯỜI VÀO RA CƠ QUAN Hồng Văn Dũng*, Đặng Văn Đạt, Nguyễn Văn Nhân, Phonmela Tanvongphap Trường Đại học Quảng Bình *Tác giả liên lạc: zunghv@gmail.com TĨM TẮT Cùng với phát triển trí tuệ nhân tạo, khoa học công nghệ cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng hệ thống thông minh công nghệ kỹ thuật cao phục vụ sống ngày phổ biến Một hệ thống thông minh mang lại nhiều lợi ích tự động hóa cơng việc, tối đa hóa thời gian tăng suất lao động người Bài viết trình bày giải pháp “Kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh thẻ RFID hệ thống kiểm sóa t người vào quan” Trong giải pháp nghiên cứu xây dựng hệ thống thông minh kết hợp hai cơng nghệ nhận dạng danh tính người qua khuôn mặt nhận dạng thẻ RFID việc giám sát, quản lý nhân viên vào quan Hệ thống có kết nối với hệ sở liệu SQL Server nhằm lưu trữ kết nối đảm bảo tính đồng so với hệ thống quản lý giám sát thông thường Khác với hệ thống an ninh dùng vân tay hay kiểm tra võng mạc, giải pháp đề xuất giúp hạn chế tương tác người vào cửa an ninh hệ thống nhận dạng danh tính qua khn mặt tự động thu nhận hình ảnh nhận dạng Từ khóa: Hệ thống giám sát, RFID, mạng neural sâu FUSION OF IMAGE PROCESSING TECHNIQUE AND RFID TAGS FOR SURVEILLANCE SECURITY SYSTEMS Hoang Van Dung*, Dang Van Dat, Nguyen Van Nhan, Phonmela Tanvongphap Quang Binh University *Corresponding Author: zunghv@gmail.com ABSTRACT Nowadays, science and technology are growing rapidly, the fourth industrial revolution especially The field of the object recognition has achieved significant result, and applied in many important tasks such as surveillance monitoring systems, autonomous systems, human- machine interaction and so on The intelligent system based on deep learning technique is being used extensively in today's life A smart system brings to many benefits in living assistant systems This contribution presents a solution based on combination of facial recognition and RF (radio frequency) ID (identification) tags for the office checkup task in surveillance monitoring system (SMS) The SMS is constructed based on two main techniques for building intelligent systems which consist of face recognition technology and RFID tag recognition to monitor employee attendance when they are entering or leaving the office In this system, the deep neural network is studied for face recognition Keywords: Surveillance monitoring system, RFID, deep neural network 156 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 GIỚI THIỆU Hiện có số cơng ty, nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng số hệ thống thơng minh q trình kiểm sóa t người vào Các hệ thống thường sử dụng giải pháp nhận dạng dấu vân tay, nhận dạng thẻ từ Tuy áp dụng vào thực tế hệ thống tồn nhiều hạn chế trình hoạt động Với hệ thống nhận dạng vân tay áp dụng số quan, nhân viên vào quan cần đến điểm quét vân tay cố định tạo bất tiện, chưa linh hoạt trình kiểm tra xác minh Hệ thống nhận dạng thẻ từ, cơng nghệ nhận dạng sóng vơ tuyến hệ thống tạo linh hoạt trình kiểm tra xác minh, nhiên mức độ bảo mật khơng cao, chưa giải tóa n khách sử dụng thẻ nhân viên để vào quan Một số hệ thống khác không đồng hóa liệu, chưa tích hợp tính kiểm tra, giám sát, đảm bảo tính an tồn bảo mật tiện dụng có sản phẩm giá thành cao, đơn vị sử dụng chưa làm chủ cơng nghệ, khó phát triển mở rộng hệ thống phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ Kỷ yếu khoa học Từ thực tế đó, chúng tơi đề xuất giải pháp kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh nhận dạng mặt thẻ RFID ứng dụng hệ thống kiểm sóa t người vào quan, nhằm mục đích nghiên cứu xây dựng hệ thống thơng minh kiểm sóa t người vào quan, khắc phục hai nhược điểm tính linh hoạt bảo mật hai hệ thống nhận dạng vân tay thẻ từ Kết nghiên cứu giúp chủ động việc nắm vững, làm chủ công nghệ từ tạo hệ thống thơng minh, an tồn xác HỆ THỐNG RFID TRONG ĐỊNH DANH Thiết bị đọc phát sóng điện từ tần số định qua ăng ten , thẻ từ nằm vùng phát sóng thiết bị đọc, nhận lượng phát lại mã số Từ thiết bị đọc biết xác thiết bị nằm vùng kiểm sóa t Hầu hết hệ thống RFID thường bố trí nhiều thiết bị đọc kết nối với máy tính trung tâm Máy tính trung tâm có nhiệm vụ nhận liệu từ thiết bị đọc gửi về, phân tích, thực thi lệnh có liên quan tới liệu lưu trữ thẻ (a) Nguyên lý hoạt động hệ thống RFID (b) Sơ đồ tổng thể nhận dạng danh tính kỹ thuật xử lý ảnh Hình Nhận dạng người cách kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh thẻ RFID 157 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 NHẬN DẠNG DANH TÍNH BẰNG KỸ THUẬT HỌC SÂU Sơ đồ tổng thể mơ hình nhận dạng danh tính người thể Hình 1(b) Q trình huấn luyện mơ hình nhận dạng danh tính thực thơng qua q trình sau: Đầu tiên, cần cung cấp hình ảnh đầu vào với hình ảnh chứa đối tượng khn mặt Sau thu thập tập liệu đầu vào, trình phát khn mặt hình ảnh thực Khi kết thúc phát khn mặt thu hình ảnh chỉnh từ liệu hình ảnh đầu vào Quá trình phát hoạt động liên tục đảm bảo tất khuôn mặt phát hình ảnh theo thời gian Một hình ảnh khn mặt trích xuất từ liệu hình ảnh, hình ảnh chuyển đến tiền xử lý để thực lọc nhiễu chuẩn hóa hình ảnh Hồn thành xử lý trước, hình ảnh mặt chuyển cho huấn luyện mạng neural tích chập (CNN) Ở đây, nhận dạng danh tính huấn luyện trực tiếp thơng qua lớp mơ hình CNN Sau huấn luyện qua lớp, thu mô hình tham số gồm hàm truyền mạng neural, trọng số hàm truyền tương ứng Các tham số giá trị trọng số lưu trữ tệp mơ hình huấn luyện làm sở cho việc xác định trích xuất nhãn người PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT Phương pháp dựa RFID nhận diện danh tính qua ảnh khn mặt Ý tưởng phương pháp đề xuất dựa kết hợp thẻ RFID cho nhận dạng đối tượng nhiệm vụ nhận dạng khuôn mặt để xác nhận lại đối tượng định thể Hình Kỷ yếu khoa học Phương thức tiến hành Để xây dựng hệ thống kết hợp nhận dạng mặt thẻ RFID, viết mã nhúng cho mạch Arduino Uno R3 để truy xuất chuỗi thẻ RFID trình điều khiển thiết bị phần cứng ID thẻ RFID xử lý, lưu trữ SQL Server Chúng xây dựng sở liệu quản lý nhân viên thông qua mã ID cung cấp cho nhân viên sử dụng thẻ RFID đồng lên phần mềm Server Đối với nhân viên, chúng tơi thu thập hình ảnh khn mặt nhằm tạo liệu thực để huấn luyện mơ hình nhận dạng danh tính Bằng cách áp dụng kỹ thuật học tập sâu CNN, tiến hành huấn luyện có ID khn mặt cho nhân viên Xử lý mơ hình nhận dạng ID khn mặt liên kết chúng với sở liệu SQL Server Phương pháp liên kết với sở liệu SQL Server ODBC, cách sử dụng để liên kết liệu trình cập nhật THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Thu thập xử lý liệu Phần thực nghiệm, kiểm tra độ xác giải pháp nhận dạng danh tính người tập liệu: Bộ liệu tự tạo liệu chuẩn nhóm nghiên cứu khác Với liệu tự tạo, thực chụp ảnh trực tiếp người thu thập hình ảnh khn mặt thu thập cách tải xuống từ mạng xã hội Bộ liệu tự tạo gồm 600 ảnh tương ứng với 20 người, người lấy mẫu khoảng từ 20 đến 40 mẫu ảnh khn mặt Ngồi ra, chúng tơi cịn sử dụng liệu mặt người Staffhome, tạo lập nhóm nghiên cứu Ajmal Dữ liệu ảnh khn mặt chụp trực diện với điều kiện ánh sáng khác Ảnh crop chuẩn hóa 158 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học cho mẫu ảnh vừa chứa đủ khuôn mặt mặt người thực nhận dạng Mục đích nhóm thực tạo danh tính Nếu kết nhận dạng liệu nhằm mục đích phục vụ cho việc người có sở liệu với độ định danh mặt tái tạo khn mặt chắn cao cửa an ninh Tập liệu Staffhome gồm 3.450 mẫu mở ghi nhận lượt vào/ra Nếu khuôn mặt 88 người khác kết nhận dạng có độ chắn Mỗi người lấy mẫu khoảng từ 24 khơng cao u cầu người phải đến 48 mẫu ảnh khuôn mặt dùng thẻ RFDI để định danh Kết Trong liệu, ảnh tương ứng với kiểm tra danh tính từ module mặt người, liệu định phù hợp với cửa an ninh thư mục cá nhân Danh tính mở ghi nhận lượt vào/ra đặt giống với tên thư mục tập Trường hợp danh tính từ module liệu hình ảnh có chứa khn mặt khơng trùng khớp với khơng người Để đánh giá phương pháp nhận dạng hệ thống báo với đề xuất, liệu hình ảnh nhân viên trực an ninh để xử lý huấn luyện đánh giá tạo cách xử lý thủ công Trong ứng KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM dụng chúng tôi, camera an ninh Đánh giá liệu sinh viên tự đặt cố định, tập liệu tạo huấn luyện tạo Đánh giá độ xác giải pháp tình với ứng dụng nhận dạng mặt sử dụng kỹ thuật học thực tế sâu với hai giải pháp nhận dạng mặt PCA LBP Sau lần kiểm tra cho Phần cứng môi trường lập trình Để thực thí nghiệm này, chúng tơi hình ảnh nhận dạng khơng sử dụng đầu đọc thẻ RFID xác, tiến hành điều chỉnh tập MFRC522 bảng mạch Arduino liệu huấn luyện đo lường độ Uno R3 Mơi trường lập trình cho thẻ xác cho lần thử Kết RFID công cụ Arduino để viết mã cho thấy phương pháp đề xuất sử dụng cho chip điều khiển đầu đọc RFID kỹ thuật deep learning nhận dạng Mã nhận dạng thẻ RFID triển mặt có độ xác vượt trội từ 10 khai cơng cụ Visual Studio – 12 % so với hai giải pháp PCA quản trị sở liệu máy chủ SQL LBP Lần thử nghiệm tốt 95,3% cho thấy độ xác đạt mức cao Quá trình hoạt động hệ thống Khi người qua cửa an ninh, hệ áp dụng vào ứng dụng thực thống xử lý ảnh thu nhận hình ảnh, phát tế sống Bảng Đánh giá so sánh giải pháp đề xuất với hai phương pháp PCA LBP Số Số mẫu nhận Số mẫu nhận Độ Lần thử Phương pháp mẫu dạng dạng sai xác (%) PCA 1200 1021 179 85,03 LBP 1200 1024 176 85,33 Giải pháp đề 1200 1144 56 95,30 xuất Đánh giá liệu Staffhome Trong thực nghiệm này, sử dụng khoảng 60% mẫu loại cho huấn luyện khoảng 40% cho đánh giá kiểm tra Giải pháp nhận dạng danh tính người dựa vào học sâu 159 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 đánh giá so sánh với phương pháp HOG+SVM Kết thực nghiệm cho kết giải pháp đề xuất đạt độ xác 98.99% cao so với 98.84% theo phương pháp HOG+SVM KẾT LUẬN Trong nghiên cứu này, chúng tơi trình bày giải pháp kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh thẻ RFID ứng dụng hệ thống kiểm sóa t người vào quan Các trình hoạt động hệ thống lưu trữ hệ quản trị CSDL SQL Server đảm bảo tính an tồn đồng Giải pháp chúng tơi có kết Kỷ yếu khoa học hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt thẻ RFID mang lại độ tin cậy cao so với giải pháp thơng thường nhờ vào q trình xác minh qua hai bước nhận dạng thẻ RFID nhận dạng mặt người Bên cạnh đó, giải pháp đề xuất ngồi việc đảm bảo cơng tác an ninh, theo dõi q trình vào quan xác cịn mạng lại thuận lợi, thoải mái cho nhân viên, khách giao dịch hạn chế tối đa lúc qua cổng an ninh phải sử dụng kiểm tra thẻ thực qua hệ thống nhận dạng danh tính thơng qua hình ảnh mặt ghi lại camera TÀI LIỆU THAM KHẢO F SCHROFF, D KALENICHENKO, AND J PHILBIN Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering In Proc CVPR, 2015 K SIMONYAN AND A ZISSERMAN Very deep convolutional networks for large-scale image recognition Preprint arXiv:1409.1556, 2014 M A NIELSEN (2013) Neural Networks And Deep Learning Determination Press O BARKAN, J WEILL, L WOLF, H ARONOWITZ Fast high dimensional vector multiplication face recognition Proc IEEE Int Conf Comput Vis (ICCV), pp 1960-1967, Dec 2013 O M PARKHI, ANDREA VEDALDI, ANDREW ZISSERMAN Deep Face Recognition BMVC, 2015 160 ... giải pháp kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh nhận dạng mặt thẻ RFID ứng dụng hệ thống kiểm sóa t người vào quan, nhằm mục đích nghiên cứu xây dựng hệ thống thơng minh kiểm sóa t người vào quan, khắc... liên quan tới liệu lưu trữ thẻ (a) Nguyên lý hoạt động hệ thống RFID (b) Sơ đồ tổng thể nhận dạng danh tính kỹ thuật xử lý ảnh Hình Nhận dạng người cách kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh thẻ RFID. .. ảnh thẻ RFID ứng dụng hệ thống kiểm sóa t người vào quan Các trình hoạt động hệ thống lưu trữ hệ quản trị CSDL SQL Server đảm bảo tính an tồn đồng Giải pháp chúng tơi có kết Kỷ yếu khoa học hợp