Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt vào hệ thống điểm danh sinh viên

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ KINH TẾ SỐ -o0o - ên uy Ch đề BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ THỰC TẬP tn tố ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT p iệ (Phần giao diện) gh VÀO HỆ THỐNG ĐIỂM DANH SINH VIÊN : 11150756 Lớp : CNTT 57A Giáo viên hướng dẫn : TS Nguyễn Trung Tuấn HÀ NỘI, 10/2019 tế Mã sinh viên nh Ki Sinh viên thực : Nguyễn Hữu Đạt DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ HÌNH VẼ Hình 1 Demo quy trình nhận diện gương mặt 10 Hình Các bước nhận diện ảnh video .12 Hình Xử lý ảnh 14 Hình 2 Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh 15 Ch Hình Sơ đồ chi tiết hệ thống xử lý ảnh .17 uy Hình Vecto ma trận điểm ảnh 19 ên đề Hình Cấu trúc OpenCV 22 tn tố Hình Demo tìm kiếm khuân mặt qua ảnh 31 gh Hình Điểm cường độ điểm khn mặt người đường viền 32 p iệ nh Ki Hình Khởi tạo dự án với Pycharm 44 Hình 3 Thanh cơng cụ lệnh Pycharm 44 Hình Giao diện đăng nhập .46 Hình Giao diện home .47 Hình Giao diện quản lý điểm danh 48 Hình Giao diện quan lý sinh viên 48 tế Hình Khung cấu trúc dự án 45 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Đối tượng nghiên cứu đề tài phạm vi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC CÔNG CỤ XỬ LÝ ẢNH Ch 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG uy 1.1.1 Bài tốn nhận diện mặt người khó khăn gặp phải .9 ên 1.1.2 Tổng quan hệ thống 11 đề 1.1.3 Ngơn ngữ lập trình 13 tn tố 1.2 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 14 1.2.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 14 gh 1.2.2 Quan hệ điểm ảnh 19 iệ p 1.3 CÔNG CỤ HỖ TRỢ 21 nh Ki 1.3.1 Giới thiệu OpenCV 21 1.3.2 Django 22 1.3.4 Pycharm 28 CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DIỆN GƯƠNG MẶT .30 2.1 Phát biểu toán 30 2.1.1 Tổng quan .30 2.1.2 Các bước thực 30 tế 1.3.3 Ngôn ngữ Python 25 2.2 Nhận diện .34 2.2.1 Cơ sở tri thức (knowledge-based) 34 2.2.2 Đặc trưng không thay đổi (feature invariant) 35 2.2.3 Đối chiếu mẫu (template matching) .36 2.2.4 Diện mạo (appearance-based) 37 2.3 Các phương pháp tiếp cận 37 Ch 2.4 Những khó khăn gặp phải toán nhận diện mặt người 38 uy CHƯƠNG : XÂY DỰNG WEBSITE QUẢN LÝ ĐIỂM DANH SINH VIÊN .39 ên 3.1 Phân tích thiết kế hệ thống website quản lý 39 đề 3.1.1 Khảo Sát Hệ Thống Thực Tế 39 tn tố 3.1.2 Use-case 39 3.1.3 Cơ sở liệu (CSDL) 41 gh 3.2 Giao diện website 44 iệ p 3.2.1 Giao diện thiết kế dự án với Pycharm 44 Ki 3.2.2 Giao diện website 46 nh TÀI LIỆU THAM KHẢO .50 tế LỜI MỞ ĐẦU Nhận diện gương mặt hình mẫu điều người giỏi Không ảnh hưởng sau thời gian dài không động tới, để tối đa hóa hiệu quả, muốn máy tính trở nên thông minh việc nhận diện khuôn mặt người… Facebook, Microsoft, Google công ty khác nghiên phát Ch triển cơng nghệ tìm kiếm nhận diện gương mặt uy Bài toán nhận diện mặt người kỹ xảo máy tính xác định vị trí ên ảnh kích thước khn mặt Tìm kiếm đặt trưng gương mặt đề người bỏ qua hình ảnh xuất khác như: xe cộ, máy móc, cối… tố Phát mặt người tự động tìm kiếm khn mặt nhận biết người tn định từ hình ảnh hay từ đoạn phim So sánh đặc tính hình p iệ Lợi ích hệ thống nhận diện phát gương mặt: gh thể khuân mặt với liệu có sẵn từ thu thập sở liệu Ki - Tìm kiếm thông tin người nh - Tại khu vực công cộng đơng người giám sát nhận biết đối - Giúp hỗ trợ trẻ em tìm người thân nơi cơng cộng - Ngồi ra, áp dụng nghiên cứu khoa học giúp phân tích đối chiếu đối tượng với nhiều đối tượng khác.v/v… - Các ứng dụng sử dụng giải tình trạng giao thông cách theo dõi lượng xe hoạt động mật độ xe cộ giúp đưa số liệu cho cảnh báo cho quy hoạch tế tượng Ứng dụng Dự án Workforce Attendance ưng dụng cơng nghệ nhận diện chương trình Workforce Management Workforce Management (WFM) tổ hợp bước tổ chức sử dụng giúp tối ưu hiệu công việc cá nhân, ban mảng tồn cơng ty ên uy Ch đề p iệ gh tn tố nh Ki tế Hình Dự án Work force Management Cụ Workforce Management (WFM) gồm : - Workforce Absence  thay cho giấy tờ truyền thống giúp quản lý việc làm trễ, sớm, xin nghỉ phép … - WS(workforce scheduling) nhân viên tạo lịch tự động quản lý lịch làm việc - WM(workforce Mobility) chức điện thoại di động thông minh đến gần với người dung - WPe(workforce Performance)  xét nghiệm hiểu làm việc - WPa(workforce Payroll) kế tốn việc tính lương thưởng cho nhân viên - WA(workforce Attendance) áp dụng nhận dạng mặt người cho công tác Ch điểm danh nhân viên công ty uy Lý chọn đề tài ên Với phát triển không ngừng khoa học công nghệ, đặc biệt với đề điện thoại thông minh (smartphone) ngày đại sử tố dụng phổ biến đời sống người làm cho lượng thông tin thu tn hình ảnh ngày tăng Theo đó, lĩnh vực xử lý ảnh trọng phát gh triển, ứng dụng rộng rãi đời sống xã hội đại Không dừng lại việc iệ chỉnh sửa, tăng chất lượng hình ảnh mà với cơng nghệ xử lý ảnh p Ki giải tốn nhận dạng câu chữ bình luận, nhận dạng vân tay nhận nh dạng gương mặt… lý ảnh tìm kiếm phát gương mặt (Face Recognition) Như biết, khn mặt có vai trò quan trọng giao tiếp, tạo lượng thơng tin, từ khn mặt xác định giới tính, độ tuổi, cảm xúc đặc biệt xác định mối quan hệ với đối tượng (có quen biết hay khơng) Do đó, “Face Recognition” đóng vai trị quan trọng nhiều lĩnh vực sống Có nhiều cách để tìm kiếm phát mặt người song có khó khăn gặp phải điều kiện môi trường độ sáng, hướng nghiêng tế Một toán nhiều người quan tâm lĩnh vực xử Bài toán Nhận diện khuôn mặt (Face Recognition) bao gồm tốn: tìm kiếm phát gương mặt (face detection), rút đặc điểm bật (feature extration), gán thẻ, phân lớp (classification) Nhận dạng mặt người (Face Recognition) hướng phát triển nhiều nhà khoa học nghiên cứu, ứng dụng thực tiễn Ở công ty lớn Microsoft, Google, Facebook thành lập phát triển trung tâm sinh trắc học (Biometrics Center) với nghiên cứu nhận dạng mặt người Đây lĩnh vực nghiên cứu năm Gần đây, công ty Hitachi Kokusai Electric Nhật Ch cho đời camera giám sát, chụp ảnh tìm 36 triệu khn mặt uy khác có nét tương tự sở liệu vòng giây ên Hiện nay, nhận diện mặt người phổ biến với phương pháp nhận diện đề điểm phổ biến điểm khuôn mặt nhận diện cách xét khuân tố mặt tổng thể Trong phương pháp, phương pháp PCA phương pháp nhằm Đối tượng nghiên cứu đề tài phạm vi iệ gh tn giảm số chiều ảnh đặc trưng mang lại hiệu tốt p a) Đối tượng: Ki - Bộ CSDL tự thu thập b) Phạm vi nghiên cứu đề tài: - Tập trung tìm hiểu nhận diện mặt người (Face Recognition) - Các điều kiện cho việc xử lý ảnh, nhận diện mặt người:  Ánh sáng: bình thường, ánh sáng đèn điện tế - Django,python,pycharm thư viện xử lý ảnh OpenCv nh - Các thuật toán giúp cho cơng việc tìm kiến phát mặt người hình ảnh  Góc mặt: góc nghiêng khơng q 10 góc thẳng hay  Khơng che lấp  Hình ảnh xử lý có dung lượng phù hợp đáp ứng CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC CÔNG CỤ XỬ LÝ ẢNH 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG 1.1.1 Bài toán nhận diện mặt người khó khăn gặp phải Ch 1.1.1.1 Bài tốn nhận diện mặt người uy Hệ thống có đầu vào ảnh đoạn vid Thơng qua phân tích giúp ên tìm kiếm khn mặt người (nếu có) tiếp xác định người có đề người mà hệ thống “dạy” qua “học” p iệ gh tn tố nh Ki tế ên uy Ch đề p iệ gh tn tố Hình 1 Demo quy trình nhận diện gương mặt nh Ki tế 10