NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN FACE MASK DETECTION ỨNG DỤNG TRONG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT ĐEO KHẨU TRANG

Face Mask Detection là một lĩnh vực thuộc Computer Vision, được nghiên cứu rộng rãi trong 2 năm trở lại đây do tác động của dịch Covid19. Tương tự như Face Detection hay Object Detection, Mask Detection đề cập đến khả năng của hệ thống máy tính và phần mềm để định vị các đối tượng trong một hình ảnh và xác định từng đối tượng, cụ thể ở đây là khẩu trang.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ~~~~~~~ ~~~~~~ – BÁO CÁO THỰC TẬP KỸ THUẬT Đề tài: NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN FACE MASK DETECTION ỨNG DỤNG TRONG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT ĐEO KHẨU TRANG Sinh viên thực hiện: TRẦN THÁI SƠN Lớp: ET-LUH17 MSSV: 20187148 Đơn vị thực tập: ADEEP TECHNOLOGY Giảng viên hướng dẫn: TS VÕ LÊ CƯỜNG Hà Nội, 6-2021 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 MỤC LỤC MỤC LỤC A LỜI NÓI ĐẦU .2 B NỘI DUNG Chương 1: Giới thiệu đơn vị thực tập Công ty ADeep Technology .3 1.1 Giới thiệu công ty ADeep Technology .3 1.2 Chức tổ chức 1.3 Nhiệm vụ tổ chức 1.4 Cơ cấu tổ chức Chương 2: Nội dung thực tập kỹ thuật .8 2.1 Các vị trí cơng việc đơn vị .8 2.2 Các lĩnh vực hoạt động đơn vị 2.3 Nội dung công việc giao thực tập 2.4 Kết đạt 23 Chương 3: Nhận xét, đánh giá thân 24 3.1 Ưu điểm 24 3.2 Nhược điểm 24 3.3 Đề xuất thân 24 C KẾT LUẬN 26 D PHỤ LỤC 27 I Danh mục hình ảnh 27 II Danh mục bảng biểu 28 TÀI LIỆU THAM KHẢO .29 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 A LỜI NÓI ĐẦU Thực tập kỹ thuật giai đoạn vô quan trọng sinh viên trước bước vào sinh viên năm với nhiều đồ án, tập lớn Trong việc học tập trường, dù có buổi thực hành, mang nặng tính lý thuyết, việc thực tập giúp sinh viên có hội tiếp cận thực tế khách quan hội áp dụng lý thuyết học tác động vào mơi trường thực tế Khơng có vậy, thực tế có nhiều đặc điểm khác biến đổi không ngừng, việc áp dụng kiến thức vào thực tế đòi hỏi sinh viên phải học kỹ đánh giá, nhận xét khác biệt so với lý thuyết biết cách biến đổi, phát triển kiến thức học Đây kỹ quan trọng sinh viên trước bước vào sinh viên năm xa làm việc thực tế Vì thực tập kỹ thuật có vai trị quan trọng sinh viên Ngày nay, sinh viên thực tập có nhiều thuận lợi, ngành Điện tử - Viễn thông Kinh tế Việt Nam ngày phát triển, công ty làm việc ngành công nghệ cao thành lập ngày nhiều, sinh viên thực tập có nhiều hội lựa chọn công ty phù hợp với khả chun ngành Được thực cơng việc đam mê mơi trường thực tế điểm thuận lợi giúp sinh viên nhanh chóng tích lũy nhiều kinh nghiệm thời gian thực tập Bên cạnh đó, tồn khơng khó khăn sinh viên thực tập Đó bỡ ngỡ bước vào môi trường làm việc thực tế, chưa có tác phong làm việc cơng nghiệp mơi trường chun nghiệp Đặc biệt sinh viên cịn chưa có kỹ mềm như: kỹ làm việc nhóm, kỹ thuyết trình, kỹ báo cáo… Đây khó khăn ban đầu sinh viên thực tập cần quan doanh nghiệp giúp đỡ hoàn thiện trình làm việc, thực tập Em may mắn nhận thực tập tốt nghiệp công ty ADeep Technology thầy Võ Lê Cường Em xin chân thành cảm ơn công ty ADeep Technology, thầy Võ Lê Cường viện Điện tử - Viễn thông tạo điều kiện thuận lợi giúp em hoàn thành tốt nội dung thực tập kỹ thuật TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 B NỘI DUNG Chương 1: Giới thiệu đơn vị thực tập 1.1 Giới thiệu công ty ADeep Technology 1.1.1 Thông tin chung đơn vị Công ty ADeep Technology, thành lập từ tháng năm 2019, chuyên nghiên cứu phát triển giải pháp sản phẩm trí tuệ nhân tạo (học máy, học sâu, AI biên) cho tốn thị giác máy Hình 1.1 Logo công ty Adeep Technology Tên đơn vị: ADeep Technology Năm thành lập: 2019 Địa chỉ: Lô 15 D5 Khu thị Định Cơng, Quận Hồng Mai, TP Hà Nội Số điện thoại: 0961111396 (Thầy Cường) 1.1.2 Tình hình phát triển TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Trong năm gần đây, Việt Nam tích cực hội nhập quốc tế sâu rộng, thực nhiệm vụ cơng nghiệp hóa – đại hóa hóa đất nước Nhu cầu thông tin liên lạc, kết nối người khắp nơi sử dụng thiết bị công nghệ cao ngày lớn Khơng đứng ngồi xu thời đại đó, cơng ty ADeep Technology tích cực tìm tịi, nghiên cứu phát triển hệ thống thông tin, thiết bị điện tử tinh vi ngày phức tạp để đáng ứng nhu cầu ngày cao đất nước Khi thành lập, công ty có thành viên, cịn thiếu nhiều sở vật chất, thành viên chưa có kỹ làm việc, kiến thức cịn hạn chế, chưa có người trước để hướng dẫn định hướng Ý thức khó khăn đó, thành viên trẻ tuổi cơng ty tích cực, chủ động nghiên cứu, bước thích nghi khắc phục điều kiện thực tế khó khăn, khắc nghiệt Với ưu điểm tuổi trẻ đam mê công nghệ, cần cù, thông minh, chăm nhiệt huyết, thành viên giúp cho công ty ngày phát triển, thực thành công nhiều dự án, đề tài cấp viện, cấp trường Một số nhóm sinh viên đạt nhiều thành tích cao kỳ thi nghiên cứu khoa học Các thành viên công ty sau tốt nghiệp trường thường có việc cơng ty lớn có hội du học nước phát triển 1.1.3 Môi trường làm việc ADeep môi trường động, sáng tạo, bao gồm người tràn đầy nhiệt huyết khát vọng, ham học hỏi chịu đựng thử thách Công ty ADeep Technology có mơi trường theo chuẩn doanh nghiệp, tương đối mở, động khẩn trương Mỗi thành viên đến công ty cung cấp account cho công việc trang bị hệ thống thiết bị riêng: bàn làm việc, chỗ ngồi, máy tính… Khi vào làm việc dự án, sinh viên cảm nhận khơng khí làm việc khẩn trương nghiêm túc, áp lực cao Tuy nhiên người quen với công việc cảm thấy thoải mái Đây môi TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 trường tốt cho sinh viên rèn luyện, làm quen trước làm việc thực tế doanh nghiệp Làm việc công ty làm việc nhà Mọi người ăn mặc tự do, miễn cảm thấy thoải mái phù hợp văn hóa cơng sở Mọi người đem thứ thích lên bàn làm việc mình, trang trí để tạo nên khơng gian thoải mái hiệu Nhằm tạo bầu khơng khí thoải mái, q trình làm việc, cơng ty tổ chức nhiều hoạt động để nhân viên tham gia sau làm việc vất vả Ngoài hoạt động outing, teambuilding, du lịch công ty, sinh nhật, ngày lễ hàng năm , Adeep cịn có câu lạc học tập vui chơi giải trí hoạt động sơi Đặc điểm công việc công ty bận rộn nhiều công việc Đôi công việc gấp rút, bạn phải làm việc giờ, lúc người gần gũi hơn, hàng tuần thành viên công ty báo cáo lại tiến độ cơng việc mình, tìm lỗi sai để người sửa chữa cho định hướng công việc tuần Cứ tháng lần, công ty có buổi tổng kết để xem thành viên làm việc tiếp có nhận học bổng hay không Ở công ty, thành viên đào tạo liên tục thường xuyên nhu cầu công việc Từ kiến thức đến kỹ tất thầy Cường anh hướng dẫn chi tiết cụ thể Đồng thời, người tạo điều kiện học thi chứng chỉ, từ chứng nước tới quốc tế Điều khiến thành viên công ty ngày phát triền tiến Văn hóa cơng ty văn hóa độc đáo, phong phú, cởi mở quen thuộc Thành viên người trẻ nên họ hướng tới hoạt động trẻ trung động: thể thao, trò chuyện, kết bạn, văn nghệ… Đây thực môi trường làm việc tuyệt vời hấp dẫn để học tập, nghiên cứu rèn luyện 1.2 Chức tổ chức Công ty ADeep Technology chuyên nghiên cứu phát triển giải pháp sản phẩm trí tuệ nhân tạo (học máy, học sâu, AI biên) cho toán thị giác máy TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Hội nhập với xu toàn cầu nói chung, ADeep mong muốn góp sức cải thiện nâng cao phát triển hoạt động ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo sống hàng ngày doanh nghiệp Cơng ty có mục tiêu phát triển chuyển đổi số, tiến tới kinh tế số xã hội số trọng tâm phát triển thúc đẩy giúp Việt Nam rút ngắn với nước phát triển Góp mặt đó, ADeep mong muốn trở thành công ty đầu việc cung cấp giải pháp AI cho thị trường ngồi nước Cơng ty đào tạo nhiều sinh viên nghiên cứu sinh hướng dẫn thầy Võ Lê Cường Hợp tác nghiên cứu, trao đổi chun mơn với nhiều tập đồn lớn Viettel, Samsung Và làm việc thường xuyên với nhóm nghiên cứu mạnh Seoul National University (SNU) Công bố kết nghiên cứu đạt được, viết báo đăng lên tạp trí nước quốc tế 1.3 Nhiệm vụ tổ chức Công ty cung cấp dịch vụ sản phẩm sau: • Cung cấp giải pháp AI ứng dụng lĩnh vực khác bán lẻ, y tế, an ninh, sản xuất công nghiệp cho khách hàng ngồi nước • Phát triển kinh doanh số dòng sản phẩm AI, bao gồm: giải pháp đếm nhận dạng khách hàng thân thiết, giải pháp đo tự động kích thước hàng hoá giải pháp hỗ trợ giãn cách xã hội dựa phân tích hình ảnh • Đào tạo chun sâu xử lý ảnh, thị giác máy, AI, học máy học sâu cho sinh viên năm cuối, kỹ sư từ công ty lĩnh vực thông qua dự án phát triển sản phẩm thực tế 1.4 Cơ cấu tổ chức Đứng đầu công ty Tiến sĩ Võ Lê Cường, chịu trách nhiệm hướng dẫn, định hướng thành viên giai đoạn nghiên cứu, thực dự án Đồng thời thầy người chịu trách nhiệm trang bị sở vật chất, trang thiết bị dùng để nghiên cứu cho thành viên TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Dưới hướng dẫn thầy Võ Lê Cường, tập thể sinh viên công ty chia thành nhóm nghiên cứu gồm nhóm nghiên cứu phần mềm nhóm nghiên cứu phần cứng cho hệ thống camera giám sát thơng minh Mỗi nhóm có người đứng đầu chịu trách nhiệm giúp đỡ thành viên nhóm, truyền thụ kinh nghiệm cho thành viên vào nhóm đốc thúc thành viên nhóm làm việc hiểu Người đứng đầu thay đổi qua thời kỳ sinh viên nghiên cứu, phụ thuộc vào kinh nghiệm kết nghiên cứu người thời gian vừa qua TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Chương 2: Nội dung thực tập kỹ thuật 2.1 Các vị trí cơng việc đơn vị Đứng đầu phòng nghiên cứu Tiến sĩ Võ Lê Cường, chịu trách nhiệm hướng dẫn, định hướng thành viên giai đoạn nghiên cứu, thực dự án Đồng thời thầy người chịu trách nhiệm trang bị sở vật chất, trang thiết bị dùng để nghiên cứu cho thành viên Dưới đạo thầy Võ Lê Cường , tập thể sinh viên công ty chia thành nhóm nghiên cứu gồm nhóm nghiên cứu phần mềm nhóm nghiên cứu phần cứng cho hệ thống camera giám sát thơng minh Mỗi nhóm có người đứng đầu chịu trách nhiệm (trưởng nhóm) giúp đỡ thành viên nhóm, truyền thụ kinh nghiệm cho thành viên vào nhóm đốc thúc thành viên nhóm làm việc hiểu Người đứng đầu thay đổi qua thời kỳ sinh viên nghiên cứu, phụ thuộc vào kinh nghiệm kết nghiên cứu người thời gian vừa qua Ngồi vị trí cịn có số vị trí quan trọng bao gồm có người cầm tiền quỹ cơng ty để tính tốn thu, chi tiêu đợt cịn có người tổ chức hoạt động vui chơi, ngoại khóa để thành viên có tinh thần thỏa mái sau làm căng thẳng 2.2 Các lĩnh vực hoạt động đơn vị 2.2.1 Hoạt động nghiên cứu • Cung cấp giải pháp AI ứng dụng lĩnh vực khác bán lẻ, y tế, an ninh, sản xuất công nghiệp cho khách hàng ngồi nước • Phát triển kinh doanh số dòng sản phẩm AI, bao gồm: giải pháp đếm nhận dạng khách hàng thân thiết, giải pháp đo tự động kích thước hàng hố giải pháp hỗ trợ giãn cách xã hội dựa phân tích hình ảnh TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 • Đào tạo chuyên sâu xử lý ảnh, thị giác máy, AI, học máy học sâu cho sinh viên năm cuối, kỹ sư từ công ty lĩnh vực thông qua dự án phát triển sản phẩm thực tế 2.2.2 Hoạt động ngoại khóa Ngồi hoạt động nghiên cứu cơng ty có số hoạt động vui chơi, ăn uống tổng kết năm, hay du lịch Các hoạt động nhằm tăng tình đồn kết thành viên cơng ty ngày thân thiết giảm bớt căng thẳng sau ngày nghiên cứu căng thẳng Cứ tháng lần, cơng ty có buổi tổng kết để xem thành viên làm việc tiếp có nhận học bổng hay không Ở công ty, nhân viên đào tạo liên tục thường xuyên nhu cầu công việc Từ kiến thức đến kỹ tất thầy giáo anh hướng dẫn chi tiết cụ thể Đồng thời, người tạo điều kiện học thi chứng chỉ, từ chứng nước tới quốc tế Điều khiến thành viên cơng ty ngày phát triền tiến 2.3 Nội dung công việc giao thực tập Trong thời gian thực tập kỹ thuật, em giao nhiệm vụ nghiên cứu thuật toán Face Mask Detection ứng dụng việc nhận diện người đeo trang Bên cạnh việc tìm hiểu thuật toán Face Mask Detection, em đọc thêm báo chun mơn, tìm hiểu thêm số phương pháp để từ làm tăng hiệu thuật toán TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Về bản, chương trình Mask Detection hoạt động theo sơ đồ sau: Hình 2.2 Sơ đồ khối cho hệ thống nhận diện trang - Ảnh đầu vào đưa vào chương trình, bắt đầu bước tiền xử lý (preprocess) Trong bước tiền xử lý, hệ thống phát vùng cần áp dụng xử lý/ biến đổi input (ROI) Tiếp theo mơ hình nhận dạng gương mặt (face identify model) đưa vào để nhận diện có hay khơng có xuất mặt người ảnh Xác định mặt người tiếp tục kiếm tra người có đeo trang khơng công cụ phát trang (mask detect model) Cuối show output hình Hình 2.3 Đầu chương trình Mask Detection Như vậy, thấy, tốn Mask Detection kết hợp Face Detection Mask Detection 11 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 2.3.1.2 Phát khuôn mặt (Face Detection) Phát hiện, xác định vị trí khn mặt (face detection) kỹ thuật máy tính để xác định vị trí kích thước mặt người ảnh hay video Kỹ thuật nhận biết đặc trưng khuôn mặt mà bỏ qua thức khác như: Động vật, nhà,… Trải qua nhiều năm phát triền, nhà nghiên cứu phát triển nhiều phương pháp để xác định khuôn mặt từ đơn giản đến phức tạp Và quan trọng việc ảnh hưởng qua lại độ xác tốc độ detect (phát xác định vị trí) Các phương pháp Face Detection kể đến loại dựa hand-craft feature (đặc trưng cứng) dựa feature trính chọn từ mạng CNN Các phương pháp detect truyền thống detect dựa cửa sổ trượt handcraft feature (đặc trưng cứng) như: HOG, SIFT, LBP, SUFE, qua phân loại (ví dụ SVM classifier) để xác định xem vùng cửa số có chứa khn mặt khơng, điển hình thuật tốn HOG-SVM detector triển khai thư viện Dlib Hình 2.4 Đặc trưng HOG ảnh chưa khuôn mặt 12 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Ngồi cịn có thuật tốn face detection tiếng khác Viola-Jones Thuật toán xuất năm 2001 báo “ Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features” Paul Viola Michael Jones Phương pháp đạt độ xác cao vào thời điểm với tốc độ 15 fps Phương pháp gồm bước mô tả Hình 1.5:  Bước 1: sử dụng đặc trưng Harr để trích xuất đặc trưng ảnh Các khn mặt có đặc trưng vùng mắt tối vùng sống mũi, vùng má sáng vùng mắt, vị trí mắt, miệng, mũi, … Những đặc trưng tìm kiếm ảnh, sau điểm ảnh có đặc trưng gom lại tạo 16000 đặc trưng vùng cửa sổ Cửa sổ sử dụng thuật toán có kích thước 24x24  Bước 2: sau trích xuất đặc trưng, tiến hành tối ưu đặc trưng số lượng đặc trưng nhiều Tích hợp ảnh cho phép tính tốn nhanh đặc trưng với số lượng lớn  Bước 3: Số lượng đặc trưng lớn đồng nghĩa với số chiều liệu lớn nên cần có phương pháp giảm chiều liệu để lựa chọn đặc trưng quan trọng phục vụ cho việc phân loại Từ 16000 chiều liệu giảm xuống vài trăm phân loại AdaBoost Thuật tốn cần tìm ngưỡng tốt để lựa chọn đặc trưng  Bước 4: đánh giá ảnh, ảnh chia thành vùng nhỏ đánh giá cách riêng biệt Thay áp dụng tất đặc trưng chọn lên vùng đặc trưng chia thành bậc phân loại sau áp dụng bậc Phương pháp gọi phân loại phân tầng (Cascade of Classifiers) 13 Hình 2.5 Các đặc trưng Haar TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Hình 2.6 Các đặc trưng Haar khn mặt vị trí khác 14 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Hình 2.7 Sơ đồ khối hệ thống detect khuôn mặt thuật toán Viola-Jones Các phương pháp detect đại dựa feature chọn từ mơ hình CNN (Convolution Neural Network - mạng Nơ-ron tích chập) Nhưng chưa tìm hiểu sâu nên nhóm khơng trình bày phương pháp 2.3.1.3 Phát trang (Mask Detection) a) Các bước thực chương trình Khi đối tượng lọt vào tầm quét camera, hệ thống tự động xác định xác vị trí khn mặt thực thuật tốn để trích xuất liệu khn mặt, người có đeo trang khơng Trong q trình di chuyển, đối tượng giúp hệ thống dễ dàng xác nhận khuôn mặt hơn, thu liệu từ nhiều góc mặt khác Tất bước nhận diện diễn nhanh Quá trình nhận diện mặt đeo trang bao gồm:  Lấy mẫu: Lấy liệu từ đường dẫn ảnh video stream  Phân tích: Các liệu để tìm ROI trích xuất từ hình ảnh, mẫu  So sánh: Các liệu vừa thu so sánh với liệu sở liệu (dataset)  Kết quả: Hệ thống sau định kết so sánh có phù hợp hay khơng 15 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Qua tìm hiểu nhóm có cách triển khai tốn Face Mask Detection OpenCV Gồm:  Cách 1: Phát khn mặt, sau detect trang mặt (bằng tensorflow, keras…) Nếu khơng có trang cảnh báo Ưu điểm độ xác khác cao nhược điểm cần phải có data face mask để train  Cách 2: Phát khn mặt sau sử dụng landmark để detect mouth area Sau tính toán average saturation compare với threshold đặt để check xem có đeo trang hay khơng Cách náy có ưu điểm khơng cần data, tốc độ chạy cao cách điều kiện ánh sáng thay đổi khơng detect chuẩn Để có độ xác cao học hỏi nhiều kỹ thuật hơn, nhóm định theo hướng thứ Đi theo bước train detect thời gian thực Ngôn ngữ sử dụng Python b) Tiến hành chương trình Mục tiêu: Cho chương trình nhận diện người khung hình có hay khơng đeo trang Trình phát trang triển khai dựa sơ đồ khối sau: 16 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Hình 2.8 Sơ đồ khối chương trình phát trang phần Training Triển khai: + Training: Tải liệu dataset, training model sử dụng Tensor Flow Keras dataset hóa trình face mask detector vào chương trình + Triển khai: Sau bước training, chuyển chương trình sang trình phát trang, thực face detection cuối phân loại thành with_mask without_mask c) Tạo dataset - Tạo folder with_mask without_mask - Lần lượt tải ảnh tương ứng vào folder 17 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Hình 2.9 Folder without_mask Hình 2.10 Folder with_mask d) Xây dựng thuật tốn Face Mask Detection Tiến hành viết code Face Mask Detection với thư viện sử dụng OpenCV 2.4 Kết đạt Trong thời gian thực tập kỹ thuật công ty ADeep Technology hướng dẫn thầy Võ Lê Cường, em hiểu nhiều điều từ cách làm việc chuyên nghiệp, kỹ làm việc nhóm, hướng nghiên cứu trọng điểm cơng ty 18 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 Chương 3: Nhận xét, đánh giá thân 3.1 Ưu điểm - Sau thời gian thực tập kỹ thuật cơng ty ADeep Technology, em nhận thấy học hỏi tiếp thu nhiều kiến thức từ thầy Võ Lê Cường anh chị khóa trước - Chấp hành tốt quy định nhiệm vụ đơn vị nhà trường Tham gia thực tập thời gian, chăm chỉ, siêng học hỏi ln trau dồi kiến thức - Nhiệt tình, với công việc, tinh thần học tập, tham gia hoạt động đơn vị - Trình bày báo cáo, nộp hẹn sau tuần Và hoàn thành tốt nội dung thực tập, viết báo cáo chuyên đề thực tập theo thời gian quy định nhà trường - Khả ngoại ngữ tốt phục vụ cho việc đọc báo, tài liệu nước để áp dụng vào công việc 3.2 Nhược điểm - Trong khoảng thời gian thực tập, mà em nhận thực tập cơng ty, em cịn gặp nhiều lúng túng, kỹ mềm chưa tốt Em chủ yếu trau dồi lý thuyết, việc áp dụng kiến thức vào thực tế cịn nhiều khó khăn - Áp dụng kiến thực chưa tốt 19 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 3.3 Đề xuất thân Sau thời gian thực tập công ty, thời gian thực tập ngắn em thấy kiến thức áp dụng thực tế thiếu nhiều kỹ mềm hạn chế Để nâng cao thêm chất lượng công việc nghiên cứu giảng dạy mong muốn áp dụng kiến thức bọn em học vào thực tế ngồi ghế nhà trường, em có số đề xuất tới với thầy, cô vài ý kiến sau: - Đầu tư sở vật chất khang trang, thiết bị điện tử sinh viên tiếp cận công nghệ cách sớm - Tổ chức cho sinh viên thực hành trung tâm thực hành nhiều để sinh viên tạo mối liên kết kiến thức sách với thực tế - Giúp đỡ kinh phí tài liệu cho nhóm sinh viên nghiên cứu khoa học - Tạo thêm nhiều buổi hội thảo hay giao lưu đơn vị với để có thêm kỹ mềm trao đổi lĩnh vực nghiên cứu 20 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 C KẾT LUẬN Qua trình thực tập kỹ thuật em hiểu rõ cách làm việc chuyên nghiệp đơn vị, hiểu hình thành phát triển hướng nghiên cứu trọng điểm đơn vị Sau trình thực tập với đề tài “Nghiên cứu thuật tốn Face Mask Detection ứng dụng vào nhận diện khuôn mặt đeo trang”, em thầy anh, chị hướng dẫn tận tình chi tiết từ đến phức tạp, nắm báo thuật toán, giúp em xây dựng tối ưu code Trong trình thực tập, chưa có nhiều kiến thức chun mơn, kinh nghiệm thực tế nên báo cáo chắn không tránh khỏi sai sót Vì thế, em kính mong nhận góp ý, nhận xét từ phía thầy cơ, để em rút học, kinh nghiệm bổ ích để áp dụng hiệu cho đợt thực tập quan trọng Cuối cùng, cho em xin cảm ơn đến thầy cô Viện Điện tử - Viễn thơng tạo cho chúng em có thời gian thực tập bổ ích mơi trường làm việc chuyên nghiệp Để hoàn thành báo thực tập kỹ thuật này, lần em xin cảm ơn thầy Võ Lê Cường nhiều tận tình hướng dẫn chi tiết cho em bước để hoàn thành kết báo cáo 21 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 D PHỤ LỤC I Danh mục hình ảnh Hình 1.1 Logo cơng ty Adeep Technology Hình 2.1 Kết Detection 10 Hình 2.2 Sơ đồ khối cho hệ thống nhận diện trang 11 Hình 2.3 Đầu chương trình Mask Detection 11 Hình 2.4 Đặc trưng HOG ảnh chưa khuôn mặt 12 Hình 2.5 Các đặc trưng Haar 14 Hình 2.6 Các đặc trưng Haar khn mặt vị trí khác 14 Hình 2.7 Sơ đồ khối hệ thống detect khuôn mặt thuật toán Viola-Jones 15 Hình 2.8 Sơ đồ khối chương trình phát trang 16 Hình 2.10 Folder with_mask 17 Hình 2.9 Folder without_mask 17 22 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 II Danh mục bảng biểu 23 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 24 TRẦN THÁI SƠN– 20187148 – ET-LUH17 K63 PHIẾU ĐÁNH GIÁ THỰC TẬP KỸ THUẬT 25