(Đồ án hcmute) thiết kế hệ thống xác thực và quản lý người dùng trong phòng gym

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT MÁY TÍNH THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC VÀ QUẢN LÝ NGƯỜI DÙNG TRONG PHÒNG GYM GVHD: ThS LÊ MINH SVTH: TRẦN KHÁNH DUY NGUYỄN VĂN THĂNG SKL009832 Tp.Hồ Chí Minh, Tháng 8/2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH -o0o - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC VÀ QUẢN LÝ NGƯỜI DÙNG TRONG PHÒNG GYM GVHD: THS LÊ MINH SVTH1: TRẦN KHÁNH DUY MSSV1: 18119063 SVTH2: NGUYỄN VĂN THẮNG MSSV2: 18119120 LỚP: 18119CL2B Tp Hồ Chí Minh, tháng 08 năm 2022 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam Khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao Độc lập – Tự – Hạnh phúc -*** *** -Tp Hồ Chí Minh, ngày 09 tháng 07 năm 2022 NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: TRẦN KHÁNH DUY MSSV: 18119063 NGUYỄN VĂN THẮNG MSSV: 18119120 Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính Lớp: 18119CL2B Giáo viên hướng dẫn: ThS Lê Minh Ngày giao đề tài: 09/03/2022 Ngày nộp đề tài: 30/07/2022 Tên đề tài: THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC VÀ QUẢN LÝ NGƯỜI DÙNG TRONG PHÒNG GYM Các số liệu, tài liệu ban đầu Các tài liệu thông tin Deep Learning, mạng neural tích chập, hệ thống xác minh gương mặt thực tế Nội dung đề tài Thiết kế mơ hình xác minh gương mặt người dùng ứng dụng phòng tập gym sử dụng phương pháp One-shot learning Thiết kế giao diện website liên kết với sở liệu để thực chức đăng ký người dùng mới, quản lý người dùng, kiểm tra thông tin người dùng Sản phẩm Mơ hình phần mềm thực thi máy tính cá nhân Trưởng ngành Giáo viên hướng dẫn Tên đề tài: THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC VÀ QUẢN LÝ NGƯỜI DÙNG TRONG PHỊNG GYM CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên Sinh viên: TRẦN KHÁNH DUY NGUYỄN VĂN THẮNG MSSV: 18119063 MSSV: 18119120 Ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính Tên đề tài: THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC VÀ QUẢN LÝ NGƯỜI DÙNG TRONG PHÒNG GYM Họ tên Giáo viên hướng dẫn: ThS Lê Minh NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Ưu điểm: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Khuyết điểm: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Đề nghị cho bảo vệ hay không? ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Đánh giá loại: ……………………………………………………………………………………… Điểm:……………….(Bằng chữ: ) Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 Giáo viên phản biện (Ký & ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Khóa luận tốt nghiệp xem vạch đích sinh viên hành trình thu nhận tri thức giảng đường đại học, cịn xem giấy thơng hành, yêu cầu bắt buộc để sinh viên hoàn thành việc học tập mái trường đại học Khóa luận tốt nghiệp mơ hình, sản phẩm hay đơn giản báo nghiên cứu khoa học, đúc kết từ tất kiến thức trình năm học, khóa luận tốt nghiệp cung cấp cho sinh viên kiến thức chuyên ngành kỹ cần thiết để hồn thành đề tài dự án cách hồn chỉnh Nhóm thực thấy rõ vấn đề hạn chế gặp phải suốt q trình thực đề tài, từ rút học tích lũy thành kinh nghiệm quý báu cho việc thực đề tài nghiên cứu khoa học Nhóm thực khóa luận tốt nghiệp xin chân thành cảm ơn thầy Lê Minh tận tình hướng dẫn, giúp đỡ trình thực khóa luận Nhờ có hướng dẫn hỗ trợ thầy suốt trình thực mà nhóm thực khóa luận hồn thành tốt mục tiêu đề Ngồi ra, nhóm thực khóa luận xin chân thành cảm ơn thầy cô thuộc hội đồng bảo vệ đồ án tốt nghiệp ngành Cơng nghệ kỹ thuật máy tính năm 2022 dành thời gian để lắng nghe đưa lời góp ý, nhận xét thiết thực bổ ích cho nhóm Nhóm thực dù hồn thiện đồ án tốt nghiệp tốt với kỹ kinh nghiệm chưa thực vững vàng nên khó tránh khỏi sai sót, kính mong nhận ý kiến đóng góp từ thầy để nhóm ngày hồn thiện Xin chân thành cảm ơn Sinh viên thực Trần Khánh Duy Nguyễn Văn Thắng TĨM TẮT Trong kỷ ngun cơng nghệ thơng tin nói chung bao trùm tất lĩnh vực sống trí tuệ nhân tạo nói riêng có tốc độ phát triển chóng mặt ứng dụng nơi, người quen thuộc với công nghệ nhận dạng gương mặt phục vụ cho nhu cầu xác minh danh tính Nó thường xuất ứng dụng như: mở khóa smartphone, bảo vệ thực thi pháp luật, nhận diện người mạng xã hội, chẩn đoán bệnh, check in check out quan, doanh nghiệp, … Có thể thấy ứng dụng trải dài phương diện đời sống, nhiên việc áp dụng nhận diện gương mặt vào lĩnh vực ngành dịch vụ nước ta chưa phổ biến như: áp dụng nhận diện gương mặt vào loại hình quảng cáo, sử dụng xác thực gương mặt thay cho thẻ thành viên trung tâm mua sắm Với vấn đề nêu trên, nhóm thực khóa luận tốt nghiệp tiến hành tìm hiểu, nghiên cứu phát triển hệ thống xác minh người dùng phòng tập gym Với đề tài đưa ra, nhóm thực tin áp dụng việc nhận diện gương mặt thay cho phương pháp xác minh người dùng thông qua thẻ từ mà phịng gym sử dụng Ngồi ra, với thời gian phát triển ngắn hệ thống thiết kế đảm bảo diện chức phần mềm quản lý người dùng cộng với không tốn nhiều chi phí cho việc phát triển, nhóm thực hy vọng mơ hình nhân rộng tương lai gần Với đề tài lên ý tưởng, nhóm thực thiết kế mơ hình tảng ứng dụng web, phục vụ việc nhận diện gương mặt sử dụng phương pháp One-shot learning, áp dụng mô hình mạng Siamese cho việc xác thực thơng tin người dùng phòng tập gym với liệu lưu trữ sở liệu mySQL Sau hoàn thiện đề tài, chức nhóm thực đạt đề tài mục tiêu đề ban đầu: xác thực gương mặt người dùng thông qua phương pháp One-shot learning, xây dựng sở liệu lưu trữ thông tin người dùng với thiết kế giao diện website tạo cách trực quan cho việc quản lý như: thêm, xóa, chỉnh sửa người dùng MỤC LỤC Trang PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iv DANH MỤC HÌNH ẢNH ix DANH MỤC BẢNG BIỂU x DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI 1.3 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI 1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.5 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu 1.6 BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ONE SHOT LEARNING VÀ CÁC NGÔN NGỮ THIẾT KẾ WEBSITE 2.1 KHÁI NIỆM 2.2 GIỚI THIỆU VỀ MẠNG SIAMESE NEURAL NETWORK 2.2.1 Các vấn đề xảy áp dụng mạng CNN truyền thống vào đề tài 2.2.2 Ý tưởng kiến trúc mạng Siamese 2.2.3 Các bước huấn luyện mơ hình thơng qua mạng Siamese 2.3 CÁC THÀNH PHẦN CẤU TẠO NÊN MẠNG NEURAL SIAMESE 2.3.1 Lớp đầu vào – Input layer 2.3.2 Lớp nhân chập – Convolutional layer 2.3.3 Lớp tổng hợp – Pooling layer 10 2.3.3 Lớp kết nối đầy đủ – Fully Connected layer 10 2.4 CÁC LOSS FUNCTION CÓ THỂ ÁP DỤNG VÀO BÀI TOÁN 11 2.4.1 Contrastive Loss 11 2.4.2 Triplet Loss 12 2.4.3 Binary Cross Entropy Loss 12 2.5 GIỚI THIỆU VỀ CÁC NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH ĐƯỢC ỨNG DỤNG TRONG ĐỀ TÀI 12 2.5.1 Php 13 2.5.2 Html, css javascript 14 2.5.3 Python 18 2.6 WEBSERVER VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU MYSQL 19 2.6.1 XAMPP - Ứng dụng tạo máy chủ webserver 19 2.6.2 Cơ sở liệu mySQL 20 2.7 GIỚI THIỆU FRAMEWORK LẬP TRÌNH GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG KIVY 20 2.7.1 Kivy ? 20 2.7.1 Ưu điểm nhược điểm Kivy 21 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG XÁC THỰC KHUÔN MẶT VÀ GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG 23 3.1 YÊU CẦU HỆ THỐNG 23 3.2 MƠ HÌNH HỆ THỐNG 23 3.3 THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU LƯU TRỮ THÔNG TIN 24 3.4 THIẾT KẾ PHẦN MỀM 26 3.4.1 Thiết kế chức đăng ký thành viên phòng tập 26 3.4.2 Thiết kế chức xác thực gương mặt 28 3.4.3 Thiết kế chức quản lý thành viên phòng tập 32 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ 34 4.1 HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG 34 4.1.1 Giao diện thiết kế toàn trang web 34 4.1.2 Giao diện trang quản lý thành viên phòng tập 36 4.1.3 Chức đăng ký thành viên phòng tập 37 4.1.4 Chức quản lý thành viên phòng tập 38 4.1.5 Chức xác minh người dùng 38 4.1.6 Chức sử dụng cho người dùng từ xa 40 4.2 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG 40 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 42 5.1 KẾT LUẬN 42 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 42 PHỤ LỤC 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 DANH MỤC HÌNH ẢNH Trang Hình 2.1: One-shot learning thực cơng việc phân loại động vật [1] Hình 2.2: Ví dụ kiến trúc mạng Siamese [2] Hình 2.3: Quá trình nhân chập ảnh màu [4] Hình 2.4: Ví dụ phương pháp Pooling[4] 10 Hình 2.5: Đưa kết ngõ thông qua Fully - Connected [4] 11 Hình 2.6: Giao diện đăng nhập tạo với Kivy 21 Hình 3.1: Sơ đồ khối bao qt tồn hệ thống 23 Hình 3.2: Lưu đồ hoạt động chức đăng ký thành viên phịng tập 26 Hình 3.3: Hình ảnh gương mặt người dùng có kích thước 250*250 27 Hình 3.4: Sơ đồ hoạt động mơ hình so khớp gương mặt 28 Hình 3.5: Kiến trúc cho việc huấn luyện model 28 Hình 3.6: Các bước trình nhận dạng gương mặt 29 Hình 3.7: Bức ảnh trước sau thực Face detection Face landmark 29 Hình 3.8: Chuyển đổi ảnh màu sang liệu dạng ma trận số 30 Hình 3.9: Lưu đồ hoạt động chức xác minh thành viên phòng tập 31 Hình 3.10: Lưu đồ hoạt động chức chỉnh sửa người dùng 33 Hình 3.11: Phác thảo giao diện tính dành cho việc truy cập từ xa 33 Hình 4.1: Trang chủ phịng tập 34 Hình 4.2: Trang dịch vụ phịng tập 35 Hình 4.3: Trang kiểm tra hội viên phịng tập 35 Hình 4.4: Trang tin tức phịng tập 35 Hình 4.5: Trang tài khoản phịng tập 36 Hình 4.6: Trang quản lý thành viên phịng tập hệ thống 36 Hình 4.7: Thêm hình ảnh thơng tin thành viên phịng tập lên hệ thống 37 Hình 4.8: Các trường thông tin người dùng Duy vừa đăng ký xuất sở liệu 37 Hình 4.9: Thay đổi thông tin người dùng tên Duy 38 Hình 4.10: Các thơng tin người dùng cập nhật lại sau thay đổi 38 Hình 4.11: Hình ảnh tất người dùng đăng ký (trái) kết xác minh người dùng (phải) 39 Hình 4.12: Kết xác minh gương mặt chưa đăng ký 39 Hình 4.13: Các chức hỗ trợ kiểm tra hội viên cho người dùng từ xa 40 Trang quản lý hệ thống dành cho người quản trị hệ thống, gồm có chức năng: thêm người dùng mới, danh sách tất người dùng, xóa sửa thơng tin thành viên phịng tập 4.1.3 Chức đăng ký thành viên phòng tập Nhóm thực kiểm tra tính thêm người dùng hệ thống Nhóm thực thêm người dùng với liệu gương mặt đầu vào Bước điền đầy đủ thông tin thành viên phòng tập, bao gồm họ tên, tuổi, giới tính, loại gói mà người dùng muốn đăng ký, có gói khác nhau, chọn ngày mà người dùng bắt đầu đăng ký Xong điền xong nhấn nút “Thêm người dùng” để lưu trữ thông tin vào database, tiến hành chụp ảnh người dùng Hình 4.7: Thêm hình ảnh thơng tin thành viên phịng tập lên hệ thống Kết quả: sau hoàn tất việc đăng ký, thông tin người dùng cập nhật thành cơng lên sở liệu Hình 4.8 bên hiển thị danh sách thơng tin thành viên phịng tập Hình 4.8: Các trường thơng tin người dùng Duy vừa đăng ký xuất sở liệu Trang 37 Với người dùng, hệ thống thu thập ảnh gương mặt cho việc xác minh tất liệu gương mặt người dùng lưu trữ thư mục ‘‘verification image’’ 4.1.4 Chức quản lý thành viên phòng tập Về chức quản lý thành viên phòng tập, nhóm thực thay đổi thơng tin người dùng Duy, tuổi đổi từ 22 → 24, gói tập nâng từ tháng lên tháng, đồng thời nhóm thực xóa người dùng có ID khỏi danh sách thành viên phịng tập Hình 4.9: Thay đổi thơng tin người dùng tên Duy Kết quả: sau hoàn tất việc thay đổi danh sách người dùng phòng tập cập nhật Người dùng Duy đổi thành tuổi 24 nâng thời hạn gói tập tới ngày 23-05-2022, bên cạnh người dùng có ID xóa khỏi danh sách thành viên phịng tập Hình 4.10: Các thơng tin người dùng cập nhật lại sau thay đổi 4.1.5 Chức xác minh người dùng Kế tiếp nhóm thực thi chức xác minh gương mặt người dùng, chức so khớp với tồn hình ảnh người dùng đăng ký lưu trữ hệ thống từ cho kết xác minh Trang 38 Hình 4.11: Hình ảnh tất người dùng đăng ký (trái) kết xác minh người dùng (phải) Kết quả: hệ thống nhận diện xác gương mặt người dùng cho kết Duy, bên cạnh chương trình tính tốn cho kết xác gói tập người dùng cịn thời hạn (gói tập hết hạn vào ngày 29-05-2022) Ngồi việc hiển thị hình, hệ thống phát âm kết ‘‘Người dùng xác minh gói tập cịn thời hạn’’ Nhóm đưa gương mặt chưa đăng ký để hệ thống tiến hành xác minh kết nhận hình 4.12 bên dưới: Hình 4.12: Kết xác minh gương mặt chưa đăng ký Với việc liệu gương mặt người dùng chưa đăng ký hệ thống Hệ thống cho kết việc xác minh xác ‘‘Khơng thể xác minh người dùng ’’ Trang 39 4.1.6 Chức sử dụng cho người dùng từ xa Việc kiểm tra thẻ hội viên trở nên tiện lợi dễ dàng người dùng việc thực thi từ xa mà không cần đến phòng tập, chức tương tự việc xác minh người dùng phòng tập, nhiên chức khơng tính số ngày tập người dùng thực việc kiểm tra Ngoài chức kiểm tra thẻ hội viên, trang chủ phòng tập cịn chức khác hình 4.13 bên Hình 4.13: Các chức hỗ trợ kiểm tra hội viên cho người dùng từ xa Việc kiểm tra số ngày tập thực người dùng nhập số id tạo đăng ký thành viên số id người, sau bấm ‘‘Kiểm tra’’ hệ thống cho số ngày tập phòng gym tính từ lúc đăng ký người dùng Ngồi ra, cịn có chức tính số BMI từ số cân nặng chiều cao, hỗ trợ người tập kiểm soát sức khỏe thể trạng thân 4.2 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG Nhóm thực tiến hành đánh giá hiệu hệ thống thông qua việc xác định thời gian thực thi tương ứng với số lượng ảnh có thư mục lưu trữ Hệ thống đánh giá xử lý đồ họa NVIDIA MX 130 có hỗ trợ CUDA với dung lượng nhớ 2GB với xung nhịp 1109 MHz Trang 40 Bảng 4.1: Bảng tương quan thời gian thực thi số lượng hình ảnh Số lượng ảnh Thời gian thực thi 0.28s 10 0.34s 20 1.50s 30 2.33s Thông qua bảng trên, dễ dàng thấy thời gian thực thi tỉ lệ thuận với số lượng ảnh thành viên lưu trữ, hình ảnh lưu trữ nhiều cần nhiều việc xử lý tính tốn dẫn đến thời gian thực thi hệ thống lớn Với quy mơ phịng tập gym trung bình sở hữu tầm 30-50 thành viên việc ứng dụng hệ thống vào thực tế điều hoàn toàn khả thi Trang 41 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 KẾT LUẬN Nhóm thực hồn thành đề tài ‘‘Thiết kế hệ thống xác thực và quản lý người dùng phòng gym’’, với mục tiêu vạch ban đầu, nhóm thực hoàn thành trọng tâm đề Với việc đăng ký người dùng mới, hệ thống thiết kế với giao diện phục vụ cho việc đăng ký thành viên phòng tập cách tiện lợi, dễ dàng, thơng tin thành viên phịng tập đăng ký lưu trữ xác sở liệu mySQL hình ảnh xác thực kèm với người dùng lưu trữ đồng với ID thành viên Việc hiển thị danh sách thông tin người dùng thể website với trường thông tin đồng xác với sở liệu lưu trữ thơng tin thành viên phịng tập Chức quản lý người dùng hỗ trợ việc xóa người dùng khỏi hệ thống thông qua giao diện website, đồng thời dễ dàng chỉnh sửa trực tiếp thông tin người dùng thay đổi tên, tuổi, gói đăng ký, … việc xóa thay đổi đồng website sở liệu Và chức hệ thống: xác thực người dùng cho kết tốt thực nhận diện gương mặt xác với tỉ lệ 95% sau 20 lần thực thi thử nghiệm hệ thống Bên cạnh đó, chức hỗ trợ việc kiểm tra thời hạn gói tập trả kết xác tới 100% cho trường hợp thành viên thời hạn hết hạn Giao diện website thân thiện, bố cục rõ ràng, dễ dàng thao tác người dùng, trường thông tin chức trang web hiển thị cách mạch lạc, rõ ràng, theo thăm dị ý kiến nhóm nhỏ 10 người có người đồng tình với việc thao tác với hệ thống dễ dàng mà không cần phải hướng dẫn từ trước 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Mơ hình phát triển gần hồn thiện, nhiên để thực hóa việc triển khai hệ thống vào thực tế hệ thống cần cải thiện xây dựng thêm vài tính để đề tài có tính ứng dụng cao thực tế: - Phát triển thêm ứng dụng dành cho smartphone Android IOS tích hợp tính hệ thống trang web, ứng dụng di động Trang 42 hữu ích người dùng tương tác với hệ thống tiện lợi nhiều so với trang web - Cải tiến chức xác minh gương mặt người dùng hệ thống, thay thao tác nhấn nút phần mềm để xác minh hệ thống tự động nhận diện phát gương mặt người dùng khung hình, thực việc xác minh Tuy nhiên, việc dẫn đến mơ hình phụ thuộc vào nhiều khả thực thi phần cứng hơn, việc nhận diện gương mặt luôn thực thi - Thêm chatbox cho website để hỗ trợ người dùng sử dụng tính hệ thống cách thức liên lạc với phòng gym - Cải thiện khả xác minh gương mặt với điều kiện người dùng đeo kính mắt gương mặt chụp vị trí thiếu ánh sáng Trang 43 PHỤ LỤC Hướng dẫn cài đặt Development Server cho PHP + MySQL Đầu tiên ta vào trang web https://www.apachefriends.org tìm kiếm tải phiên Xampp phù hợp với loại hệ điều hành máy tính: Sau tải xuống cửa sổ cài đặt xuất hiện, ta nhấn vào Next để tiếp tục Trang 44 Chọn thành phần cần thiết cho dự án bạn, sau nhấn Next để cài đặt: Chọn thư mục để cài đặt: Trang 45 Tích vào trống bạn muốn nhận thông báo dịch vụ phiên ứng dụng, sau nhấn Next: Sau đó, để bắt đầu cài đặt ứng dụng, ta nhấn Next: Trang 46 Quá trình cài đặt diễn vòng vài phút Khi cài đặt xong, ta nhấn finish: Trang 47 Sau cài đặt sau, cửa sổ Xampp Control Panel hiển thị để ta bắt đầu cấu hình mơi trường web server Để khởi động service ta nhấn vào start cột actions, để mở trang quản trị service ta nhấn vào ô admin tương ứng Để sử dụng cần Start Apache MySQL, sau nhấn vào Admin MySQL để vào phpMyAdmin hình bên phpMyAdmin cho phép người dùng tạo, thay đổi quản lý toàn sở liệu MySQL Ngoài ra, để hiển thị giao diện web lập trình ngơn ngữ php ta cần trỏ đường dẫn tới file php tạo đường link : http://localhost:8080/web-gymPHP/index.php?quanly=trangchu Trang 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Shivaank Agarwala, Ravindra Gudi, Paresh Saxena, "Application of Computer Vision Techniques for Segregation of Plastic," 16 11 2020 [Online] Available: https://arxiv.org/pdf/2011.07747.pdf [2] P Đ Khánh, "Mơ hình Facenet face recognition," 12 03 2020 [Online] Available: https://phamdinhkhanh.github.io/2020/03/12/faceNetAlgorithm.html [3] S Saha, "A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks," 16 12 2018 [Online] Available: https://towardsdatascience.com/a-comprehensiveguide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53 [4] H Gupta, "One shot learning with Siamese network in Pytorch," 08 07 2017 [Online] Available: https://hackernoon.com/one-shot-learning-with-siamesenetworks-in-pytorch-8ddaab10340e [5] Gary B Huang, Manu Ramesh, Tamara Berg, Erik Learned-Miller, "Labeled Faces in the Wild: A Database for Studying Face Recognition in Unconstrained Environments," University of Massachusetts, Amherst, 2007 [6] Gregory Koch, Richard Zemel, Ruslan Salakhutdinov, "Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition," Department of Computer Science, University of Toronto, Toronto, 2016 [7] Nesime Tatbul, Tae Jun Lee, Mejbah Alam, Stan Zdonik, Justin Gottschlich, "Precision and Recall for Time Series," 2019 [8] Xingping Dong, and Jianbing Shen, "Triplet Loss in Siamese Network for Object," ECCV, 2018 [9] Keiron O’Shea, Ryan Nash, "An Introduction to Convolutional Neural Networks," Department of Computer Science, Aberystwyth University, Ceredigion, 2015 [10] R Nixon, Learning PHP, MySQL & JavaScript With jQuery, CSS & HTML5, Sebastopol: O’Reilly Media, Inc, 2014 [11] Tim Berners-Lee, Daniel W., Connolly, " Hypertext Markup Language - 2.0," MIT Laboratory for Computer Science, 06 05 1995 [Online] Available: https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-ietf-html-spec-02#section-1.1 [Accessed 06 09 2022] Trang 49 Trang 50 S K L 0