Giải pháp quản lý và nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA GIẢI PHÁP QUẢN LÝ VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT HIỆU SUẤT CAO GVHD: TS TRẦN VŨ HOÀNG SVTH: ĐÀM LAM TRƯỜNG SKL009112 Tp Hồ Chí Minh, tháng 01/2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GIẢI PHÁP QUẢN LÝ VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT HIỆU SUẤT CAO SVTH: MSSV: Khoá: Ngành: GVHD: ĐÀM LAM TRƯỜNG 17151274 2017 - 2021 CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HỐ TS TRẦN VŨ HỒNG Tp Hồ Chí Minh, Tháng năm 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GIẢI PHÁP QUẢN LÝ VÀ NHẬN DẠNG KHN MẶT HIỆU SUẤT CAO SVTH: MSSV: Khố: Ngành: GVHD: ĐÀM LAM TRƯỜNG 17151274 2017 - 2021 CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HỐ TS TRẦN VŨ HỒNG Tp Hồ Chí Minh, Tháng năm 2021 CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Đàm Lam Trường MSSV: 17151274 Ngành: CNKT Điều Khiển Và Tự Động Hoá Giảng viên hướng dẫn: TS Trần Vũ Hoàng Ngày nhận đề tài: 1/10/2021 Lớp: 1715CL1B ĐT: 0988757515 Ngày nộp đề tài: 10/12/2021 Tên đề tài: Giải pháp quản lý nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao Các số liệu, tài liệu ban đầu: mơ hình học sâu phát mơ hình học sâu trích xuất đặc trưng khuôn mặt Nội dung thực đề tài: - Nghiên cứu, khảo sát lựa chọn mơ hình học sâu phát trích xuất khn mặt phù hợp với tiêu chí: nhanh, nhẹ xác - Thu thập khảo sát mơ hình lựa chọn liệu tự thu thập - Nghiên cứu thiết kế giao diện ứng dụng giải pháp - Thiết kế hệ thống, khảo sát ý kiến người dùng hoàn thiện hệ thống Sản phẩm: Hệ thống quản lý nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao TRƯỞNG NGÀNH GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN i CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên Sinh viên: Đàm Lam Trường MSSV: 17151274 Ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hoá Tên đề tài: Giải pháp quản lý nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao Giáo viên hướng dẫn: TS Trần Vũ Hoàng NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: - Nội dung đề tài khối lượng thực phù hợp Ưu điểm: - Thiết kế lựa chọn mơ hình phù hợp với u cầu đặt - Đánh giá phân tích kỹ mơ hình đạt với nhiều loại mơi trường nhiều yếu tố tác động Khuyết điểm: - Số lượng liệu thử nghiệm chưa nhiều Đề nghị cho bảo vệ hay không? - Đề nghị cho bảo vệ Đánh giá loại: Giỏi Điểm: (Bằng chữ: chín) Tp Hồ Chí Minh, ngày 27 tháng 12 năm 2021 Giáo viên hướng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) ii CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên Sinh viên: Đàm Lam Trường MSSV: 17151274 Ngành: CNKT Điều khiển Tự động hoá Tên đề tài: Giải pháp quản lý nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao Giáo viên hướng dẫn: TS Trần Vũ Hoàng Giáo viên phản biện: THS Nguyễn Trần Minh Nguyệt Ý KIẾN NHẬN XÉT Nhận xét chung nội dung đề tài: Đề tài thực nội dung sau: - Lựa chọn mơ hình phù hợp để nhận dạng khn mặt ứng dụng thiết bị có cấu hình khơng cao - Đánh giá phân tích kết điều kiện thực nghiệm - Đề tài sử dụng thư viện, mơ hình code có sẵn để thực Ý kiến kết luận (ghi rõ nội dung cần bổ sung, hiệu chỉnh): - Đề nghị SV viết lại cho rõ ý nội dung chương SV dùng nhiều thuật ngữ tiếng Anh, đề nghị tác giả nên dùng từ chuyên ngành tiếng Việt để mô tả chưa diễn tả đủ thích bên canh tiếng Anh Ngồi chương văn phong giống dịch hoàn tồn từ nhiều báo mà khơng thấy nhiều ý tưởng hay cách diễn đạt SV - Bổ sung phương trình tốn học thuật tốn cụ thể để phát nhận dạng khuôn mặt Đề nghị: Được bảo vệ:  Bổ sung để bảo vệ: □ Không bảo vệ: □ Câu hỏi phản biện (Giảng viên không cho SV biết trước): SV trình bày chi tiết bước phương pháp đề xuất, bao gồm việc phát khuôn mặt nào, độ xác bao nhiêu? Trích xuất đặc trưng khuôn iii mặt nào? So sánh để xác nhận khuôn mặt dựa đặc trưng nào, độ xác bao nhiêu? SV kiểm chứng độ xác tập liệu đối tượng? (vì thực nghiệm đề tài số lượng ít) Phân tích yếu tố hiệu suất cao đề tài? Cao so với giải thuật hay phương pháp nào, sở nào? Ví dụ ảnh có kích thước 5x5x3, sinh viên trình bày cách tính tốn cụ thể để phát khn mặt nhận dạng khuôn mặt? Điểm đánh giá đề tài: 6.5/10 (Bằng chữ: Sáu rưỡi) Tp Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng năm 2022 Giáo viên phản biện iv LỜI CẢM ƠN Trước tiên với tình cảm sâu sắc chân thành, cho phép em bày tỏ lòng biết ơn đến tất thành viên lớp thầy cô trường tạo điều kiện hỗ trợ, giúp đỡ em suốt trình học tập nghiên cứu Đồ án tốt nghiệp Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập trường đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ quý thầy cô bạn bè Và đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Trần Vũ Hoàng, giảng viên Bộ mơn Điều Khiển - Tự Đơng Hố - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, người tận tình hướng dẫn, bảo em suốt trình làm Đồ án tốt nghiệp Một lần em xin cảm ơn thầy cô giáo trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh nói chung, thầy Bộ mơn Điều Khiển - Tự Đơng Hố nói riêng dạy dỗ cho em kiến thức môn đại cương môn chuyên ngành, giúp em có sở lý thuyết vững vàng tạo điều kiện giúp đỡ chúng em suốt trình học tập Trong trình nghiên cứu, tìm hiểu thực đề tài không tránh khỏi sai sót Em mong nhận góp ý từ q thầy để đề tài hồn thiện ứng dụng thực tế Cuối em xin dành lời cám ơn chân thành đến mẹ mình, chỗ dựa tinh thần vững em suốt đường học vấn Em xin chân thành cảm ơn! v LỜI CAM ĐOAN Người nghiên cứu thực đồ án cam đoan không chép nội dung kết cơng trình khác Các nội dung tham giảo trích dẫn đầy đủ Người thực đồ án tốt nghiệp (Ký & ghi rõ họ tên) vi TÓM TẮT Trải qua nhiều đợt dịch COVID-19, doanh nghiệp khắp giới, đặc biệt Việt Nam nhận tính cấp thiết việc chuyển đổi số, nơi mà trí tuệ nhân tạo đóng vai trị ngày to lớn Các ứng dụng giải pháp tự động hoá áp dụng trí tuệ nhân tạo ngày nhiều, đặc biệt phải kể đến ứng dụng nhận dạng khuôn mặt nhiều doanh nghiệp, sở nghiên cứu quan tâm Hệ thống nhận dạng khuôn mặt trở thành xu hướng bắt buộc xã hội đại Các ứng dụng giám sát, chấm công, bảo mật sử dụng cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt để thay phương pháp thẻ vật lý truyền thống Nhưng để ứng dụng rộng rãi hệ thống công nghệ nhận dạng khuôn mặt phải đáp ứng yêu cầu: độ xác cao, tốc độ xử lý thời gian thực, chi phí thấp Các hệ thống đại thường giải cách thu thập huấn luyện mơ hình học sâu, để làm điều phải tiến hành thu thập dán nhãn số lượng lớn liệu, điều mà tốn nhiều thời gian công sức Vì thế, nghiên cứu này, tác giả đề xuất thiết kế hệ thống nhận dạng khuôn mặt không yêu cầu nhiều liệu, không cần train lại mà đạt yêu cầu Bên cạnh cung cấp khả đăng ký, quản lý khuôn mặt cách dễ dàng thuận tiện cho người sử dụng Để thực đề tài “Giải pháp quản lý nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao”, người nghiên cứu phải nghiên cứu khảo sát mơ hình học sâu có khả phát trích xuất đặc trưng khn mặt tảng để nhận dạng khn mặt cách nhanh chóng xác Nghiên cứu cách ứng dụng mơ hình học sâu để thiết kế tính phụ trợ đăng ký khuôn mặt tự động, bên cạnh tính nhận dạng khn mặt Cuối nghiên cứu tảng thiết kế ứng dụng để xây dựng hệ thống tương tác người dùng đơn giản, hiệu quả, thân thiện với người dùng Sau thời gian nghiên cứu thực hiện, hệ thống hoàn thành thực nghiệm Đáp ứng tất yêu cầu đề Hệ thống nhận dạng khn mặt nhiều góc độ, phân biệt nhận dạng khác cự ly gần, tự động hố q trình đăng ký khn mặt giúp người sử dụng quản lý khuôn mặt đăng ký, giám sát khuôn mặt sử dụng hệ thống nhận dạng Hệ thống chạy tảng Linux, MacOS thời gian khởi động nhanh xấp xỉ giây Hệ thống hoạt động ổn định, FPS đạt 27 khung hình/giây khơng có tượng giật lag, độ xác cao lên tới 99% vii