ĐỒ ÁN MÔN HỌC CƠ ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI NHẬN DIỆN NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CƠ KHÍ #‹X® ĐỒ ÁN MƠN HỌC CƠ ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI: NHẬN DIỆN NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG Giáo viên hướng dẫn: Th§ Nhữ Q Thơ Nhóm sinh viên thực hiện: Vũ Minh Đức 2018603884 Phạm Văn Giang 2018603943 Nguyễn Minh Hồng Hà Nội - Năm 2021 2018605201 LỜI NĨI ĐẦU Thế kỷ XXI chứng kiến phát triển vượt bậc khoa học công nghệ , đánh dấu mở đầu thời đại công nghệ 4.0 Nhưng bên cạnh thảm họa mơi trường người trực tiếp gián tiếp tạo Điển đại dịch Covid- 19 khởi phát vào cuối thập ký thứ làm cho hàng trăm triệu người mặc bệnh, cướp hàng triệu sinh mạng, gây thiệt hại kinh tế làm chậm tiến độ phát triển lồi người Nó tạo thách thức lớn khoa học công nghệ người để chạy đua thăng dịch bệnh Để góp phân vào cơng lùi dịch bệnh thời đại cơng nghệ nhóm chúng em nghĩ ý tưởng “ Máy nhận diện người không đeo trang ” Sản phẩm hệ thống camera nhận diện, giám sát đặt trước cơng vào văn phịng, siêu thị, nơi cơng cộng để nhận diện người không đeo trang cảnh báo ngồi loa Mơ hình sử dụng camera thu lại hình ảnh khn mặt người vào cơng đưa lên máy tính, sau sử dụng phần mềm python thư viện open cv để xử lý ảnh thu cuối củng phát tín hiệu loa để cảnh báo, giúp nâng cao ý thức người góp phần lùi dịch bệnh Nhóm em xin chân thành cảm ơn đến thầy, cô môn Cơ Điện Tử Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cung cấp tài liệu để hoàn thành đề tài nghiên cứu Đồng thời, nhóm em muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn thầy Nhữ Quý Thơ, thầy tận tình hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ nhóm suốt q trình thực đỗ án mơn Nhóm xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè hỗ trợ chia kinh nghiệm cho nhóm thời gian qua Cuối nhóm em xin chúc thầy tồn thê bạn lớp nhiêu sức khỏe thành công công VIỆC Xin chân thành cảm ơn! CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Lịch sử nghiên cứu Những người tiên phong công nghệ nhận diện khuôn mặt Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf Charles BIsson Năm 19ó4 1965, Bledsoe với Wolf Bisson bắt đầu sử dụng máy tính đê nhận diện khn mặt người Trở lại năm 2010, Facebook bắt đầu triển khai chức nhận diện khuôn mặt giúp xác định người xuất ảnh đăng Facebook Tính gây tranh cãi với phương tiện truyễn thông tin tức, làm dây lên loại viết liên quan đến quyên riêng tư cá nhân Tuy nhiên, người dùng Facebook nói chụng dường không bận tâm tới điều nøày, 350 triệu ảnh đăng tải găn thẻ mối ngày Công nghệ nhận diện khuôn mặt sau ứng dụng nhiều vào thiết bị thông minh sống Cụ thể, công nghệ sử dụng thay cho khóa mở điện thoại FacelD trở thành từ khóa hot nhất, chìa khóa khiến Iphone X bán chạy hết Bước vào năm 2021, công nghệ nhận diện khuôn mặt phát triển tốc độ chóng mặt việc sử dụng cơng nghệ ngày trở nên phổ biến Không lĩnh vực phô biên bán lẻ, văn phịng, an toản xe bt, hãng hàng khơng mà diện ngành y tế Đặc biệt thời kỳ dịch bệnh phát triển mạnh mẽ việc kiểm soát số lượng người nhận diện người vấn đề khó khăn số lượng người lớn khó kiểm sốt Vì cơng nghệ nhận diện khuôn mặt ứng dụng thiết thực vào thời đại Với tính cấp thiết biện pháp phịng ngừa tình hình nay, mong muốn góp phần cơng sức giúp lùi dịch bệnh, bắt kịp với thời đại nhóm chúng em nghĩ ý tưởng đề tài “THIẾT BỊ NHẬN DIỆN NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG” Thiết bị để góp phần phát nhắc nhớ người có hàng vi khơng đeo trang đeo trang không cách nơi công cộng đưa lời cảnh báo với người Nó giúp nhận diện người không đeo trang cách xác, linh hoạt có độ phủ rộng rãi 1.2 Các vấn đề đặt Để giải đề tài nhóm nghiên cứu cần giải số đề sau: - Về khí: Hệ thống phân luồng người di chuyển, cho phép người lane, hệ thống barie đóng mở cửa tự động Hệ thống đảm bảo kết cầu hợp lý, vững hiệu kinh tế Thiết kế lắp đặt hệ thống khí có vật liệu đủ bền, dễ dàng kiểm tra bảo dưỡng thay thiết bị, có tính an tồn cao -_ Hệ thống điện điều khiến : hệ thống camrera nhận diện người không đeo khâu trang , phát tín hiệu cảnh báo, nhắc nhở rạ,loa Hệ thống đảm bảo có thiết ê nhỏ gọn, có độ phân giải cao, camera phơ biên thị trường,có vật liệu đủ bên, dễ dàng bảo dưỡng, thay giá thành phủ hợp -_ Phần mềm lập trình: phần mềm lập trình python lập trình máy tính Phần mềm lập trình xác, phổ biến, tích hợp nhiều thiết bị, nhiều chương trình, có câu trúc code rõ ràng, có thư viện đủ Thử nghiệm đánh giá: Hệ thống phải đảm bảo độ xác cao, phạm vi rộng, đảm bảo nhận diện trường hợp người đeo trang không quy cách, đeo loại trang khác 1.3 Phương Pháp Nghiên Cứu 1.3.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết ° Nghiên cứu qua kênh thông tin, Infernet, qua việt nước vả quốc tế ứng dụng xử lý ảnh để áp dụng vào thiết kế - - Tìm hiểu sở lý thuyết, ứng dụng, viết chương trình điều khiến xử lý ảnh - - Tìm hiểu sở lý thuyết nhận diện khuôn mặt 1.3.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm ° - Thiêt kê hệ thông, xây dựng mơ hình thực tê - - Sử dụng phương pháp thử sai (Trial & Error) để thử nghiệm sửa lỗi hệ thống 1.4 Giới hạn nghiên cứu Với giới hạn đề tài: “ Nhận diện người không đeo khâu trang” nhóm nghiên cứu sâu vào nghiên cứu vấn đề sau - Xây dựng thành cơng chương trình xử lý ảnh băng ngơn ngữ Python thư viện OpenCˆV mô laptop - Tìm hiểu thiết kế mơ hình hồn chỉnh nhận diện người không đeo khâu trang sử dụng camera 1.5 Ý Nghĩa thực tiễn Đề tài “ Nhận diện người khơng đeo trang”ˆ giúp sinh viên có thêm nhiều kiến thức, kinh nghiệm có nhìn tổng quan trình để thực đồ án, giúp sinh viên đạt số kết sau: - Hiểu trình tự hoạt động hệ thống - Xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiến hệ thống - Xây dựng thành cơng chương trình kiểm tra sản phẩm ngôn ngữ Python thư viện OpenCV mô laptop - Xây dựng mơ hình thực tế CHƯƠNG TỎNG QUAN VÉ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Lý thuyết xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chun dụng riêng cho Xử lý ảnh kỹ thuật áp dụng việc tăng cường xử lý ảnh thu nhận từ thiết bị camera, webcam Do đó, xử lý ảnh ứng dụng phát triển nhiều lĩnh vực quan trọng như: + Trong lĩnh vực quân sự: xử lý nhận dạng ảnh quân + Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa + Trong lĩnh vực an, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mâu mắt, + Trong lĩnh vực giải trí: trị chơi điện tử + Trong lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng phân tích ảnh Sau đây, ta xét bước cần thiết trình xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới bên thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiêu CCIR) Gần với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lây từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý Mặt khác ảnh quét từ vệ tinh chụp trực tiếp máy quét ảnh Hình 4.1 mơ tả bước xử lý ảnh _v| ) Thu nhận ảnh „| Tiềnxử lý ãnh Phân đoạn ảnh „| Biểu diễn „| Và mỗ tả SH Nhân dang vũ nội suy - HUẾ T” ` ` J—— Cơ sở tri thức — „ Ảnh 2-1 Quy trình xử lý ảnh 2.1.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu trăng đen Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dịng), có loại camera số hóa (như loại CCD — Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại quét dòng, ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 2.1.2 Tiền xử lý (Image processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét 2.1.3 Phân đoạn (Segmenfation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần đề biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu chữ địa tên người thành từ, chữ, sô (hoặc vạch) riêng biệt đê nhận dạng Đây phân phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm mắt độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn 2.1.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đây phần sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết vùng lân cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất đề thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Extration) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thơng tin định lượng làm sở đề phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phận biệt ký tự với ký tự khác 2.1.5 Nhận dạng nội suy ảnh Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loại ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mơ hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: + Nhận dạng theo tham số + Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ In, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt nĐƯỜI, 2.1.6 Cơ sơ tri thức (Knowledge Base) Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy 2.1.7 Mô tả ( biểu diễn ảnh) Ảnh sau số hóa lưu vào nhớ, truyền sang khâu đề phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thơ, địi hỏi dung lượng nhớ cực lớn không hiệu theo quan điểm ứng dụng công nghệ Thông thường, ảnh gọi đặc trưng ảnh như: biên ảnh, vùng ảnh Cảnh quan (Scene) |: Nén '2 ảnh ảnh | KT : k nẢ r | Thu ' Ì ảnh ' ' : SỐ † hóa Ä Truyền Lưu [7ï {H] tHrTng Hự — Trích ảnh _„| & Nâng ch lượng ảnh chọn †* lIrưng | ° z „| Khôi phục ì sä n ảnh đc “ _ &b -Ảnh Phân: Xa “Í đoạn ¡| h đặc Cái Hiến Phân |; t| xinh | _—— TY rúc kì Mơ tả " nội THẾ Trích E'2ttGgiGdGlcbiezoiosteegdä chon Ihu nhãn anh hệ quan Ảnh 2.1-2 Sơ phân tích xử lý ảnh lưu đồ thông tin khối 2.2 Cơ sở lý thuyết nhận dạng khuôn mặt 2.2.1 Cơ sở lý thuyết nhận diện khuôn mặt Với tốn có nhiều cách để làm cách có ưu nhược điểm khác Các cách triển khai gồm: Cách 1: Phát khuôn mặt, sau detect trang mặt (băng SSD, YOLO ) Nếu khơng có trang cảnh báo Ưu điểm độ xác khác cao nhược điêm cần phải có data face mask đê tran F Rgiognbi? sè “ x2 Face Jlask lnput Giassifla† Qut†nu† Ảnh 2.2.1-1 Phương pháp nhận điện khuôn mặt theo cách truyền thơng Cách 2: Phát khn mặt sau sử dụng landmark để detect mouth area Sau tính tốn averàe saturafion compare với l threshold đặt để check xem có đeo trang hay Khơng Cách náy có ưu điểm khơn cân data, tôc độ chạy cao cách I điêu kiện ảnh sáng thay đơi không detect chuẩn +18 xsịa * *#?Ủ & #Zl +38 e36 +37, ;axa" ?o x23 “28 40 #Í 24 K33 TÔ 45 zB “7 “1 an, qy2 4E K tzH “30 ve” 1B “31 +Ấ, say aựp 3Ẻ 3Ế "3 “ e 5Ũ + s đ§* E† +0 t B1 /@82 đ@B3 gz +đBỡ ô64 + : t5 + Kệ saa - .7 #15 # h BÀ “4 +58 t13 13 ®ũ k7 11 °£ủ z8 * 1đ Ảnh 2.2.1-2 Phương pháp sử dụng điểm đánh dấu ( landmark) Đối với yêu cầu toán đặt sử dụng barie phân nhận diện khn mặt khung hình, khơng cơng đoạn phân tách khuôn mặt khung hình Vì lựa chọn phương pháp phù hợp đơn giản hơn, không cần nhiều data công đoạn train 2.2.2 Các công cụ hỗ trợ lập trình + Phân mềm lập trình: Hiện xử lý ảnh giảng dạy trường đại học ứng dụng vào thực tế nhiều phần mềm chỉnh sửa hình ảnh hay nhận biết khn mặt Chính có nhiều cơng cụ để lập trình ứng dụng vào thực tế, Như phải Matlap, hay ngôn ngữ Python, C++, Java, điểm chung ngơn ngữ lập trình thư viện mã nguỗn mở Open CV Trên quan điêm cá nhân nhóm xin trình bày sơ ý kiên ngơn ngữ lập trình xử lý ảnh sau: -_ C++; Đây ngơn ngữ chính, ưa chuộng nhanh, nhiều tùy chọn, có IDE Visual Studio tốt Người học bối rơi với thiết lập nó, sau thiết lập hữu ích để tối ưu hóa sản phẩm -_ Python: Do ngơn ngữ viết code ngắn gọn nhất, phải cài đặt, thiết lập nên Python dùng đê demo OpenCV nhiêu nhât Khi code băng Python dễ dàng lập trình nhiều hệ điều hành -_ Java: Cũng tương tự C++, tốc độ nhanh, đa tảng -_ Android: Là tương lai OpenCV tích hợp sẵn camera, tiện lợi, linh hoạt =>Trong để tài nhóm định chọn ngơn ngữ lập trình Python ngơn ngữ viết code ngắn gọn đồng thời ngôn ngữ sử dụng phổ biến với Open CV + Công cụ hỗ trợ lập trình: Để giải tốn xử lý hình ánh, ta có nhiều giải pháp khác Từ phần cứng phần mềm Ta điểm qua vài thiết bị xử lý ảnh hay sử dụng có hiệu cao sau: Máy tính PC, laptop Đây phương pháp đơn giản Có thể tận Dụng mainboard máy tính hay chí máy tính xách tay với chức đơn vị xử lý ảnh, đưa định Với việc kết nối camera hay webcam ta hoàn toàn chủ động trình nhận xử lý ảnh Các giao tiêp ngoại vi phô biên UART, Parallel, USB hay KeyboarD Việc sử dụng PC, laptop có thu nhược điểm sau: * Ưu điểm: - Rất dễ dàng phát triển ứng dụng dựa phần mềm lập trình C, VisualC, VisualBasic , phủ hợp cho người bắt đầu nghiên cứu vê lĩnh vực xử lý ảnh đặc biệt có rât nhiêu thư viện mở phục vụ cho xử lý ảnh, rât thuận tiện cho người băt đâu tìm hiệu xử lý ảnh - Có tốc độ xử lý khơng cao - Dễ Dàng lập trình, kiểm lỗi s Hệ điều hành quen thuộc (winDows/linux) - Các cơng cụ lập trình biên Dịch phơ biến (C, CE, VisualC, Visual Basic ) * Nhược điêm: - Dễ hư hỏng Do va đập hay tác nhân khác Có q nhiều thành phần khơng sử Dụng đến - Kích thước, khối lượng lớn - Chỉ giao tiếp với ngoại vi thông qua chuẩn phổ biến 2.3 Nguyên lý hoạt động barie tự động Barie tự động sử dụng nguồn điện lưới dân dụng với 220V, tần số 50Hz Nguyên lý hoạt động barle tự động sau Các loại barie tự động đấu nối sẵn với main điều khiến nên sau lắp đặt chắn đấu nối với nguồn điện xong người dùng cần nhắn nút bảng điều khiến tín hiệu truyền đến tủ barrie giúp tủ điều khiển tự động đóng mở theo ý người sử dụng Khi xe qua hết, vịng cảm biến có nhiệm vụ cung cấp thông tin cho tủ để hạ chắn xuống Mỗi barie thường trang bị điều khiến từ xa với bán kính điều khiển khoảng 50m điều khiến cắm điện đề bàn Trong trường hợp mắt điện bên tủ chứa thiết bị thiết kế có sẵn năm vặn tay giúp đóng mở barrier (khơng tốn sức có trợ lực) Barle tự động thường kết nối với hệ thống máy tính, đầu đọc thẻ máy đọc vân tay kết hợp với vịng cảm biến barie tự động điều khiến hệ thống Trong đề tài barie kết nối với máy tính nhận tín hiệu điều khiên từ camera nhận diện khn mặt đê đóng mở cửa CHƯƠNG MƠ HÌNH HĨA VÀ MƠ PHỎNG 3.1 Tính tốn, thiết kế hệ thống khí Câu tạo kỹ thuật Vỏ thân trụ máy barie tự động Thân vỏ barie tự động làm thép chuyên dụng chịu lực cao Vỏ động thiết kế theo kiểu gợn sóng Có tác dụng làm giảm tiếng ồn, giúp động tản nhiệt nhanh vận hành Bề mặt thân vỏ sử lý oxy hóa kỹ càng, giúp cho bề mặt barie ln đẹp Thiết kế bên ngồi gọn nhẹ, dễ sử dụng, Màu sắc đa dạng, đẹp mắt Cầu tạo kỹ thuật Động barie hộp giảm tốc barie tự động Motor barie tự động thiết kế hệ thống bảo vệ nhiệt thông minh Barie tự động vận hành liên tục khống chế tăng nhiệt Motor, khiến cho motor không bị chảy Động barie truyền động khơng có bánh răng, khơng dây curoa Khi thiết kế tính tốn loại trừ tạp loạn, thể tích ruột máy nhỏ, sử dụng ơn định, độ bền cao Động barie có cấu vận hành có tốc độ khơng Khiến cần chắn khởi động chậm, vận hành nhanh, dừng chậm, loại trừ rung động cần chắn nâng lên hạ xuống Mạch điều khiến barie cảm biến barie tự động Mạch điều khiến kỹ thuật số thiết kế cách tỉnh vi Giúp cho ln thu thập tín hiệu từ cảm biến camera để lệnh đóng mở Ì cách xác Hệ thống điều khiển kỹ thuật số mang tính ơn định Độ xác tuyệt đối, động tác nhằm khơng Ngồi ra, barie tự động cịn thiết kế cơng giữ kéo dài thời gian đặc biệt có cơng hiệu điều khiển kép Máy tính truyền tín hiệu xác, cần nâng lên hạ xuống có độ nhạy cao, vị trí 4 Câu tạo kỹ thuật cầu hoạt động Thanh chăn baric tự động (cần barIe) Thanh chắn barie tự động phần thiếu cấu tạo kỹ thuật barie tự động Thanh chăn barie tự động thường làm hợp kim nhôm Cần barie có nhiều cấu hình như: cần rào — Barie cần rào (barie rào); barie cần thắng: hay barie cân gâp Về cấu vận hành chắn barie có tốc độ không Nên chắn khởi động chậm, vận hành nhanh, dừng chậm loại trừ rung động cần chăn Cơ câu vận hành cần barie cấu tạo kỹ thuật barie tự động mang tính lâu dài với góc vng 90 độ Điều giúp loại trừ cố ý muốn có chướng ngại vật gây dẫn đến chuyên động góc 3600 thơng số kỹ thuật barie tự động (cấu tạo kỹ thuật barie tự động) - Quy cách máy (dài *rộng*cao): 270*350*1060 - Bản cần (dài *rộng*cao) : 800 * 50 * 50 - Độ cao cần chăn mặt đất (mm): 880 - Thời gian cần dựng hạ (s): 2s (Cần dài (m): 0- ) - Trọng lượng thân máy (kg): 30 kg - Điện áp (V) +10%: 220 Tần số (HZ): 50 - Cơng suất (WAC): 90 - Dịng điện (A) +5%: 0.8 - Nhiệt độ làm việc ( độ bách phân): -30'+ đến < 501 Ảnh 3.1-1 Hệ thơng Barie phân làn, đóng mở cửa tự động 3.2 Tính tốn, thiết kế hệ thống nhận dạng điều khiến ... KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG? ?? Thiết bị để góp phần phát nhắc nhớ người có hàng vi khơng đeo trang đeo trang không cách nơi công cộng đưa lời cảnh báo với người Nó giúp nhận diện người khơng đeo trang. .. Máy nhận diện người không đeo trang ” Sản phẩm hệ thống camera nhận diện, giám sát đặt trước cơng vào văn phịng, siêu thị, nơi công cộng để nhận diện người không đeo trang cảnh báo loa Mơ hình... thống phải đảm bảo độ xác cao, phạm vi rộng, đảm bảo nhận diện trường hợp người đeo trang không quy cách, đeo loại trang khác 1.3 Phương Pháp Nghiên Cứu 1.3.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết