phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự

Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 I MỤC LỤC MỤC LỤC I DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ IV DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU VI DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT VII LỜI NÓI ĐẦU 1 Chương 1 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 2 1.1. Các phần tử cơ bản của hệ thống xử lý nhận dạng ảnh 2 1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý nhận dạng ảnh 3 1.2.1. Một số khái niệm 3 1.2.2. Biểu diễn ảnh 4 1.2.3. Tăng cường ảnh - khôi phục ảnh 5 1.2.4. Biến đổi ảnh 6 1.2.5. Phân tích ảnh 7 1.2.6. Nhận dạng ảnh 8 1.2.7. Nén ảnh 8 1.3. Những vấn đề đặt ra với các hệ thống QLNS hiện nay 9 1.3.1. Mục đích và ý nghĩa của đề tài 12 1.4. Giới thiệu về hệ thống QLNS đề xuất 13 1.4.1. Sơ đồ khối 13 1.4.2. Các chức năng cơ bản của hệ thống 15 Chương 2 20 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 II MODULE NHẬN DẠNG 20 KHUÔN MẶT VÀ ĐẶC TRƯNG BVLC 20 2.1. Cơ sở lý thuyết của bài toán nhận dạng khuôn mặt 20 2.2. Module nhận dạng khuôn mặt và đặc trưng BVLC 23 2.2.1. Module nhận dạng khuôn mặt 23 2.2.2. Đặc trưng BVLC 24 Chương 3 28 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ 28 PHẦN MỀM QUẢN LÝ NHÂN SỰ 28 3.1. Giới thiệu phần mềm quản lý nhân sự 28 3.1.1. Tìm hiểu yêu cầu 28 3.1.2. Các chỉ tiêu về hệ thống quản lý nhân sự 31 3.2. Phân tích và thiết kế hệ thống 31 3.2.1. Phân tích hệ thống 31 3.2.2. Thiết kế hệ thống 34 3.2.3. Công cụ và ngôn ngữ lập trình 51 Chương 4 52 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ 52 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 52 4.1. Đặc trưng BVLC 52 4.1.1. Lựa chọn công cụ và ngôn ngữ lập trình 52 4.1.2. Vectơr BVLC 53 4.1.3. Hiệu suất của đặc trưng BVLC 54 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 III 4.1.4. Phần mềm QLNS 58 4.2. Đánh giá chung về hệ thống 67 4.2.1. Kết quả đạt được 67 4.2.2. Đánh giá chung về hệ thống 69 4.2.3. Hướng phát triển của đề tài 72 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 IV DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Hình 1.2. Ảnh biến dạng do nhiễu 5 Hình 1.3. Ưu điểm của hệ thống QLNS bằng phần mềm 10 Hình 1.4. Hạn chế của hệ thống QLNS sử dụng công nghệ RFID 12 Hình 1.5. Sơ đồ khối hệ thống QLNS ứng dụng nhận dạng khuôn mặt 14 Hình 1.6. Mô hình hệ thống RFID cơ bản 18 Hình 2.1. Sơ đồ khối phương pháp nhận dạng khuôn mặt sử dụng bộ phân loại SVM và các đặc trưng BDIP, BVLC 23 Hình 2.2. Phân loại BVLC 26 Hình 3.1. Mẫu lưu trữ nhân viên 29 Hình 3.2. Mẫu phiếu chấm công nhân viên 29 Hình 3.3. Mẫu bảng lương nhân viên 30 Hình 3.4. Biểu đồ phân cấp chức năng 32 Hình 3.5. Biểu đồ mức ngữ cảnh 33 Hình 3.6. Biểu đồ mức đỉnh 34 Hình 3.7. Sơ đồ thực thể liên kết ERD 36 Hình 3.8. Lưu đồ thuật toán nhập thông tin nhân viên 44 Hình 3.9. Lưu đồ thuật toán tìm thông tin nhân viên 45 Hình 3.10. Lưu đồ thuật toán sửa thông tin nhân viên 46 Hình 3.11. Lưu đồ thuật toán xóa thông tin nhân viên 47 Hình 3.12. Lưu đồ thuật toán thêm thông tin giao việc cho nhân viên 48 Hình 3.13. Lưu đồ thuật toán sửa thông tin giao việc cho nhân viên 49 Hình 3.14. Lưu đồ thuật toán xóa thông tin giao việc cho nhân viên 50 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 V Hình 4.1. (a) Ảnh gốc; (b) Ảnh BVLC 53 Hình 4.2. Minh họa một số ảnh trong tập S + (hàng trên) 55 và tập S - negative (hàng dưới). 55 Hình 4.3. Ảnh đầu vào có độ tương phản thấp và sau khi cân bằng mức xám. 55 Hình 4.4. Đường cong ROC với đặc trưng BVLC 57 Hình 4.5. Giao diện dành cho người sử dụng 58 Hình 4.6. Giao diện dành cho người quản lý 59 Hình 4.7. Các chức năng Danh mục công việc, trình độ, và phòng ban 60 Hình 4.8. Chức năng quản lý thông tin cá nhân của nhân viên 61 Hình 4.9. Chức năng giao việc cho nhân viên 62 Hình 4.10. Chức năng chấm công cho nhân viên 63 Hình 4.11. Chức năng tính lương cho nhân viên 64 Hình 4.12. Chức năng giám sát chứng thực 65 Hình 4.13. Báo cáo về thông tin nhân viên 66 Hình 4.14. Giao diện module thu nhận thông tin đầu vào 68 Hình 4.15. Giao diện tổng thể của hệ thống QLNS 69 ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và RFID 69 Hình 4.16. Các kết quả nghiên cứu đạt được 71 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 VI DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1. Bảng liệt kê các thuộc tính 35 Bảng 3.2. Bảng từ điển dữ liệu 39 Bảng 4.1. So sánh các wrapper kết nối OpenCV với .NET 53 Bảng 4.2. Kết quả kiểm tra 56 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 VII DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT STT TỪ VIẾT TẮT THUẬT NGỮ TIẾNG ANH THUẬT NGỮ TIẾNG VIỆT 1 BDIP Block Difference of Inverse Probabilities Sai lệch khối của xác suất nghịch đảo 2 BVLC Block Variation of Local Correlation Coefficients Sai lệch khối của các hệ số tương quan cục bộ 3 DFD Data Flow Diagram Biểu đồ luồng dữ liệu 4 ERD Enity Relationship Diagram Biểu đồ quan hệ thực thể 5 FD Function Diagram Biểu đồ chức năng 6 LAN Local Area Network Mạng nội bộ 7 PCA Principal Component Analysis Phân tích thành phần chủ yếu 8 RFID Radio Frequency Identification Nhận dạng bằng sóng vô tuyến 9 ROC Receiver Operating Characteristic Đặc tính hoạt động của đầu vào 10 SVM Support Vector Machine Vecto trợ giúp 11 QLNS Quản lý nhân sự Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 1 LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh là một lĩnh vực nghiên cứu rộng và có rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Một trong những khía cạnh nghiên cứu của xử lý ảnh là nhận dạng khuôn mặt. Kỹ thuật này cho phép chúng ta nhận dạng khuôn mặt người từ ảnh tĩnh hay video bằng cách so sánh với kho dữ liệu có sẵn trong hệ thống. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và truyền thông, rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt có độ chính xác cao, hiệu quả và dễ sử dụng đã được áp dụng nhiều trong các hệ thống tương tác giữa người và máy, đặc biệt là các hệ thống quản lý, đặc biệt là các hệ thống quản lý đòi hỏi có độ bảo mật và có tính ưu việt như hệ thống quản lý nhân sự, quản lý hàng hóa, giám sát sân bay. Để xây dựng được một hệ thống quản lý nói chung và quản lý nhân sự nói riêng với những đòi hỏi về tính ưu việt, hiệu quả cao cũng như đảm bảo được các yêu cầu về an ninh khắt khe, các nhà nghiên cứu và kỹ thuật đã tích hợp các công nghệ khác nhau như công nghệ thông tin, tự động hóa, công nghệ không dây… trong cùng một hệ thống. Có thể nói một trong những xu hướng phát triển chính của khoa học công nghệ hiện đại đó là tổng hợp thành tựu của các lĩnh vực khác nhau để xây dựng một hệ thống đáp ứng được những yêu cầu ngày càng cao của sản xuất và đời sống. Dựa trên cơ sở của việc nghiên cứu và đề xuất một phương pháp nhận dạng khuôn mặt mới có độ chính xác cao, em đã phát triển nghiên cứu của mình trong một ứng dụng về quản lý nhân sự sử dụng nhận dạng khuôn mặt làm nền tảng hoạt động chính. Đề tài mà em thực hiện trong luận văn là nghiên cứu đặc trưng BVLC sử dụng trong module nhận dạng khuôn mặt và thiết kế phần mềm quản lý nhân sự ứng dụng cho phương pháp nhận dạng khuôn mặt . Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Tiến Dũng đã có những định hướng và góp ý quý báu đối với em, để em hoàn thành tốt luân văn của mình với kết quả tốt nhất. Cuối cùng em xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên em trong thời gian vừa qua. Hà Nội, ngày tháng năm 2012 Học viên Trần văn Huy Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 2 Chương 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1. Các phần tử cơ bản của hệ thống xử lý nhận dạng ảnh Xử lý nhận dạng ảnh đã và đang được ứng dụng rộng rãi hiện nay. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý nhận dạng ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý nhận dạng ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ xem xét các bước cần thiết trong xử lý nhận dạng ảnh. Trước hết là quá trình thu nhận nhận dạng ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hóa (loại CCD - Charge Coupled - Device). Hình 1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý nhận dạng ảnh Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ phận cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Quá trình phân tích nhận dạng ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước hết là công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 3 nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc, trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v Cuối cùng, tùy theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý nhận dạng ảnh có thể mô tả ở hình 1.1. Đối với một hệ thống xử lý nhận dạng ảnh thu nhận qua camera - camera như là con mắt của hệ thống. Có 2 loại camera: camera ống loại CCIR và camera CCD. Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét ảnh với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm 625 dòng. Loại CCD gồm các photo điốt và làm tương ứng một cường độ sáng tại một điểm ảnh ứng với một phần tử ảnh (pixel). Như vậy, ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolution). 1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý nhận dạng ảnh Như đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy được một cách khái quát các vấn đề chính trong xử lý nhận dạng ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trước tiên ta xem xét hai khái niệm (thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh đó là Pixel (phần tử ảnh) và grey level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính. 1.2.1. Một số khái niệm • Pixel (Picture Element): phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Trong quá trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hóa thành phần giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là [...]... n lý nhân s Chương 3 PHÂN TÍCH VÀ THI T K PH N M M QU N LÝ NHÂN S 3.1 Gi i thi u ph n m m qu n lý nhân s Ch c năng chính c a ph n m m thi t k nh m qu n lý t t c a các doanh nghi p ho c cơ quan m t cách t tin cá nhân c a nhân viên, gi i ngũ nhân viên ng Ph n m m qu n lý các thông i làm, thông tin nh c vi c cho nhân viên, k t xu t các báo cáo ch m công và tính lương cho nhân viên Ph n m m bao g m các. .. n nh n d ng, trong h th ng này th RFID s ư c c p phát cho các nhân viên • u c RFID (RFID reader) • Module x lý RFID database trong ph n m m QLNS Hình 1.6 Mô hình h th ng RFID cơ b n Tr n văn Huy – K thu t i n t – K3 18 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s N i dung v cơ ch ho t ư c trình bày c ng c a RFID trong h th ng s th trong nh ng ph n sau 1.4.2.4 Ph n m m qu n lý nhân s Ngày nay... m t cách ti n l i, nhanh chóng và chính xác Tr n văn Huy – K thu t i n t – K3 19 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s Chương 2 MODULE NH N D NG KHUÔN M T VÀ C TRƯNG BVLC N i dung c a chính trong chương này nh m gi i thi u t ng quan v bài toán nh n d ng khuôn m t, các phương pháp ti p c n gi i quy t bài toán nh n d ng khuôn m t, các ng d ng c a h th ng nh n d ng khuôn m t và cơ s lý thuy... thu t i n t – K3 8 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s 1.3 Nh ng v n t ra v i các h th ng QLNS hi n nay Các h th ng QLNS hi n nay ư c s d ng r t ph bi n và r ng rãi t trong các công s , xí nghi p, nhà máy cho n các cơ quan t ch c Nhà nư c, trư ng h c, b nh vi n, khách s n…[1] Có th nói các h th ng QLNS ã mang l i m t cu c cách m ng trong lĩnh v c qu n lý, không nh ng gi m th i gian... xác c a u vào cho h th ng qu n lý, kh c ph c các thi u sót và nh m l n trong quá trình giám sát truy nh p h th ng c a các nhân viên trong công ty Tr n văn Huy – K thu t i n t – K3 11 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s Hình 1.4 H n ch c a h th ng QLNS s d ng công ngh RFID Trư c nh ng h n ch còn t n t i m t h th ng QLNS áp ng ư c y các h th ng hi n th i, các ch c năng cơ b n và xây d... ng d ng trong h u h t các lĩnh v c c a cu c s ng hi n i Trong cu c s ng hàng ngày, chúng ta ho c gián ti p u ti p xúc m t cách tr c ti p n các h th ng ph n m m v i quy mô t nh n l n T các thi t b dân d ng trong gia ình như tivi, máy gi t, lò vi sóng… u ư c ng d ng các ph n m m nhúng i u khi n ho t ng hàng, các công ty, trư ng h c… T t c ph n hay toàn b công vi c n các h th ng l n như trong các ngân... l n như trong các ngân u ư c ng d ng ph n m m trong m t óng góp m t ph n quan tr ng trong th gi i ph n m m ó là các ph n m m qu n lý d li u, Qu n lý s n ph m trong kho, qu n lý bán hàng, qu n lý sách, qu n lý sinh viên, qu n lý nhân s công ty… u là nh ng ví d r t i n hình v d li u Ph n m m QLNS ư c xây d ng v i m c ích ng d ng công ngh RFID và nh n d ng khuôn m t g m 2 ph n chính: • Giao di n dành cho... lý giám sát gi i quy t b ng cách áp d ng m t công ngh nh n d ng t nh n d ng b ng sóng i n t RFID M i ngư i dùng mà i u này có th ư c ng ó là công ngh ây là m i nhân viên s ư c phát m t th RFID v i m t mã s duy nh t, m i khi ra vào công ty ho c các Tr n văn Huy – K thu t i n t – K3 9 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s phòng ban, ngư i s d ng ch c n qu t th qua m t s th s xác t nh nhân. .. nh Các mô hình bi u di n nh cho ta m t mô t lô gic hay tính ch t c a hàm này Trong bi u di n nh c n chú ý ho c các tiêu chu n "thông minh" nh lư ng các n tính trung th c c a nh o ch t lư ng nh ho c tính hi u qu c a các k thu t x lý Tr n văn Huy – K thu t i n t – K3 4 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s Vi c x lý nh s yêu c u nh ph i ư c m u hóa và lư ng t hóa Thí d m t nh ma tr n 512... K3 15 Nh n d ng khuôn m t ng d ng trong các qu n lý nhân s 5.2 N u 2 d ki n này không so kh p, h th ng ưa ra c nh báo và cho phép ăng nh p l i 6 Ph n m m QLNS s có Staff Database, v i thông tin ư c tr v sau quá trình ăng nh p thành công ( nh khuôn m t, thông tin th RFID ã s d ng, th i gian ăng nh p) s ư c x lý th c hi n các ch c năng: Qu n lý nhân viên, ch m công tính lương và k t xu t các báo cáo nh . cho hệ thống quản lý, khắc phục các thiếu sót và nhầm lẫn trong quá trình giám sát truy nhập hệ thống của các nhân viên trong công ty. Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự. là các hệ thống quản lý, đặc biệt là các hệ thống quản lý đòi hỏi có độ bảo mật và có tính ưu việt như hệ thống quản lý nhân sự, quản lý hàng hóa, giám sát sân bay. Để xây dựng được một hệ thống. 1.4.2. Các chức năng cơ bản của hệ thống 15 Chương 2 20 Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 II MODULE NHẬN DẠNG 20 KHUÔN MẶT VÀ