Khoá luận tốt nghiệp: Ứng dụng chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt sử dụng deep learning

Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 phức tạp hiện nay, nhu cầu hạn chế tiếp xúc trực tiếp với các thiết bị công cộng trở nên cấp thiết, đặc biệt trong hoạt động chấm công tại doanh nghiệp. Các phương pháp chấm công truyền thống như vân tay hay thẻ từ tiềm ẩn nguy cơ lây nhiễm và đòi hỏi sự tương tác vật lý. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt, một lĩnh vực nổi bật của trí tuệ nhân tạo, mang lại giải pháp chấm công không tiếp xúc, nhanh chóng và chính xác. Đề tài này nhằm mục đích phát triển một ứng dụng chấm công sử dụng nhận dạng khuôn mặt dựa trên Deep Learning để giải quyết các vấn đề quản lý thời gian thực, đảm bảo nhận diện đúng nhân viên và lưu trữ dữ liệu chấm công hiệu quả.

Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, các nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển phần mềm quan tâm đến Trí tuệ nhân tạo, Deep Learning, thị giác máy tính và ứng dụng nhận dạng khuôn mặt trong quản lý nhân sự.

Luận văn này tập trung vào việc xây dựng một ứng dụng chấm công tự động dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt sử dụng Deep Learning. Trong bối cảnh đại dịch Covid-19, việc hạn chế tiếp xúc vật lý với các thiết bị chấm công truyền thống như máy quét vân tay hoặc thẻ từ trở nên cấp thiết. Ứng dụng đề xuất nhằm mục tiêu quản lý chấm công theo thời gian thực, xác định chính xác nhân viên và lưu trữ dữ liệu để tính lương, đồng thời giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm. Phương pháp tiếp cận bao gồm việc nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật Deep Learning tiên tiến. Cụ thể, hệ thống tận dụng các mô hình học sâu như Mạng tích chập (Convolutional Neural Network - CNNs), học một lần (One-shot Learning), và Mạng Siamese kết hợp với hàm mất mát Triplet Loss để huấn luyện mô hình nhận dạng khuôn mặt hiệu quả. Quá trình phát triển được thực hiện trên các công cụ như Visual Studio Code, Google Colab, sử dụng ngôn ngữ Python 3.8 và thư viện Tkinter để xây dựng giao diện người dùng. Đặc biệt, nghiên cứu này còn đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách xây dựng mạng Siamese với kiến trúc VGG16 và sử dụng mô hình FaceNet đã được huấn luyện trước. Kết quả là một hệ thống chấm công không tiếp xúc, có độ chính xác cao và dễ sử dụng, mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho các doanh nghiệp trong việc nâng cao hiệu quả quản lý nhân sự và đảm bảo an toàn sức khỏe cho nhân viên, thể hiện tiềm năng to lớn của thị giác máy tính trong các giải pháp công nghiệp hiện đại.