1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Chuyên đề thực tập: Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng MTCNN và Facenet phục vụ hệ thống quản lí công nhân viên tại công ty cổ phần than Tây Nam Đá Mài

39 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Xây Dựng Hệ Thống Nhận Dạng Khuôn Mặt Sử Dụng MTCNN Và Facenet Phục Vụ Quản Lí Công Nhân Viên Tại Công Ty Cổ Phần Than Tây Nam Đá Mài
Tác giả Lê Bùi Hà My
Người hướng dẫn ThS. Nguyễn Anh Phương
Trường học Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
Chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý
Thể loại báo cáo thực tập chuyên đề
Năm xuất bản 2020
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 39
Dung lượng 8,25 MB

Nội dung

Do vậy, bài toán nhận dạng khuôn mặt được ứng dụng rộng rãi trong đời sống hiện đại như hệ thống quản lí giám sát, quản lý châm công, tìm kiếm thông tin,.... Thực tế hiện nay, bài toán n

Trang 1

TRUONG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN VIEN CONG NGHE THONG TIN VA KINH TE SO

BAO CAO THUC TAP CHUYEN DE

XÂY DUNG HE THONG NHAN DẠNG KHUÔN MAT

SU DUNG MTCNN VA FACENET PHUC VU QUAN

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lí

Hệ: Chính quy

Lớp: Hệ thống thông tin quản lí k58

Mã sinh viên: 11163463

Họ và tên sinh viên: Lê Bùi Hà My

Giáo viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Anh Phương

Hà Nội - Năm 2020

Trang 2

TRUONG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN

VIEN CONG NGHE THONG TIN VA KINH TE SO

BAO CAO THUC TAP CHUYEN DE

XAY DUNG HE THONG NHAN DANG KHUON MAT

SU DUNG MTCNN VA FACENET PHUC VU QUAN

LÍ CONG NHÂN VIÊN TẠI CONG TY THAN TÂY

Trang 3

MO ĐẦU 5G ST E1 1121111111111 11 112111111111 T1 11 1011111111 11g 1x rrrey 8

1 GIỚI THIỆU CHUNG VE ĐỀ TÀI - + +22 E211 EE 1E 221 E9 v2 1 vn reo 8

2 KET CÁU CUA LUẬN VĂN - L2 221111311191 11 13 11131 K11 ĐK cư 9

3 LOL CÁMƠN Ă CSKH HH kg cư 9

CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE CƠ SỞ THỰC TẬP VA DE TÀI 10

1.1 TONG QUAN VỀ CƠ SỞ THỰC TẬP : CONG TY CO PHAN THAN TÂY NAM DA

MÀI 10

1.1.1 Sơ lược VỀ CON ty ¿ ¿©2++2+++Ex2E+E2EESEEEEEE2EE2211221 21121 221crxee 101.1.2 Tầm nhìn và sứ mệnh ¿- 2 2 + +£tE£EEEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEerkerkrree 10

1.1.3 Lĩnh VỰC oat GONG 11-33 10

1.1.4 Co cấu tổ chức cÔng ty .ccecceecesscesessessessessessessesssessessessecsssssessessesseesseeseeses 11

1.1.4.1 Sơ đồ cơ cấu tổ chức của công ty cecececesessessessesseseseseestesesseeseeseeees 111.1.4.2 Chức năng nhiệm vụ, thành phan của các phòng ban trong công ty 111.1.5 Mục tiêu và chiến lược phát tYÏỂN (5 St SE EEEEEEEEEEEEEEEEEESErEkrkrree 14

I1 in 4 14

1.1.5.2 Chiến lược phát triỂn - c k+Sk+EE+EE+E2EEEEEeEEerkerkerkrree 14

1.1.6 Tình hình ứng dụng tin học trong CON ty .-‹-+-s<s+<csssesssess 14

1.1.6.1 Trang thiết bị phần cứng -¿ ¿©-++2++2x++zxzrxerxesrxezrxees 141.1.6.2 Ứng dung công nghệ thông tỉn 2-2 ¿2-++2x++cx++zxrzrsees 14

1.2 LÝ DO LỰA CHỌN ĐÈ TÀI < E11 E111 E53 E E931 E53 EEEE kE ng key 15

1.3 MỤC TIÊU - L2 E22 12111 E19 E9 KE vn ng cc 15 1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHAM VI NGHIÊN CỨU - 2+ 2 +22 E22 E£+z££z££zec+zeezeees 16

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CUU .ccecccccccccssccsssccsssccscecsssecsssecsscssssessssesssessesenaes 16

1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC, Ý NGHĨA THUC TIEN CUA DE TÀI - - 2 + +sz++s2 17

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DIỆN

KHUÔN MẶTT 5G St SE EEE121E712111111111111111111 1111111111111 1.1 18

2.1 TONG QUAN VE PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT - - 18

2.1.1 Phát hiện khuôn mặt (Face detecfIon)) << << ss++++++s<sssceesses 18

2.1.2 Nhận diện khuôn mặt (Face recogmization) c5 c se ssssrsee 19

2.2 PHÁT HIỆN KHUÔN MAT (FACE DETECTION) - 555525 S2 +zseczsss2 20

Trang 4

2.2.1 Phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh - 5 55+ sex 21

2.2.2 Phat hiện khuôn mặt theo thời gian thực -‹ s «+ £+seeesseeess 23

2.3 NHẬN DẠNG KHUÔN MAT (FACE RECOGNIZATION) -555<<<<+<<52 23

2.3.1 Nhận dạng khuôn mặt qua đặc điểm hình học ¿2c s+szx+zezs24

2.3.2 Nhận dạng khuôn mặt sử dụng so khớp bản IẪU -cccscccecrs 25

2.4 CÁC PHƯƠNG PHAP THỰC HIEN PHAT HIỆN VÀ NHAN DẠNG KHUÔN MAT DE

GIẢI QUYET BÀI TOÁN TRONG ĐÈ TÀI G < E3 E938 SE vn key 25

2.4.1 Phương pháp sử dụng dé phát hiện khuôn mặt . 5: 52 52 252.4.2 Sử dụng Facenet dé nhận dạng khuôn mặt - «+ +-s<++<s++sss+ 33

CHƯƠNG 3 : XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT VÀ

THIET LẬP THỰC NGHIỆM 2-2 ®©E£+E2EE£EE£EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEkrrkerkrrex 37

3.1 PHƯƠNG PHÁP HOC MAY DUNG DE XÂY DỰNG HE THONG (MACHINE

0:71:92 555 37

3.1.1 K-Nearest Neighbors (KNN) LH HH HH HH key 37 3.1.2 Gaussian Naive 16 .- 38 3.1.3 Support Vector Machine (SVM) ::cccsccssscesseceseeeseceseeceseeeeeeeseeesnees 40

3.2 QUY TRINH LAM VIỆC CUA HE THONG .cccccccscesscesecsseesecesecesecesceseceseeeseenaee 43

3.2.1 Quy trình quan lí công nhân viên tại công fy - 55s << s+xssxx43 K90 43 3.2.3 Quy trình nhận dđÌiỆn - - - 5 2< 1323 199311391119 11 911 1991 1H kg rry 44

3.3 TAP 0590Ẽ55 43 45

3.3.1 Xây dựng cơ sở dữ lIỆU - G5 131v, 45 3.3.2 Phan chia tập dữ liệu ¿1222211212151 111111111121111 1x rrke 47

3.4 THIẾT LẬP THỰC NGHIỆM - - SG E222 E22 E E23 E21 E91 2 SE ng ey49

3.4.1 Các bước thực nghiỆm .- c5 2c 3331335111351 EEEEESsrereerreeree 49

3.4.2 Cau hình máy thực nghiệm và yêu cầu cài đặt -s¿©5+¿ 49

3.5 KET QUA THỰC NGHIỆM - LG c1 1E KHE K TK krt 50 3.6 NHẬN ĐỊNH KET QUA THUC NGHIỆM - -G E2 1E SE vE ve x kere 54

KET LUAN wiececcsccscssscssssscssesesscssessessesucsucsvssssvssessessessesussucsvcsessessssacsussussnsaessesseesessease 57TAI LIEU THAM KHAO ccccccsssscssscsecscsesucsesesscscsescucscsusucacavsueacsesusacaravesasaveeacaes 58

Trang 5

DANH MỤC VIẾT TÁT

Từ viết tắt Giải thích

C.TRƯỜNG KT Công trường kĩ thuật

C.TRƯỜNG STTT Công trường sàng tuyén tiêu thụ

C.TRƯỜNG XGLĐ Công trường xe gạt làm đường

CNN Convolutional Neural Network

MTCNN Multi-task Cascaded Convolutional Networks

PHONG BVQS Bao vé quan su

PHONG ĐKSX Diéu khién san xuat

PHONG ĐT-MT Điện tử-máy tinh

PHÒNG KCM Ki thuật công nghệ mỏ

PHÒNG KCM Kĩ thuật công nghệ mỏ

PHÒNG KCS Kiểm tra chất lượng sản phâm

PHÒNG KH&QTCP Kê hoạch và quản trị chi phí

PHÒNG KT-TC-TK Kê toán — Thống kê — Tài chính

PHÒNG TC-LD Tổ chức — Lao động

PHÒNG TĐ-ĐC Trac địa — Địa chất

PXCD-VT Phân xưởng sửa chữa-vận tải

PXVT Phân xưởng vận tải

SSD Single Shot MultiBox Detector

Trang 6

DANH MỤC HÌNH ANH

HÌNH 1.1 SƠ DO CƠ CẤU TÔ CHỨC CÔNG TY TÂY NAM DA MÀI -25:252222xccccersrxrerrev 11 HÌNH 2.1 THUẬT TOÁN PHAT HIỆN KHUÔN MAT esssssessssssssssssssessssssssecsssscsssessscssssesssccsseessesesseeesseess 19

HÌNH 2.2 MÔ TẢ CÁCH TIẾP CAN HÌNH HỌC -22-©222222E2222E222112731 2711221271122 22 crkrcrrk 20

HÌNH 2.3 MÔ TẢ CÁCH TIẾP CAN TRAC QUANG 2-5252 S22 E2 EEEEE21121121121111111211211211 11 xe 20

HÌNH 2.4 KHUÔN MAT TRƯỚC VA SAU KHI ĐƯỢC PHAT HIỆN VA NHAN DẠNG 22

HÌNH 2.5 CÁC HÌNH HỌC (ĐƯỜNG MAU TRANG) ĐƯỢC SỬ DUNG BE NHẬN DẠNG KHUÔN 91 ŨẼÀ 24

HÌNH 2.6 CAC ĐẶC TRUNG HAAR — LIKE 2:22: 22+t2ESE2EEE2EEEEEEEEEEEE22E2231 221122121 crkrrrrk 26 HÌNH 2.7 ĐẶC TRUNG CANH (EDGE FEA TURE) - 2222222 SEEE+2EE3222211122211227111271122711 2.1Xe 27 HÌNH 2.8 ĐẶC TRƯNG ĐƯỜNG (LINE FEA TURLE) -22:22+t22ES+222EE2223E22232222EE2EEErrrrrrrrrrkk 27 HÌNH 2.9 ĐẶC TRƯNG XUNG QUANH TÂM (CENTER-SURROUND FEATURE§S) - 27

HÌNH 2.11 PHÁT HIỆN CON NGƯỜI, CON VAT, DO VAT SỬ DỤNG MẠNG NEURAL 28

HINH 2.12 QUA TRÌNH THỰC HIỆN CUA PHƯƠNG PHÁP MTCNN 2- 22¿©22<+22xzvczeeerreerrs 29 HINH 2.13 x0 = ÔỎ 30 HÌNH 2.14 R-NET ?00):85 1595 n ỒÚẮ 31

HÌNH 2.16 SƠ DO KHOI KIEN TRÚC EACENET 22: 22222SSSEE222EE292E127112711271112711221122711 221 34 HÌNH 2.17 QUY TRÌNH ĐÀO TẠO CUA HAM TRIPLET LOSS - 2-22 522E£2£E+2EE+£EE+Exzsrxezree 35 HINH 2.18 MO HINH VGGFACE2 36

HÌNH 3.1 MO TẢ TAP DU LIEU DAO TẠO .- 256k SE E1E1211211811111111111111111111111211111 11 xe 40 HÌNH 3.2 BIEU DIEN DUONG SIÊU PHANG DOI VOI MAT PHANG 2 CHIỂU - 2-5 55c+s 41 HÌNH 3.3 SIEU PHANG TOI UU NHAT ĐƯỢC BIEU DIEN BANG HAM SO <W.X> =B 42

HÌNH 3.4 SƠ DO QUY TRINH DAO TAO wuu.esesssssseessessessesssssucsessucsesssvesuesuesussutssssssssussuesstssesstesesteseesateaees 44 HINH 3.5 SO DO QUY TRINH NHAN DANG HÌNH 3.6 NAM GOC CUA KHUÔN MAT TRONG BO DỮ LIEU .csssssssssssssesssesssesssseessecssseessseesseesssess 47 HÌNH 3.7 PHAN CHIA TAP DỮ LIỆU -2-2¿-©22¿SV++2EE+2EEE2EEE22E11222112711221127111271122112211 221 41

HÌNH 3.8 NĂM GÓC CUA KHUÔN MAT SAU KHI ĐƯỢC CẮT TRONG BỘ DU LIỆU 48

HÌNH 3.9 NHẬN DẠNG KHUÔN MAT TRONG MOI TRƯỜNG THIẾU SANG . 51

HÌNH 3.10 NHAN DANG KHUÔN MAT TRONG MOI TRUONG ANH SANG ON ĐỊNH 51

HÌNH 3.11 NHAN DANG KHUÔN MAT TRONG MOI TRUONG NHIÊU SÁNG -+ 52

HINH 3.12 HÌNH ANH VOI NGƯỠNG DU ĐOÁN SAL csscsssssssssessssessuessssesssesssseesssesssecssicessecssseesseeesseees 53 HÌNH 3.13 HINH ANH VỚI NGUONG DU ĐOÁN PHU HOP w sescsssssesssssesssssecssssessssessssceessiceessieeessieeees 53

HÌNH 3.14 KET QUA TRA VE KHI NHẬN DIEN TREN HINH ANH .cscsssssesssesssesssessssssesesecssessseessees 54

Trang 7

DANH MỤC ĐÒ THỊ

DO THỊ 3.1 ĐỘ CHÍNH XÁC KHI NHẬN DIEN TREN TẬP TEST 2 s+s+zx+zzxszzss 55

DO THỊ 3.2 ĐỘ CHÍNH XÁC KHI NHẬN DANG THEO THỜI GIAN THỰC 55

Trang 8

MO DAU

1 Giới thiệu chung về đề tài

Su phát triển của công nghệ máy tính đã dẫn đến sự phát triển của công nghệ nhận

dạng Ngày nay, công nghệ nhận dạng đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnhvực với sự trợ giúp của công nghệ máy tính và công nghệ mạng Chính vì vậy, đốitượng phục vụ nghiên cứu cũng rất đa dạng như vân tay, chữ viết, biển số, mặt

người Việc có các công nghệ nhận dạng góp phần không nhỏ trong công việc đảm

bảo an toàn bảo mật cũng như tìm kiêm nhanh chóng chính xác.

Một trong số đó phải kế đến nhận diện khuôn mặt Nếu không có khuôn mặt, bạn

sẽ không thê thực hiện phân loại giữa người này với người khác, phân loại giới tính,

phân loại cảm xúc, cũng như dự đoán hành vi của đối tượng Do vậy, bài toán nhận

dạng khuôn mặt được ứng dụng rộng rãi trong đời sống hiện đại như hệ thống quản

lí giám sát, quản lý châm công, tìm kiếm thông tin, Thực tế hiện nay, bài toán nhận

dạng khuôn mặt được ứng dụng rất nhiều trong thực tiễn và được nghiên cứu tại nhiều

trường đại học hàng đầu về Công nghệ thông tin như Standford, Berkeley hay một số

công ty lớn như Microsoft, Google, Facebook

Vì vậy, nhận dạng khuôn mặt là một hướng đi có nhiều điều kiện dé phát triển

Nói đúng hơn là còn là một miền đất rất sáng lạng cho nhiều nghiên cứu, các công ty

phát triển ứng dụng

Chính vì lý do đó, tôi đã chọn đề tài: “Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt

sử dụng MTCNN và Facenet phục vụ hệ thong quản lí công nhân viên tại công ty cổphan than Tây Nam Đá Mai”

Trang 9

2 Ket cầu của luận văn.

Chuyên dé ngoài lời nói dau và kêt luận được chia thành ba chương bao gôm :

Chương 1: Tổng quan về co SỞ thực tập Giới thiệu tổng quan về co SỞ thực tập,

thực trạng ứng dụng tin học cơ sở thực tập Cơ sở hình thành đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở phương pháp luận về về hệ thống nhận diện khuôn mặt và phát

hiện khuôn mặt Tổng quan về bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong thực

tế Trình bày các tìm hiểu về nền tảng xây dựng ứng dụng

Chương 3: Xây dựng ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và thực nghiệm Trình bày

quá trình xây dựng và kết quả đạt được trên tập thử nghiệm

3 Lời cảm ơn ; ¬

Đâu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn tới các thây cô Trường Đại học Kinh tê Quôc

dân đã tận tình giảng dạy và truyền đạt kiến thức trong suốt thời gian học tập vừa qua.Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn đến các thầy cô trong Bộ môn chuyên ngành Hệthống thông tin quản lý cũng như Viện Công nghệ thông tin và Kinh tế số đã manglại cho tôi những kiến thức vô cùng quý giá và bổ ích trong quá trình học tập tại

trường.

Đặc biệt xin chân thành cảm ơn công ty cô phan than Tây Nam Đá Mai đã chotôi nhiều kiến thức bổ ích về công ty cũng như quy trình quan lí công nhân viên tại

công ty.

Trang 10

CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE CƠ SỞ THUC TAP VÀ DE TÀI

1.1 Tổng quan về cơ sở thực tập : Công ty cỗ phan than Tây Nam Đá Mai

1.1.1 Sơ lược về công ty

- Tên công ty: CÔNG TY CO PHAN THAN TÂY NAM DA MAI

- Tên giao dịch quốc tế: TAYNAMDAIMAI STOCK COAL COMPANY

- Tên giao dịch quốc tế viết tắt: TANADACOAL

- Ngày thành lập : 1/10/1999 (Công ty được thành lập và chuyên đồi thành công ty

cô phan theo QD số 42/1999/QD-BCT ngày 16/07/1999 của Bộ trưởng Bộ Công

thương)

- Trụ sở chính : Phường Cẩm Sơn, Thành Phố Câm Phả, Tỉnh Quảng Ninh

- Số điện thoại: 033.3862.229

- Fax : 033.3860.641

- Cập nhật thêm tai: http://taynamdamai.com.vn/

- Mail: taynamdamai@ gmail.com

1.1.2 Tầm nhìn va sứ mệnh

- Tầm nhìn: Năm 2019 là năm chuẩn bị sáp nhập của công ty và công ty than Cao

Sơn nhằm nâng cao kĩ thuật, tiến hành xây dựng các mỏ than lớn tập trung, đạt hiệu

suât lớn hơn.

- Sứ mệnh: nâng cao sản lượng khai thác lên 2.5 — 3 triệu tấn than, giữ vững vi trí

cao trong tập đoàn Vinacomin về chất lượng than cũng như hiệu quả khai thác

1.1.3 Linh vực hoạt động.

- Khai thác chế biến và kinh doanh than

- Cung ứng vật tư, hàng hóa phục vụ khai thác mỏ.

- Xuất nhập khẩu hàng hóa, vật tư phục vụ khai thác mỏ

Trang 11

- Các ngành nghề kinh doanh khác được quyết định đặc biệt của cô đông thông qua

và được đăng ky tại cơ quan nhà nước có thâm quyên

1.1.4 Cơ cấu tổ chức công ty

1.1.4.1 Sơ đồ cơ cấu tổ chức của công ty

ĐẠI HỘI ĐỒNG Cỏ

BONG

HỘI DONG QUAN

TRI BAN KIEM SOÁT

PHO GIAMDOC | PHOGIAMBOC | PHO GIÁM ĐỐC | PHO GIAMDOC

EINH TE CƠ ĐIỆN - VAN EE THUẬT SẢN XUẤT

TẢI

PHÒNG KT- PHONG CƠ PHONG PHONG

TC-TK ĐIỆN KCMI ĐE§x

Hình 1.1 Sơ đồ co cau tổ chức công ty Tây Nam Đá Mai

1.1.4.2 Chức năng nhiệm vụ, thành phần của các phòng ban trong công ty

- _ Hội đồng quản trị: Quyết định chiến lược chung của công ty

Trang 12

Ban giám đốc: Xây dựng, thực thi các chiến lược chung của công ty, đồng thời

quản lý, giám sát, kiểm tra các hoạt động của các phòng ban

+ Quyền giám đốc : Ông Vũ Trọng Tuấn

+ Các phó giám đốc : Ông Vũ Văn Huy, ông Đỗ Xuân Vượng, ông Đỗ Văn

Kiên

+ Kế toán trưởng : Ông Đinh Văn Chiến

Ban kiểm soát : Kiểm soát hoạt động quản trị, quản lý điều hành công ty

+ Trưởng ban kiểm soát: Nguyễn Thị Lịch

+ Ủy viên Ban kiểm soát: Nguyễn Huy Hoàng

+ Ủy viên Ban kiểm soát: Dương Thị Thu Phong

Phòng KH&QTCP : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công

ty về: Công tác xây dựng kế hoạch và phát trién Công ty, công tác quan trị chỉ

phí, công tác hợp đồng

Phòng TC-LD : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty về

công tác tô chức — Dao tạo — Lao động — Tiền lương; Y tế và công tác xã hội của

Công ty.

Văn phòng : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty về

công tác hành chính tông hợp; công tác truyền thông; công tác quản trị; công táccông nghệ thông tin, công tác văn hóa, thể thao

Phòng KT-TK-TC : Tham mưu giúp việc cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám

đốc Công ty tô chức thực hiện công tác Kế toán — Thống kê và quản lý tài chính

của Công ty.

Phòng KCM : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty về

công tác, kỹ thuật, công nghệ.

Phòng cơ điện : Tham mưu giúp việc cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc

Công ty trong công tác quản lý sử dụng các thiết bị cơ điện, máy khai thác, máy

Trang 13

công cụ các thiết bị có yêu cầu nghiêm ngặt về an toàn, an toàn điện của Công

ty.

Phòng vận tải : Tham mưu giúp việc cho Hội đồng Quản trị và ban Giám đốc

Công ty trong công tác quản lý, sử dụng hiệu quả thiết bị vận tải

Phòng vật tư : Than mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty về

công tác quản lý, sử dụng, mua bán vật tư Cung cấp thông tin, giá cả thị trường

các chủng loại vật tư nguyên nhiên vật liệu cho các phòng ban liên quan Mua

sắm, cung cấp vật tư nguyên nhiên vật liệu phục vụ SXKD của Công ty Chiu

trách nhiệm trước HĐQT và Giám đốc về công tác quản lý, sử dụng, mua, bán

vật tư.

Phòng DT-MT : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty

trong lĩnh vực quản lý về đầu tư và xây dựng công trình; công tác môi trường

Phòng TD-DC : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty

xây dựng kế hoạch dài hạn và ngắn hạn, tổ chức quản lý, hướng dẫn thực hiện

các nội dung của công tác Địa chất mỏ và Trắc địa mỏ, thông qua công tác thu

thập tài liệu, đo vẽ tính toán, phản ánh chính xác tình hình địa chất mỏ, khai thác

tài nguyên khoáng sản trong suốt quá trình mở mỏ, xây dựng cơ bản mỏ, khai

thác mỏ đến khi đóng cửa mỏ

Phòng KCS : Tham mưu giúp việc cho Hội đồng Quản trị và ban Giám đốc

Công ty về công tác quản lý chất lượng và tiêu thụ sản phẩm

Phòng an toàn : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và Ban Giám đốc Công ty về

công tác an toàn — bảo hộ lao động.

Phòng DKSX : Tham mưu cho Hội đồng quản trị và Ban Giám đốc Công ty vềcông tác,điều độ sản xuất, tiêu thụ và điều hành trực tiếp tiễn độ sản xuất, tiêu

thụ hăng ngày

Phong BVQS : Tham mưu cho Hội đồng Quản trị và ban Giám đốc trong công

tác bảo vệ sản xuất, bảo vệ tài sản đảm bảo an ninh trật tự trên địa bàn và công

tác dân quân tự vệ, an ninh quốc phòng của Công ty

Trang 14

- Than tiêu thụ khoảng 1.535 triệu tan

- _ Doanh thu đạt 2.100,677 tỉ đồng, tiền lương 7,625 triệu đồng/người/tháng

1.1.5.2 Chiến lược phát triển

- _ Mở rộng thị trường tiêu thụ trong nước và xuất khâu

- Giải quyết các van đề lấn ranh giới mỏ

- Nang cao năng lực sản xuất cũng như chat lượng sản phẩm

1.1.6 Tinh hình ứng dung tin học trong công ty.

3 May tinh laptop 21

1.1.6.2Ung dụng công nghệ thông tin

Hoạt động thu thập, quan lý lưu hành thông tin.

Thông tin được thu thập từ 2 nguồn nội bộ của công ty và nguồn bên ngoài

Nguồn thông tin trong công ty: Nhân viên cung cấp thông tin trong phạm vi chức vụ,

thông tin công việc thông qua

Trang 15

Một vài phần mềm đang được sử dụng tại công ty : : phần mềm quản lý hệ thốngđoàn viên, phần mềm quản lý vật tư, phần mềm kế toán, phần mềm quản lý thông tin

và lịch làm việc của nhân viên

Nguồn thông tin bên ngoài được thu thập bằng cách tìm kiếm từ trên mạng bao gồmthông tin phản hồi người dùng từ google và các công ty lân cận

Hệ thống xử lý thông tin: Với nguồn dif liệu di dào việc sử dung cho việc phân tíchđưa ra chiến lược kế hoạch bằng 1 số công cụ là Google analytics, Excel

1.2 Lý do lựa chọn đề tài

Xuất phát trong quá trình tham gia, quan sát quá trình làm việc tại công ty Tôinhận thấy ở công ty chưa có công cụ chấm công hay quản lý người ra vào công ty

Công ty có một trụ sở làm việc và nhiều mỏ than khai thác với tổng số lượng công

nhân viên vào khoảng 1246 (năm 2020) Do đó, việc áp dụng công nghệ dé quan lý

hay nói rõ hơn là áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đáng dé cân nhắc

Nếu sử dụng hệ thống quét vân tay làm công cụ quản lí công nhân viên sẽ có

những ưu điểm như : hệ thống quét vân tay có giá thành rẻ, dé tìm kiếm trên thịtrường Nhưng sử dụng vân tay cũng có một vài nhược điểm như : Công trường nhiều

bụi than dễ dính vào bảng quét, hoặc công nhân viên phải đeo găng tay trong quá

trình làm việc gây khó khăn trong việc nhận dạng tại công ty, từ đó kéo dài thời gian

chấm công Không những vậy, đây là nơi tiếp xúc nhiều nên nếu không vệ sinhthường xuyên thì đây là nơi chứa rất nhiều vi khuẩn dễ lây lan

Từ những tìm hiểu trên tôi thực hiện đề tài “Xây đựng hệ thống nhận dạng khuônmặt sử dụng MTCNN và Facenet phục vụ hệ thong quản lí công nhân viên tại công

ty cổ phan than Tây Nam Đá Mai”

1.3 Mục tiêu.

Xây dựng ứng dụng nhận dạng khuôn mặt đề có thể sử dụng trong hệ thống quản

lý cham công nhằm tăng tính chính xác, nhanh chóng.Nghiên cứu cơ sở nên tảng lý

Trang 16

thuyết phương pháp và quy trình thực hiện của ứng dụng Tìm hiểu phương pháp thựchiện và kết quả thực nghiệm

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

- Cac phương pháp, thuật toán phục vụ thực hiện phát hiện mặt người thông qua

dữ liệu hình ảnh của mỗi đối tượng

- Thu viện xử lý ảnh và các công cụ hỗ trợ

- CSDL sinh viên tự thu thập

+ Góc ảnh trực diện hoặc góc nghiêng không quá 30°

+ Ảnh không bị mờ hoặc khuất khuôn mặt

1.5 Phương pháp nghiên cứu.

- So sánh nội dung nghiên cứu đề tài với nội dung nghiên cứu đã thực hiện vừa phát

triển áp dụng các kết quả nghiên cứu khoa học công nghệ đã có cho đề tài vừa tìm

ra các cải tiến cho nghiên cứu và thực nghiệm

- _ Thiết kế mô hình và thực nghiệm đánh giá các kỹ thuật, bài toán đã đề ra chứng

minh hiệu quả.

Trang 17

1.6 Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Y nghia khoa hoc:

- Neghién cứu, tim hiểu về trí tuệ nhân tao, học máy

- Van dụng các lý thuyết dé xây dựng ứng dụng phát hiện và nhận diện khuôn mặt

phục vụ cho công tác quản lí công nhân viên nhanh gọn, tiện lợi hơn.

Ý nghĩa thực tiễn:

- Tao ra mô hình nền tảng giúp cho việc xây dựng phô biến ứng dụng nhận dạng

khuôn mặt ở Việt Nam

- Nang cao hiệu quả của ứng dụng thành tựu khoa học công nghệ vào đời sống

- _ Mởra bước tiễn mới trong việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tao ở Việt

Nam theo hướng tiệm tiến thế giới

Trang 18

CHUONG 2: CO SO PHUONG PHAP LUAN VE PHAT HIEN VA NHAN

DIEN KHUON MAT

2.1 Tổng quan về phát hiện và nhận diện khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là nhiệm vụ xác định một đối tượng đã được phát hiện là

đã biết hoặc khuôn mặt chưa biết Van đề nhận diện khuôn mặt bị nhằm lẫn với van

đề khuôn mặt Mặt khác, nhận dang là dé quyét định xem "khuôn mặt" có phải là có

phải thuộc đối tượng trong cơ sở dữ liệu hay không, sử dụng cho mục đích để xácthực khuôn mặt đầu vào này

2.1.1 Phát hiện khuôn mặt (Face detection)

Nhận diện khuôn mặt sẽ gặp khó khăn khi mặc dù có sự tương đồng ton tại vềkhuôn mặt, họ có thể thay đôi đáng kế về tuổi tác, màu da và nét mặt Vấn dé còn

phức tạp hơn bởi các điều kiện về ánh sáng, chất lượng hình ảnh và hình học khác

nhau Do đó, một máy dò khuôn mặt lý tưởng sẽ có thé phát hiện sự hiện diện của bat

kỳ khuôn mặt nào dưới bất kỳ điều kiện ánh sáng nào, trong nhiều trường hợp nhất

có thể Các nhiệm vụ phát hiện khuôn mặt có thé được chia thành hai bước Bước đầu

tiên là một nhiệm vụ phân loại lấy một số hình ảnh tùy ý làm đầu vào và xuất ra giátrị nhị phân là có hoặc không, cho biết liệu có bất kỳ khuôn mặt hiện diện trong hìnhảnh Bước thứ hai là nhiệm vụ nội địa hóa nhăm mục đích lay một hình anh làm đầu

vào và xuất VỊ trí của bắt kỳ khuôn mặt hoặc khuôn mặt nào trong hình ảnh đó như

một sô hộp giới hạn với (x, y, chiêu rộng, chiêu cao).

Hệ thông nhận diện khuôn mặt có thê được chia thành các bước sau :

- _ Tiền xử lý: Dé giảm sự biến đổi trên khuôn mặt, hình ảnh được xử lý trước khi

chúng đưa vào hệ thống Những thực hiện đó nham cắt hình anh của khuôn mặtkhỏi tắm hình Tất cả các hình ảnh được cắt sau đó được sửa chữa thông qua cácthuật toán tiêu chuẩn

- Phan loại: Có nhiều phương pháp đề triển khai nhăm nhận biết hình ảnh xem có

phải là khuôn mặt hay không Ở đây tôi sử dụng MTCNN - mạng tích hợp đa

tác vụ, kết hợp nhận diện khuôn mặt dựa trên các điểm của khuôn mặt (Phương

Trang 19

pháp này được dé xuất bởi Kaipeng Zhang et al - ‘Joint Face Detection and

Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks’, Tập thư xử lý

dit liệu IEEE , tập: 23, số phát hành: 10)

- Cụ thể hóa : Hệ thống sau khi được đảo tạo sẽ sử dụng để tìm kiếm khuôn mặt

trong ảnh và giới hạn trong một khung hình màu xanh.

Hình 2.1 Thuật toán phat hiện khuôn mặt.

2.1.2 Nhận diện khuôn mặt (Face recognization)

Các ứng dụng khác nhau của nhận diện khuôn mặt :

Có hai cách tiếp cận chủ yếu cho vấn đề nhận diện khuôn mặt: Hình học (dựa trêntính năng) và trắc quang (dựa trên chế độ xem).Các nhà nghiên cứu quan tâm đến

nhận dạng khuôn mặt sử dụng nhiều thuật toán khác nhau dé phát triển, ba trong SỐ

đó đã được nghiên cứu kỹ trong công nghệ nhận diện khuôn mặt.

Các thuật toán nhận dạng có thể được chia thành hai cách tiếp cận chính:

Hình học: Dựa trên mối quan hệ hình học giữa các mốc trên khuôn mặt hoặc trongnói cách khác cấu hình không gian của các đặc điểm khuôn mặt Điều đó có nghĩa làchính các đặc điểm hình học của khuôn mặt như mắt, mũi và miệng sẽ được đặt đầu

tiên và sau đó các mặt được phân loại trên cơ sở khoảng cách hình học khác nhau và các góc giữa đặc trưng (Hình 2.2)

Ngày đăng: 11/04/2024, 20:38

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w