Điểm danh là một công việc hay được thực hiện trong các trường học, cơ quan, xí nghiệp, cụ thể: điểm danh để kiểm tra học sinh, sinh viên có đến lớp hay không, điểm danh để chấm công và tính lương tại các cơ quan, xí nghiệp. Tuy nhiên, hiện nay công tác này vẫn còn được thực hiện bằng phương pháp thủ công (gọi tên, đánh dấu, ghi sổ, vân tay, quẹt thẻ) ở khá nhiều trường học, cơ quan và còn khá nhiều bất cập. Nếu điểm danh bằng cách gọi tên, đánh dấu sẽ tốn nhiều thời gian, không chính xác do tình trạng điểm danh hộ, lộn xộn khi điểm danh. Nếu điểm danh bằng cách quét vân tay có thể dẫn đến tình trạng chờ đợi ở khu vực điểm danh, lây bệnh truyền nhiễm hoặc có nhiều trường hợp máy điểm danh không nhận vấn vân tay. Nếu điểm danh bằng quẹt thẻ có thể xảy ra trường hợp người này quẹt thẻ giúp người khác, kết quả điểm danh không đáng tin cậy.

Có thể nói hiện nay điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt đã trở thành một xu thế và đang dần được ứng dụng rộng rãi. Đây là một hệ thống điểm danh điện tử tự động thực hiện các khâu từ phát hiện khuôn mặt thông qua camera giám sát tới nhận dạng khuôn mặt, cập nhật hồ sơ điểm danh và tạo báo cáo, thống kê, do đó giúp cho hệ thống này trở nên an toàn và hiệu quả, tiết kiệm thời gian và nhân lực.

Từ những nguyên nhân trên, năm 2021, nhóm nghiên cứu của TS. Hồ Thị Hương Thơm tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu, thiết kế, xây dựng hệ thống quản lý, giám sát sinh viên khi thi cử và học tập trên lớp bằng nhận diện khuôn mặt sử dụng kỹ thuật học sâu (deep learning) phục vụ công tác đào tạo” nhằm phục vụ nhu cầu khảo thí và thanh tra trường học, đảm bảo chất lượng quản lý đào tạo tại trường Đại học Hàng Hải Việt Nam. Trong tương lai, khi hệ thống nhận diện khuôn mặt được phát triển mạnh mẽ thành hệ thống an ninh trường học thì Nhà trường, phòng công tác sinh viên sẽ có thể kiểm soát tất cả những người ra vào trường, nhanh chóng phát hiện người lạ mặt và gửi cảnh báo về văn phòng trung tâm để có biện pháp xử lý.

Đề tài nhằm thực hiện mục tiêu khảo sát mô hình kiểm soát người học và người dự thi hiện tại trường Đại học Hàng hải Việt Nam, phân tích hạn chế của mô hình hiện tại để đưa ra giải pháp phù hợp để khắc phục; nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng mặt người bằng phương pháp học sâu, lựa chọn kỹ thuật phù hợp cho bài toán kiểm soát người học/người dự thi; nghiên cứu thiết kế hệ thống kiểm soát người học và người dự thi bằng nhận dạng khuôn mặt sử dụng học sâu; nghiên cứu phân tích, thiết kế CSDL cần lưu trữ về học tập của người học /người thi trên hệ quản trị CSDL MySQL; và nghiên cứu thiết kế hệ thống website quản lý thông tin kiểm soát người học /người thi online nhằm hỗ trợ tra cứu và tổng hợp thông tin và xuất phiếu điểm quá trình X hoặc tổng hợp người vắng thi.

Dưới đây là những kết quả đã đạt được:

- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết kỹ thuật học sâu cho bài toán phát hiện và nhận diện khuôn mặt phổ biến.

- Lựa chọn kỹ thuật học sâu phù hợp cho bài toán Kiểm soát người học/người thi bằng nhận diện khuôn mặt. Nhóm nghiên cứu đã chọn kỹ thuật học sâu mạng nhân chập đa tầng tác vụ (MTCNN) để phát hiện mặt và FaceNet để nhận diện khuôn mặt.

- Ngoài ra nhóm nghiên cứu cũng đã lựa chọn một phương án (bổ sung so với mục tiêu đặt ra ban đầu) cho trường hợp sử dụng thiết bị máy tính thông thường (máy cấu hình thấp và không hỗ trợ đồ hoạ). Phương án này sử dụng thuật toán Viola-Jones để phát hiện mặt và biểu đồ nhị phân cục bộ để nhận diện mặt.

+ Khảo sát, phân tích, thiết kế cơ sở dữ liệu lưu trữ trên MySQL và xây dựng website quản lý thông tin học tập của sinh viên trực tuyến đã tải lên host có địa chỉ https://avmu.info.

Hệ thống kiểm soát người học/người dự thi bằng nhận dạng khuôn mặt đã được xây dựng và thử nghiệm thành công cho 5 lớp học phần tại Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam. Điều này mang lại ý nghĩa thực tiễn, thể hiện năng lực làm chủ công nghệ kỹ thuật, hướng tới việc thương mại hóa sản phẩm công nghệ.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 20350/2021) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

N.P.D (NASATI)