Seminar khoa học “Nghiên cứu công nghệ DeepFace trong nhận dạng khuôn mặt và ứng dụng vào điểm danh các lớp sinh viên khoa CNTT”
Ngày 02/10/2023, Khoa Công nghệ thông tin đã tổ chức buổi seminar khoa học với chủ đề: “Nghiên cứu công nghệ DeepFace trong nhận dạng khuôn mặt và ứng dụng vào điểm danh các lớp sinh viên khoa CNTT” do ThS. Lương Minh Quân trình bày.
Buổi seminar có sự tham gia của thành viên nhóm nghiên cứu mạnh “Ứng dụng CNTT trong nông nghiệp” cùng một số giảng viên, cán bộ của khoa CNTT.
Hình 1: ThS. Lương Minh Quân trình bày báo cáo
Vấn đề giám sát an ninh trong khuôn viên các trường đại học và kiểm soát việc tham dự lớp học của sinh viên tại giảng đường đại học là việc làm cần thiết để đảm bảo an toàn cho môi trường học tập và nâng cao chất lượng học tập, đào tạo của sinh viên. Hiện nay giảng viên có thể tiến hành điểm danh sinh viên bằng nhiều hình thức khác nhau như: trực tiếp gọi tên, điểm danh thông qua bài kiểm tra,… hoặc sử dụng công nghệ nhận diện bằng mã vân tay, mã vạch,…
Hình 2: Mô phỏng một số giải pháp giám sát trong học tập hiện nay
Mỗi gương mặt có một thuộc tính đơn nhất do đó hình ảnh gương mặt được sử dụng như một khóa bảo mật để truy cập tài khoản cá nhân trong các lĩnh vực như ngân hàng, dịch vụ thương mại điện tử, tài khoản cá nhân trên điện thoại hoặc máy tính. Những nghiên cứu về ứng dụng nhận dạng mặt người dựa trên các đặc trưng của khuôn mặt được thực hiện bởi rất nhiều viện nghiên cứu và các trường đại học lớn trên thế giới. Các nghiên cứu tập trung trên hệ thống thiết bị di động và hệ thống giám sát an ninh.
Tại nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra một giải pháp mới để điểm danh sinh viên tham dự lớp học bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt khi kết hợp các mạng học sâu đa nhiệm MTCNN (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network) để phát hiện khuôn mặt trong ảnh hoặc video, công nghệ mã hóa của mạng FaceNet để số hóa khuôn mặt phát hiện được và thuật toán phân lớp để tìm kiếm và so khớp khuôn mặt cần nhận diện với thông tin của khuôn mặt được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Trong quá trình nghiên cứu, ThS. Lương Minh Quân đã sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt được phát triển bởi deepface để phát hiện các đặc trưng đơn nhất của mỗi khuôn mặt người, từ đó xây dựng hệ thống nhận dạng tự động thông qua camera giám sát tại giảng đường hoặc ảnh chụp lớp học để phát hiện sự có mặt của sinh viên một cách tự động hoặc bán tự động. Việc này sẽ làm giảm áp lực công việc cho giảng viên giảng dạy trên lớp, đồng thời sẽ tạo ra cảm hứng cho sinh viên đam mê nghiên cứu khoa học, nâng cao chất lượng đào tạo đặc biệt với sinh viên Khoa CNTT.
Hình 3: Một số công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong nghiên cứu
Với công nghệ điểm danh này, giáo viên có thể kiểm soát thông tin tham dự lớp học của sinh viên, dễ dàng phát hiện gian lận của sinh viên trong học tập tại các lớp học phần (lý thuyết và thực hành) và thi hết học phần của sinh viên. Việc phát triển hệ thống điểm danh tự động dựa trên nhận dạng khuôn mặt là cần thiết và ý nghĩa.
Sau phần trình bày của các báo cáo viên, thành viên tham dự buổi seminar có nhiều thảo luận xoay quanh chủ đề. Đây là nội dung khoa học có ứng dụng cao, rất ý nghĩa và cần thiết đối với hoạt động quản lý, kiểm soát và giám sát sinh viên trong quá trình học tập và thi cử. Buổi seminar là cơ hội trao đổi học thuật, cập nhật, cung cấp thêm nhiều kiến thức mới về các vấn đề thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin. Kết quả thảo luận của buổi seminar làm cơ sở để định hướng, xác định chiến lược khoa học công nghệ của khoa Công nghệ thông tin trong thời gian tới.
Một số hình ảnh thể hiện kết quả nhận diện trên phần mềm
Hình ảnh thể hiện kết quả nhận diện khi trên phần mềm
Khoa Công nghệ thông tin
