- Đảm bảo việc đánh giá của công dân đối với cán bộ hành chính một cửa là chính xác. Không có vấn đề 1 công dân có thể đánh giá nhiều cán bộ, hoặc đánh giá 1 cán bộ nhiều lần trong một lần làm thủ tục hành chính.
- Đảm bảo cho thƣ viện ảnh của phần mềm không đầy lên, chỉ lƣu giữ mỗi công dân 1 cái ảnh và mỗi lần kiểm tra trùng ảnh phải tiến hành xóa ngay trong cơ sở dữ liệu ảnh của công dân đó.
- Đảm bảo bí mật, an toàn cho công dân tham gia đánh giá tránh những việc trù dập công dân.
- Phần mềm phải đảm báo tính năng mở để tích hợp với nhiều hệ thống khi nâng cấp.
- Việc đánh giá và vận hành phần mềm đòi hỏi phải đơn giản, dễ làm và dễ hiểu. Để mọi ngƣời dân có thể làm đƣợc khi cần đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ tại trung tâm một cửa.
KẾT LUẬN
Trong giai đoạn này nƣớc ta rất chú trọng đến việc Cải cách thủ tục hành chính, làm đơn giản hóa thủ tục hành chính tạo điều kiện thông thoáng cho các cá nhân, doanh nghiệp làm việc hiệu quả.
Bên cạnh việc tạo điều kiện đơn giản, thông thoáng cho thủ tục hành chính cũng cần phải chú ý tới việc nâng cao năng lực làm việc của cán bộ công chức trong việc giải quyết các thủ tục hành chính. Đặc biệt hơn cả là cán bộ làm việc tại trung tâm một cửa, ngƣời trực tiếp làm việc với ngƣời dân. Cần phải nâng cao năng lực, thƣờng xuyên tu dƣỡng đạo đức cho cán bộ một cửa để có thể phục vụ ngƣời dân đƣợc tốt nhất.
Trong thời gian nghiên cứu và thực hiện luận văn, tác giả đã đạt đƣợc một số kết quả sau:
Nghiên cứu một số phƣơng pháp đánh giá cán bộ đang áp dụng trên cả nƣớc.
Nghiên cứu một số phƣơng pháp phát hiện và nhận dạng mặt ngƣời.
Thiết kế chƣơng trình phát hiện và so sánh mặt ngƣời.
Một số đề xuất
Trong thời gian tới, báo cáo cũng nhƣ chƣơng trình sẽ đƣợc nghiên cứu, phát triển thêm một số chức năng:
Cải tiến một số chức năng trong chƣơng trình cho phép so sánh hiệu quả hơn mặt ngƣời phục vụ cho công tác đánh giá cán bộ.
Cải tiến chƣơng trình để có thể áp dụng trên nhiều lĩnh vực đánh giá cán bộ.
Vì thời gian nghiên cứu không dài và khả năng có hạn nên luận văn khó tránh khỏi những hạn chế, thiếu sót, rất mong nhận đƣợc sự góp ý hoàn thiện của quý thầy cô và các bạn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt
[1]. Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội 2008.
[2]. Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phúc Doãn , “Tổng quan các phương pháp xác định khuôn mặt người”
[3]. Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), "Giáo trình xử lý ảnh", ĐH Thái Nguyên.
[4]. Phạm Anh Phƣơng, Ngô Quốc Tạo, Lƣơng Chi Mai (2008), “Trích chọn đặc trưng wavelet Haar kết hợp với SVM cho việc nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt”, Viện công nghệ thông tin Hà Nội
[5]. Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn Xử lý ảnh số. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội 1999.
[6]. Trần Lê Hồng Dũ ( 2005 ), “Phát hiện khuôn mặt dựa trên đặc trưng lồi lõm”, Khoa Công nghệ thông tin, ĐH Khoa học tự nhiên, Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh
[7]. http://www.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/GioiThieu [8]. http://www.baria- vungtau.gov.vn/zW000000064/W000000064_00000721A.asp [9]. http://www.baomoi.com/Can-bo-tai-Bo-phan-mot-cua-la-bo-mat- cua-chinh-quyen/144/4771545.epi [10]. http://baobacgiang.com.vn/298/104189/tp_bac_giang_nhan_rong_ mo_hinh_mot_cua_dien_tu_lien_thong.bgo
[11]. http://www.ngoquyen.gov.vn/frond-end/index.asp [12]. http://motcua.ict-hcm.gov.vn/ [13]. https://motcua.longan.gov.vn/ [14]. http://donghoi.gov.vn/front-end/index.asp [15]. http://sonoivu.24hmot.com/Danh-Gia.aspx [16]. http://mic.gov.vn/ttcaicachTTHC/tintuc/Trang/M%E1%BB%99tc %E1%BB%ADali%C3%AAnth%C3%B4ngHi%E1%BB%87n%C4 %91%E1%BA%A1inh%C6%B0ngch%C6%B0ahi%E1%BB%87uq u%E1%BA%A3.aspx
Tài liệu Tiếng Anh
[17]. Daniel Keren, Margarita Osadchy and Craig Gotsman, “Antifaces: A Novel, Fast Method for Image Detection”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 7, IEEE, 2001
[18]. John C. Russ. The image processing handbook, third edition. CRC Press.
[19]. William K. Pratt. Digital Image Processing: PIKS Inside, Third Edition.
[20]. Jaroslav Borovieka. Circle detection using Hough transforms documentation.
[21]. Philippe Crochat, Daniel Franklin. Back-Progagation Neural Network Tutorial
[22]. D.G. Kendall, “Shape Manifolds, Procrustean Metrics, and Complex Projective Shapes”, Bull. London Math. Soc, vol. 16, pp. 81-121, 1984.
[23]. Active Shape Models-Their Training and Application - Department of Medical Biophysics, University of Manchester, Oxford Road, Manchester M13 9PT, England - T. F. COOTES, C. J. TAYLOR, D. H. COOPER, AND J. GRAHAM
[24]. Gary G. Yen and Nethrie Nithianandan, “Automatic Facial Feature Extraction Using Edge Distribution and Genetic Search”, International Journal of Computational Intelligence and Applications, vol. 3, no. 1, pp. 89-100, Imperial College Press, 2003