Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron tích chập trong nhận dạng khuôn mặt có khẩu trang

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Đặng Đình Nghĩa NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP TRONG NHẬN DẠNG KHN MẶT CĨ KHẨU TRANG LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI – NĂM 2022 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - Đặng Đình Nghĩa NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP TRONG NHẬN DẠNG KHN MẶT CĨ KHẨU TRANG Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN ĐÌNH HĨA HÀ NỘI – NĂM 2022 LỜI CAM ĐOAN Luận văn thành trình học tập nghiên cứu em giúp đỡ, khuyến khích q thầy sau hai năm theo học chương trình đào tạo Thạc sỹ, chuyên ngành Khoa học máy tính trường Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Em xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng số thơng tin, tài liệu từ nguồn sách, tạp chí liệt kê danh mục tài liệu tham khảo trích dẫn hợp pháp Tác giả (Ký ghi rõ họ tên) Đặng Đình Nghĩa LỜI CẢM ƠN Sau thời gian dài học tập nghiên cứu, cuối em hoàn thành luận văn tốt nghiệp này, dịp tốt để em bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến người Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Đình Hóa, tận hình hướng dẫn, định hướng cho em suốt thời gian thực đề tài Thầy cho em lời khuyên quý báu giúp em hoàn thành tốt luận văn Em xin cảm ơn Khoa Sau Đại học, Khoa Công Nghệ Thông Tin – Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, cảm ơn thầy khoa tận tình giảng dạy, truyền đạt cho em kiến thức quý báu năm học vừa qua, giúp cho em có tảng kiến thức vững để thực luận văn nghiên cứu học tập sau Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn đến tất bạn bè, anh, chị, người giúp đỡ, khích lệ phê bình, góp ý, giúp tơi hồn thành khóa luận cách tốt Hà Nội, tháng 01 năm 2022 Đặng Đình Nghĩa i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT iii DANH MỤC BẢNG BIỂU iv DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ v MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 1.1 Tổng quan toán nhận dạng khuôn mặt 1.1.1 Tổng quan .4 1.1.2 Các nghiên cứu có liên quan 1.2 Tổng quan mạng Nơ-ron nhân tạo, mạng Nơ-ron tích chập 11 1.2.1 Tổng quan mạng Nơ-ron nhân tạo 11 1.2.2 Tổng quan mạng Nơ-ron tích chập 16 1.3 Đề xuất phương pháp nhận diện khn mặt có đeo trang 22 1.4 Kết chương 23 Chương NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP 24 2.1 Kiến trúc mạng Nơ-ron tích chập giải pháp nhận dạng khn mặt có đeo trang 24 2.2 Ưu điểm mạng Nơ-ron tích chập so với phương pháp khác 29 2.3 Hệ thống nhận dạng khn mặt có đeo trang 32 Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang ii 2.3.1 Xỏc nh khuôn mặt đeo trang 32 2.3.2 Xác định vị trí khn mặt ảnh 33 2.3.3 Căn chỉnh lại khuôn mặt .37 2.3.4 Trích chọn đặc trưng phục vụ cho q trình nhận dạng .39 2.3.5 Nhận dạng khuôn mặt 43 2.4 Kết chương 44 Chương CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 45 3.1 Tập liệu sử dụng kịch kiểm thử hệ thống 45 3.1.1 Thu thập liệu 45 3.1.2 Xử lý liệu .46 3.1.3 Bộ liệu đánh giá .50 3.2 Kết thực nghiệm đánh giá 55 3.3 Kết chương 58 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang iii DANH MC Kí HIU, CH VIT TT Từ viết tắt Tiếng Việt Tiếng Anh AI Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence CNN Mạng Nơ-ron tích chập ANN Mạng Nơ-ron nhân tạo Artificial Neural Network HOG Đặc trung HOG Histogram of gradient SVM Máy hỗ trợ vector Support vector machine MLP Mạng Nơ-ron nhiều lớp Multi layer perceptron LBP Đặc trưng LBP Local binary patterns SIFT Đặc trưng SIFT SURF Đặc trưng SURF Speeded up robust features 10 DCNN Mạng Nơ-ron tích chập Deep Convolutional Neural sâu Network STT Convolutional neural network Scale-invariant feature transform Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 57 3.3 Các đóng góp phạm vi áp dụng: Luận văn áp dụng nghiên cứu khoa học vào giải tốn thực tế sống tốn nhận diện khn mặt có trang Như trình bày trước đó, tốn ứng dụng trí tuệ nhận tạo vấn đề liệu vô quan trọng Với việc áp dụng thành cơng thuật tốn sinh trang cho khn mặt giảm thiểu nhiều thời gian cho trình làm liệu tốn Bên cạnh khâu chuẩn bị liệu, việc khảo sát lựa chọn thuật toán học sâu để phù hợp với toán nhận diện khuôn mặt thách thức Các thuật tốn phải thử nghiệm thực tế tính toán thời gian dự đoán Cần phải cân độ xác tốc độ để áp dụng vào thực tế Bài tốn nhận diện khn mặt có trang kiểm thử thực tế văn phòng thuộc Trung tâm CNTT MobiFone Đối với tốn nhận diện khn mặt có trang chất lượng ảnh đầu vào định nhiều đến độ xác Khơng giống tốn nhận diện khn mặt thơng thường, hình ảnh có độ phân giải tốn nhận diện có trang u cầu cần có độ sắc nét Hình ảnh dự đốn nên hình ảnh thu qua điện thoại tabnet để giảm bớt tác động yếu tố bên ngồi làm giảm chất lượng hình ảnh dẫn đến giảm chất lượng dự đoán Bài tốn nhận diện khn mặt có trang thực cần thiết bái cảnh dịch bệnh covid Hiện toán áp dụng vào việc chấm cơng hàng ngày văn phịng dễ dàng tích hợp vào ứng dụng cần nhận diện khuôn mặt sống, ứng dụng đây: Mở khóa khn mặt thiết bị thông minh: Đây muột bước ngoặt ngành công nghệ, nhận diện khuôn mặt đời cụ thể ngành điện thoại phát triển thêm loại khóa bảo mật khn mặt Cơng nghệ thấy dịng điện thoại smart phone áp dụng làm hiệu Chúng giúp bảo mật thông tin liệu cá nhân cách tốt nhất, an toàn nhất, trí chúng cịn bảo đảm bạn bị điện thoại tội phạm khơng thể truy cập tiếp cận lấy liệu bạn Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 58 Nhn din khuụn mt giỳp ngn chặn tội phạm cửa hàng: Với nhứng hệ thống camera sắc nét hồn tồn sử dụng để xác định danh tính tội phạm chúng cịn giúp chủ cửa hàng biết tiền sử gian lận trước thơng báo để kịp thời ngăn chặn Những thơng tin bao gồm hình ảnh cá nhân tội phạm với liệu gửi đến thông báo đến chủ cửa hàng Nhận dạng người mạng xã hội: Có lẽ tính mà điều thấy trải nghiệm rõ nhất, thực tế gần gũi không xa lạ tính khác Bởi giới nước tự mạng xã hội công cụ ứng dụng phổ biến rộng rãi điển ơng lớn FaceBook Điều thấy rõ bạn đăng hình bao gồm nhiều thành viên lên mạng xã hội cơng nghệ nhận diện khn mặt tự động đề xuất gắn thẻ thành viên có mặt hình sử dụng mạng xã hội 3.4 Kết chương Chương trình bày tập liệu mà luận văn sử dụng, liệu đa dạng phần lớn khơng có liệu khn mặt đeo trang Các bước tạo xử lý liệu làm rõ Phần với kiến trúc mạng CNN dùng cho trích chọn đặc trưng, việc fine tuning lại mạng với liệu đạt độ xác cao ~94% tập ảnh triển khai thực tế để đánh giá mô hình Về kết sử dụng mạng ResNet dùng để trích chọn đặc trưng khn mặt phục vụ cho nhận diện với tập liệu ảnh làm rõ Những hình ảnh nhận diện khn mặt thực tế triển khai cng c trỡnh by chng Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 59 KẾT LUẬN Trên sở tìm hiểu tốn nhận dạng khn mặt có đeo trang sử dụng mạng Nơ-ron tích chập, luận văn đạt số kết sau: - Giới thiệu tổng quan lịch sử hình thành, kiến thức mạng Nơ-ron nhân tạo mạng Nơ-ron tích chập Về mạng Nơ-ron, luận văn làm rõ cấu trúc Nơ-ron nhân tạo, cách hoạt động thành phần Nơ-ron Ngoài ra, luận văn trình bày mạng Nơ-ron tích chập, thành phần số kiến trúc mạng tiêu biểu Để dựa vào mà đưa hướng tiếp cận với tốn nhận dạng khn mặt có trang - Tìm hiểu số nghiên cứu liên quan nhận dạng khuôn mặt cách sử dụng phương pháp xử lý ảnh thông thường sử dụng thuật tốn học sâu: tốn nhận dạng khn mặt nói chung dựa việc trích chọn đặc trưng khn mặt - Trình bày phương pháp áp dụng mạng Nơ-ron tích chập cho tốn nhận dạng khn mặt có trang - Tiến hành thu thập xử lý liệu, chuẩn hóa liệu chuẩn bị cho training thử nghiệm đo tỉ lệ xác - Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt Bên cạnh kết đạt hạn chế cần phải khác phục: - Việc nhận diện chủ thể chưa thực ổn định ảnh khuôn mặt không diện - Số liệu chưa đủ nhiều đa dạng, ngun nhân dẫn đến tỉ lệ xác chưa cao - Xử lý liệu chưa đáp ứng theo thời gian thực nên việc nhận diện bị chậm Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 60 Kt qu cha thc s hon ho đạt đến số chất lượng tốt định để đáp ứng yêu cầu đề độ xác yếu tố cân khác, phục vụ hướng tìm hiểu, triển khai nghiên cứu công nghệ nhận diện khn mặt Để phát triển tiếp tốn vấn đề liệu cần cải thiện nhiều nữa, bên cạnh thuật tốn liên quan đến nhận diện khn mặt sử dụng ảnh 3D Việc sử dụng ảnh 3D giúp thu đặc trưng khuôn mặt hiệu so với ảnh 2D Việc sử dụng ảnh 3D để nhận dạng khn mặt có đeo trang hứa hn s t c nhng kt qu tt Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 61 TI LIU THAM KHO [1] D Chen, X Cao, F Wen, and J Sun, “Blessing of dimensionality: Highdimensional feature and its efficient compression for face verification,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 3025–3032, 2013, doi: 10.1109/CVPR.2013.389 [2] X T Z Cao, Q Yin, and J Sun, “Face recognition with learning-based descriptor,” Computer Vision and Pattern Recognition, pp 2707–2714, 2010 [3] A H T Ahonen, and M Pietikainen, “Face Description with Local Binary Patterns: Application to Face Recognition,” IEEE Trans on PAMI, pp 2037– 2041, 2006 [4] D G Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” Int J Comput Vision [5] C Shu, X Ding, and C Fang, “Histogram of the oriented gradient for face recognition,” Tsinghua Science and Technology, vol 16, no 2, pp 216–224, 2011, doi: 10.1016/S1007-0214(11)70032-3 [6] C L and H Wechsler, “Gabor feature based classification using the enhanced fisher linear discriminant model for face recognition,” TIP, pp 467–476, 2002 [7] T H H Zou, and R Tibshirani, “Sparse Principal Component Analysis,” Journal of Computational and Graphical Statistics, vol 15, pp 265–286, 2006 [8] T B G B Huang, M Mattar, and E Learned-Miller, “Labeled faces in the wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments,” 2007 [9] F Schroff, D Kalenichenko, and J Philbin, “FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol 07-12June, pp 815823, 2015, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298682 Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 62 [10] T H L Wolf, and I Maoz, “Face recognition in unconstrained videos with matched background similarity,” IEEE Conf on CVPR, 2011 [11] J Deng and S Zafeiriou, “ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition” [12] K He, “Deep Residual Learning for Image Recognition” [13] G E H and R J W Rumelhart, David E., “Learning representations by backpropagating errors,” Nature 323, pp 533–536 [14] “IMAGENET.” https://image-net.org/ (accessed Dec 03, 2021) [15] “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.” http://www.imagenet.org/challenges/LSVRC (accessed Oct 15, 2021) [16] M A Hearst, “Support Vector Machines,” IEEE Intelligent Systems [17] I S Alex Krizhevsky, and Geoffrey E Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural networks,” In Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, vol 2, 2012 [18] M D Zeiler and R Fergus, “Visualizing and Understanding Convolutional Networks,” 2012 [19] J Z and W L Wang, Hao, Yitong Wang, Zheng Zhou, Xing Ji, Zhifeng Li, Dihong Gong, “CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition,” CVPR, 2018 [20] A G Howard et al., “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” 2017 [21] P V and M J Jones, “Robust Real-Time Face Detection,” Int J Comput Vision 57, vol 2, pp 137–154 [22] P A and M J J Viola, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, CVPR, 2001 Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang 63 [23] J and J M Sochman, “AdaBoost with totally corrective updates for fast face detection,” Sixth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp 445–450, 204AD [24] E H A and C H A and J R B and P J B and J M Ogden, “Pyramid methods in image processing,” 1984 [25] Z L and Y Q Zhang, Kaipeng, Zhanpeng Zhang, “Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks,” IEEE Signal Processing Letters 23, pp 1499–1503, 2016 [26] Y and Q J Wu, “Facial Landmark Detection: A Literature Survey,” International Journal of Computer Vision, pp 1–28, 2018 [27] V and J S Kazemi, “One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees,” 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 1867–1874, 2014 [28] “iBUG 300-W Dataset.” https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W (accessed Oct 15, 2021) [29] and J S D Chen, X Cao, L Wang, F Wen, “Bayesian face revisited: A joint formulation,” Computer Vision– ECCV, pp 566–579, 2012 [30] and X T Y Sun, X Wang, “Deep learning face representation by joint identification-verification,” arXiv preprint arXiv, 2014 [31] M R Y Taigman, M Yang, and L Wolf, “Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification,” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 [32] C.-S C B.-C Chen, and W H Hsu, “Cross-age reference coding for ageinvariant face recognition and retrieval,” Computer Vision–ECCV, pp 768 783, 2014 Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang Nghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trangNghiên.cỏằâu.v.ỏằâng.dỏằƠng.mỏĂng.nặĂron.tưch.chỏưp.trong.nhỏưn.dỏĂng.khun.mỏÃt.c.khỏâu.trang