TÓM TẮT LUẬN VĂN
Hiện nay, cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật được yêu
cầu khắt khe tại mọi quốc gia trên thế giới. Các hệ thống nhận dạng con người được ra
đời với độ tin cậy ngày càng cao. Một trong các bài toán nhận dạng rất được quan tâm
hiện nay là bài toán nhận dạng khuôn mặt là cách mà con người sử dụng để phân biệt
nhau. Bên cạnh đó, ngày nay việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối
tượng đang được quan tâm và ứng dụng rộng rãi. Với phương pháp này, chúng ta có
thể thu thập được nhiều thông tin từ đối tượng mà không cần tác động nhiều đến đối
tượng nghiên cứu. Sự phát triển của khoa học máy tính tạo môi trường thuận lợi cho
bài toán nhận dạng mặt người qua camera, qua ảnh, qua video. Các ứng dụng nhận
dạng đã ra đời và có độ tin cậy cao.
Trong luận văn này tôi ứng dụng mô hình mạng Convolutional Neural Network
để nhận dạng khuôn mặt học sinh để đưa vào hệ thống điểm danh học sinh bằng công
nghệ nhận dạng. Tôi sẽ trình bày về kiến thức nền tảng của Deep Learning, các áp
dụng Deep Learning vào bài toán nhận dạng khuôn mặt. Từ các kiến thức trên và tham
khảo từ các công trình liên quan trên thế giới, tôi đã ứng dụng một thuật toán có tên là
FaceNet sẽ học cách ánh xạ từ ảnh khuôn mặt vào không gian Euclide với khoảng cách
đo được tương ứng với độ tương đồng của khuôn mặt. Thuật toán này có thể tạo ra
vector đặc trưng và nhúng vào bài toán nhận dạng khuôn mặt, kiểm tra khuôn mặt và
phân cụm khuôn mặt. Sử dụng Mạng Tích Chập (Convolution Network - CNN) được
huấn luyện để tự tối ưu hóa bài toán. Sau đó tôi đã thực hiện một hệ thống nhằm thu
thập hình ảnh của học sinh khối 8 trường THCS Định Hòa để thực hiện kiểm tra và
đánh giá độ chính xác của ứng dụng.
