Báo cáo đồ án tốt nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH
VIỆN KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

ĐỒ ÁN

TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ĐỀ TÀI:

THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỂM DANH BẰNG
PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN KHN MẶT

Giáo viên hướng dẫn:

TS. LÊ ĐÌNH CÔNG

Sinh viên thực hiện:

NGÔ ĐỨC THÔNG

Mã số sinh viên:

18575202070002

Lớp:

59K Điện tử và truyền thơng

Khóa học:

2018 – 2023

Nghệ An, 05/2023

3


ĐÁNH GIÁ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
(Dùng cho giảng viên hướng dẫn)
Giảng viên đánh giá: TS. Lê Đình Cơng
Họ và tên sinh viên: Ngô Đức Thông
MSSV:18575202070002
Tên đồ án: Thiết kế hệ thống điểm danh bằng phương pháp nhận diện khuôn mặt
Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:
Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và
1

2
3
4

các giả thuyết (bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như 1 2 3 4 5
phạm vi ứng dụng của đồ án
Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc
tế)
Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề

1 2 3 4 5
1 2 3 4 5

Có kết quả mơ phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết

1 2 3 4 5
quả đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)
Mục tiêu và phương pháp thực hiện dựa trên kết quả nghiên
5
1 2 3 4 5
cứu lý thuyết một cách có hệ thống
Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết
6
1 2 3 4 5
quả đều được phân tích và đánh giá thỏa đáng.
Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa
7

kết quả đạt được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung
cấp lập luận để đề xuất hướng giải quyết có thể thực hiện

1 2 3 4 5

trong tương lai.
Kỹ năng viết (10)
8

Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương 1 2 3 4 5
logic và đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề,
được đánh số thứ tự và được giải thích hay đề cập đến trong
đồ án, có căn lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có

mở đầu chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham

i


9

khảo và có trích dẫn đúng quy định
Kỹ năng viết (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập

luận logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)
Kết quả nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)
Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt
10a

1 2 3 4 5

giải SVNC khoa học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng

5

khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký
bằng phát minh sáng chế
Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh

10b

viên nghiên cứu khoa học nhưng khơng đạt giải từ giải 3 trở

2

lên/Đạt giải khuyến khích trong các kỳ thi quốc gia và quốc

tế khác về chun ngành
10c Khơng có thành tích về nghiên cứu khoa học
Điểm tổng
Điểm tổng quy đổi về thang 10

0
/50

3. Nhận xét thêm của Thầy/Cô (giảng viên hướng dẫn nhận xét về thái độ và tinh
thần làm việc của sinh viên)
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
Nghệ An, ngày…tháng…năm 2021
Người nhận xét
(Ký và ghi rõ họ tên)

ĐÁNH GIÁ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
(Dùng cho cán bộ phản biện)
Giảng viên đánh giá: TS. Cao Thành Nghĩa
Họ và tên sinh viên: Ngô Đức Thông
MSSV: 18575202070002
Tên đồ án: Thiết kế hệ thống điểm danh bằng phương pháp nhận diện khuôn mặt
Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:

ii

Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và
1

2
3
4

các giả thuyết (bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như 1 2 3 4 5
phạm vi ứng dụng của đồ án
Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc
tế)
Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề

1 2 3 4 5
1 2 3 4 5

Có kết quả mơ phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết

1 2 3 4 5
quả đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)
Mục tiêu và phương pháp thực hiện dựa trên kết quả nghiên
5
1 2 3 4 5
cứu lý thuyết một cách có hệ thống
Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết
6

1 2 3 4 5
quả đều được phân tích và đánh giá thỏa đáng.
Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa
7

kết quả đạt được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung
cấp lập luận để đề xuất hướng giải quyết có thể thực hiện

1 2 3 4 5

trong tương lai.
Kỹ năng viết (10)
Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương
logic và đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề,
8

được đánh số thứ tự và được giải thích hay đề cập đến trong
đồ án, có căn lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có

1 2 3 4 5

mở đầu chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham

9

khảo và có trích dẫn đúng quy định
Kỹ năng viết (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập

luận logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)
Kết quả nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)

Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt
10a

giải SVNC khoa học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng
khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký
bằng phát minh sáng chế

iii

1 2 3 4 5

5


Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh
10b

viên nghiên cứu khoa học nhưng không đạt giải từ giải 3 trở
lên/Đạt giải khuyến khích trong các kỳ thi quốc gia và quốc

tế khác về chuyên ngành
10c Không có thành tích về nghiên cứu khoa học
Điểm tổng
Điểm tổng quy đổi về thang 10

2

0
/50

3. Nhận xét thêm của Thầy/Cô (giảng viên hướng dẫn nhận xét về thái độ và tinh
thần làm việc của sinh viên)
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
Nghệ An, ngày…tháng…năm 2021
Người nhận xét
(Ký và ghi rõ họ tên)

iv


LỜI CẢM ƠN
Trên thực tế khơng có sự thành cơng nào mà không gắn liền với những sự hỗ
trợ, sự giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù là trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Trong suốt
thời gian từ khi bắt đầu học tập, Em đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của
Thầy Cơ, gia đình và bạn bè.
Em xin chân thành cám ơn thầy cô đã tận tâm hướng dẫn Em qua từng buổi học
trên lớp cũng như những buổi nói chuyện, thảo luận về môn học. Trong thời gian được
học tập và thực hành dưới sự hướng dẫn của thầy cô, Em không những thu được rất
nhiều kiến thức bổ ích, mà cịn được truyền sự say mê và thích thú đối với bộ mơn
“Đồ án tốt nghiệp”. Nếu khơng có những lời hướng dẫn, dạy bảo của thầy cơ thì Em
nghĩ đồ án này của Em rất khó có thể hồn thành được.
Xin gửi lời cảm ơn đến giảng viên TS. Lê Đình Cơng đã hướng dẫn, đóng góp
ý kiến, tạo điều kiện tốt nhất để Em hoàn thành đề tài này.
Mặc dù đã rất cố gắng hoàn thiện đồ án với tất cả sự nỗ lực, tuy nhiên, do bước
đầu đi vào thực tế, tìm hiểu và xây dựng đồ án trong thời gian có hạn, và kiến thức cịn
hạn chế, nhiều bỡ ngỡ, nên đồ án “Thiết kế hệ thống điểm danh bằng phương pháp
nhận diện khuôn mặt” chắc chắn sẽ khơn thể tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong
nhận được sự quan tâm, thơng cảm và những đóng góp quý báu của các thầy cô và các

bạn để đồ án này ngày càng hoàn thiện hơn.
Trong đồ án này em trình bày về các nội dung như sau:
 Chương 1: Cơ sở lý thuyết về hệ thống nhận diện khn mặt
 Chương 2: Phân tích nền tảng cơng nghệ cơ bản của hệ thống nhận diện
khuôn mặt
 Chương 3: Thiết kế hệ thống điểm danh bằng phương pháp nhận diện
khn mặt
Sau cùng, Em xin kính chúc các thầy cơ trong viện Kỹ thuật và Công nghệ dồi


dào sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực hiện sứ mệnh cao đẹp của mình là truyền đạt
kiến thức cho thế hệ mai sau.


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN.....................................................................................................5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT...................................................................1
PHẦN MỞ ĐẦU.................................................................................................1
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG NHẬN DIỆN
KHN MẶT [1]...............................................................................................4
1.1.

Giới thiệu bài tốn nhận dạng khn mặt [4][12]..............................................4

1.2.

Quy trình hoạt động của hệ thống nhận diện khn mặt..................................6

1.3.

Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt phổ biến............................................6

1.4.

Ứng dụng của nhận diện khuôn mặt vào thực tiễn [3].....................................12

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH NỀN TẢNG CƠNG NGHỆ CƠ BẢN CỦA HỆ
THỐNG NHẬN DIỆN KHN MẶT...........................................................15
2.1.

Ngơn ngữ lập trình Python[5].............................................................................15
2.1.1. Lợi ích của Python......................................................................................................15
2.1.2. Các thư viện được dùng trong dự án [6]....................................................................16

2.3.

OpenCV-Python...................................................................................................17
2.3.1. Ứng dụng của OpenCV...............................................................................................18
2.3.2. Tính năng và các module phổ biển của OpenCV [14]...............................................18

2.4.

Mơi trường lập trình JetBrains PyCharm Community Edition.....................19

2.5.

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL.......................................................................21

2.6.

Giao diện hỗ trợ Tkinter.....................................................................................23

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỂM DANH BẰNG PHƯƠNG
PHÁP NHẬN DIỆN KHN MẶT...............................................................24
3.1.

u cầu bài tốn...................................................................................................24

3.2.

Phân tích hệ thống...............................................................................................25
3.2.1. Phân tích các tác nhân...............................................................................................26
3.2.2. Phân tích thuật tốn...................................................................................................29
3.2.3. Phân tích, thiết kế cơ sở dữ liệu MySQL.....................................................................34

3.3.

Quy trình thiết kế hệ thống.................................................................................36


3.4. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống.................................................................................56
3.3.1. Thử nghiệm hệ thống..................................................................................................56
3.3.2. Đánh giá hệ thống.......................................................................................................58

KẾT LUẬN.......................................................................................................60
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................62
PHỤ LỤC..........................................................................................................64

DANH MỤC HÌNH Ả
Hình 1. 1. Hệ thống nhận diện khn mặt......................................................................6

Hình 1. 2. Các đặc trưng Haar.......................................................................................7
Hình 1. 3. Cửa sổ trượt pixel..........................................................................................9
Hình 1. 4. Mơ hình phân tầng Cascade........................................................................10


Hình 1. 5. Kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh..............................11
Y

Hình 3. 1. Sử dụng Haar casade để phát hiện khuôn mặt người và dùng hàm
face_extractor để cắt ảnh.............................................................................................33
Hình 3. 2. Xử lý ảnh theo yêu cầu bằng cv2.................................................................33
Hình 3. 3. Thuật tốn LBPH.........................................................................................34
Hình 3. 4. Thiết kế cơ sở dữ liệu học sinh.....................................................................34
Hình 3. 5. Thiết kế cơ sở dữ liệu giảng viên.................................................................35
Hình 3. 6. Thiết kế cơ sở dữ liệu mơn học....................................................................35
Hình 3. 7. Thiết kế cơ sở dữ liệu lớp học......................................................................35
Hình 3. 8. Thiết kế cơ sở dữ liệu admin........................................................................35
Hình 3. 9. Thiết kế cơ sở dữ liệu buổi học....................................................................36
Hình 3. 10. Thiết kế cơ sở dữ liệu điểm danh...............................................................36
Hình 3. 11. Sơ đồ thực hiện chương trình.....................................................................37
Hình 3. 12. Biểu đồ tuần tự đăng nhập.........................................................................38
Hình 3. 13. Code tạo giao diện đăng nhập...................................................................39
Hình 3. 14. Giao diện đăng nhập hệ thống...................................................................39
Hình 3. 15. Code tạo giao diện trang chủ.....................................................................40
Hình 3. 16. Giao diện trang chủ...................................................................................40
Hình 3. 17. Code khởi tạo giao diện quản lý chung......................................................41
Hình 3. 18. Giao diện quản lý chung............................................................................41
Hình 3. 19. Biểu đồ tuần tự quản lý sinh viên...............................................................42
Hình 3. 20. Code minh họa khởi tạo giao diện quản lý sinh viên.................................43
Hình 3. 21. Giao diện quản lý sinh viên.......................................................................43

Hình 3. 22. Biểu đồ tuần tự quản lý giảng viên............................................................44
Hình 3. 23. Code khởi tạo giao diện quản lý giảng viên...............................................45
Hình 3. 24. Giao diện quản lý giảng viên.....................................................................45
Hình 3. 25. Biểu đồ tuần tự quản lý lớp học.................................................................46
Hình 3. 26. Code khởi tạo giao diện quản lý lớp học...................................................46


Hình 3. 27. Giao diện quản lý mơn học........................................................................47
Hình 3. 28. Code khởi tạo giao diện quản lý lịch học...................................................47
Hình 3. 29. Giao diện quản lý lịch học.........................................................................48
Hình 3. 30. Code khởi tạo màn hình nhận diện............................................................48
Hình 3. 31. Giao diện nhận dạng và điểm danh...........................................................49
Hình 3. 32. Code khởi tạo giao diện quản lý thơng tin điểm danh................................49
Hình 3. 33. Giao diện quản lý thơng tin điểm danh......................................................50
Hình 3. 34. Biểu đồ tuần tự thống kê hệ thống.............................................................50
Hình 3. 35. Code khởi tạo giao diện thống kê hệ thống................................................51
Hình 3. 36. Giao diện thống kê hệ thống......................................................................51
Hình 3. 37. Giao diện khởi tạo Xampp.........................................................................52
Hình 3. 38. Thiết lập cơ sở dữ liệu Face_recognizer....................................................53
Hình 3. 39. Thiết lập cơ sở dữ liệu Face_recognizer....................................................54
Hình 3. 40. Thiết lập cơ sở dữ liệu Face_recognizer....................................................54
Hình 3. 41. Điểm danh vào lớp.....................................................................................56
Hình 3. 42. Thêm danh sách sinh viên..........................................................................57
Hình 3. 43. Thống kê điểm danh...................................................................................57
Hình 3. 44. Xuất danh sách ra file .csv.........................................................................58

DANH MỤC BẢNG
Bảng 3. 1. Phân tích các tác nhân................................................................................30

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
STT

Kí hiệu viết tắt

Chữ viết đầy đủ

1

ATM

Automated Teller Machine

2

OpenCV

Open source computer vision library

3

SQL

Structured Query Language

4

ML

Máy học

5

GPU

Graphics Processing Unit

6

GUI

Graphical User Interface

7

IDE

Integrated Development Environment

8

RDBMS

Relational Database Management System

9

PHP

Personal Home Page

10

CSDL

Cơ sở dữ liệu

11

TK

Tkinter

12

LBP

Local Binary Pattern


PHẦN MỞ ĐẦU
Ngày nay, khi công nghệ ngày càng phát triển, nhu cầu ứng dụng của chúng vào
thực tiễn ngày càng đa dạng. Chính vì vậy việc ứng dụng khoa học kỹ thuật vào quản
lý giáo dục là điều chắc chắn.
Cho tới thời điểm hiện tại, hầu như các trường đại học đang đào tạo theo hết
thống tín chỉ, điều này giúp tăng hiệu quả đào tạo, tăng khả năng thích ứng của sinh
viên cũng như giảng viên, …. Tuy nhiên khi áp dụng phương pháp này thì khối lượng
cơng việc của nhà trường hay hệ thống cơ sở dữ liệu là rất lớn vì phải quản lý chặt chẽ
và chính xác đến từng sinh viên, trong đó có phần quản lý điểm chuyên cần và rèn
luyện của sinh viên. Chưa kể đến, hiện nay số lương sinh viên đầu vào tại các trường

đại học ngày càng tăng do khả năng tiếp cận giáo dục ngày càng dễ dàng hơn, sinh viên
có thể vừa học vừa làm từ xa. Khi nói đến việc điểm danh từng học sinh trong trường
đại học thì mọi người chúng ta đều nghĩ rằng chỉ điểm danh đơn thuần bằng
giấy,bút,danh sách đã in sẵn... mà chưa quan tâm đến việc áp dụng công nghệ mới vào
việc điểm danh. Phương pháp điểm danh truyền thống gây ra rất nhiều vấn đề như:
điểm danh hộ, mất rất nhiều thời gian, chi phí khơng những thế bên cạnh đó cịn xảy ra
thêm các vấn đề như là thất lạc danh sách điểm danh, điểm danh khơng đúng, khó
thống kê trên số lượng học sinh rất lớn của môi trường đại học nói chung và mơi
trường đại học nói riêng. Vì thế khi áp dụng cơng nghệ mới vào việc điểm danh thì sẽ
tiết kiệm rất nhiều thời gian, chi phí, rút ngắn được nhiều thời gian cho việc điểm danh,
thống kê và nhiều vấn đề phát sinh. Áp dụng hệ thống bán tự động vào điểm danh sẽ
giải quyết được phần nào những nhược điểm nói trên. Với cơng nghệ nhận diện khn
mặt thì việc điểm danh sẽ trở lên tự động có khoa học hơn.
Việc xây dựng một hệ thống điểm danh bán tự động bằng phương pháp nhận
diện khuôn mặt sẽ hỗ trợ rất nhiều để giải quyết vấn đề nêu trên.
Theo đó, hế thống này sẽ hướng đến các giá trị:

1


+ Giá trị sử dụng cho sinh viên: Sinh viên có thể dễ dàng điểm danh ở từng buổi học
một cách nhanh chóng và chủ động. Hệ thống sẽ lưu trữ và có thể xuất dữ liệu về thời
gian ra vào của sinh viên để tránh tình trạng nhầm lẫn của giảng viên.
+ Giá trị nghiệp vụ: Tăng tính chặt chẽ trong việc quản lý điểm danh. Hệ thống sẽ phát
hiện được việc sinh viên đi học hộ (sinh viên khơng có trong lớp ngày hơm đó) và sẽ
khơng điểm danh cho sinh viên đó. Ngồi ra, hệ thống sẽ lưu trữ rõ ràng thời gian ra
vào và chụp ảnh lại khn mặt của sinh viên đó. Đáp ứng u cầu nghiệp vụ một cách
đáng tin cậy, chính xác, an toàn.
Sơ lược về hệ thống sẽ bao gồm:
+ Các database về: Thông tin môn học, danh sách sinh viên, danh sách giảng viên đào

tạo, danh sách các buổi học, danh sách thống kê theo từng buổi học.
+ Dữ liệu sẽ được cập nhật và gửi lên MySQL, có thể nhập và xuất (file excel) dữ liệu.
+ Hệ thống được triển khai tại các lớp học, thao tác trực tiếp trên máy tính của giảng
viên bộ mơn hoặc một admin phụ trách điểm danh.
+ Các đối tượng tham gia sử dụng hệ thống:
Sinh viên:
-

Tham gia điểm danh

Giảng viên:
-

Quản lý thông tin lớp học phân cũng như danh sách sinh viên
trong lớp học phần, môn học.

-

Quản lý việc điểm danh sinh viên.

-

Xem báo cáo thống kê của lớp học phần.

Admin (Người quản lý):
2


-

Có tất cả các quyền của Giảng viên.

-

Quảng lý tất cả các giảng viên và sinh viên theo danh sách.

-

Xem báo cáo thống kê của tất cả các học phần

Như vậy, mục tiêu của đồ án này cần phải xây dựng mộ dự án phần mềm ứng
dụng nhận dạng khuôn mặt nhằm giúp việc quản lý, điểm danh và thống kê theo từng
yêu cầu cho việc điểm danh học sinh đi học, ra vào trường. Có thể ứng dụng thực tiễn
vào hệ thống quản lý của Trường Đại học Vinh (Vinh University).

3


CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG NHẬN DIỆN
KHUÔN MẶT [1]
Trong chương mở đầu này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về một bài tốn nhận
diện khn mặt là như thế nào? Hiện tại thì trên thế giới chúng ta đang sử dụng các hệ
thống nhận diện khuôn mặt để ứng dụng vào đâu? Sử dụng các phương pháp nào để có
một hệ thống nhận diện khn mặt tối ưu, tồn diện, chính xác và bảo mật?
1.1.

Giới thiệu bài tốn nhận dạng khn mặt [4][12]
Nhận dạng khn mặt (Face Recognition) là một phương pháp sinh trắc để xác

định hoặc xác minh một cá nhân nào đó bằng cách so sánh dữ liệu hình ảnh chụp trực

tiếp hoặc hình ảnh kỹ thuật số với bản ghi được lưu trữ cho người đó. Nó được xem là
một lĩnh vực nghiên cứu của ngành Biometrics (tương tự như nhận dạng vân tay –
Fingerprint Recognition, hay nhận dạng mống mắt – Iris Recognition).
Xét về nguyên tắc chung, nhận dạng khuôn mặt có sự tương đồng rất lớn với
nhận dạng vân tay và nhận dạng mống mắt, tuy nhiên sự khác biệt nằm ở bước trích
chọn đặt trưng (feature extraction) của mỗi lĩnh vực. Trong khi nhận dạng vân tay và
mống mắt đã đạt tới độ chín, tức là có thể áp dụng trên thực tế một cách rộng rãi thì
nhận dạng khn mặt người vẫn cịn nhiều thách thức và vẫn là một lĩnh vực nghiên
cứu thú vị với nhiều người.So với nhận dạng vân tay và mống mắt, nhận dạng khn
mặt có nguồn dữ liệu phong phú hơn (chúng ta có thể nhìn thấy mặt người ở bất cứ tấm
ảnh, video clip nào liên quan tới con người trên mạng) và ít địi hỏi sự tương tác có
kiểm sốt hơn (để thực hiện nhận dạng vân tay hay mống mắt, dữ liệu input lấy từ con
người địi hỏi có sự hợp tác trong mơi trường có kiểm sốt).
Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt thường được sử dụng cho các mục đích an
ninh như kiểm sốt an ninh tại tịa nhà, sân bay, máy ATM, tra cứu thông tin của tội
phạm, phát hiện tội phạm ở nơi công cộng, ...và ngày càng được ứng dụng rộng rãi
trong cuộc sống.

4


Bên cạnh những thành cơng đã được ghi nhận thì nhận dạng khn mặt cũng
cịn gặp nhiều khó khăn như về độ sáng, hướng nghiêng, kích thước hình ảnh, diện
mạo, biểu hiện cảm xúc của khuôn mặt hay ảnh hưởng của tham số môi trường.
Để xây dựng một hệ thống nhận dạng khn mặt có đầu vào của hệ thống là một
hình ảnh kỹ thuật số hay một khung hình video từ một nguồn video. Đầu ra là xác định
hoặc xác minh người ở trong bức hình hoặc trong video đó là ai. Hướng tới mục tiêu
này chúng ta thường chia thủ tục nhận dạng khuôn mặt gồm ba bước: Phát hiện khn
mặt, trích rút đặc trưng và nhận dạng khuôn mặt.
Những thách thức này cần được vượt qua để tạo ra các hệ thống nhận dạng

khuôn mặt hiệu quả hơn. Sau đây là những thách thức ảnh hưởng đến khả năng của Hệ
thống nhận dạng khuôn mặt đi thêm một quãng đường nữa.
a) Sự chiếu sáng
Sự chiếu sáng đóng một vai trị thiết yếu trong q trình nhận dạng hình ảnh.
Nếu có một chút thay đổi trong điều kiện ánh sáng, nó sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả
của nó. Đó là ánh sáng thay đổi, và sau đó kết quả có thể khác nhau đối với cùng một
đối tượng gây ra ánh sáng thấp hoặc cao.
b) Background
Nền của đối tượng cũng đóng một vai trị quan trọng trong việc Nhận diện
khn mặt. Kết quả có thể khơng giống ngồi trời so với những gì được tạo ra trong
nhà bởi vì yếu tố – ảnh hưởng đến hiệu suất của nó thay đổi ngay sau khi địa điểm thay
đổi.
c) Pose
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt rất nhạy cảm với các biến thể tư thế. Sự chuyển
động của đầu hoặc các vị trí khác nhau của máy ảnh có thể gây ra thay đổi cấu trúc
khn mặt và nó sẽ tạo ra kết quả sai.
d) Tắc nghẽn
Sự tắc nghẽn có nghĩa là khuôn mặt như râu, ria mép, các phụ kiện (kính bảo hộ,
mũ lưỡi trai, mặt nạ, v.v.) cũng ảnh hưởng đến ước tính của hệ thống nhận dạng khuôn
mặt.
5


e) Biểu thức
Một yếu tố quan trọng khác cần được ghi nhớ là biểu hiện khác nhau của cùng
một cá nhân. Thay đổi biểu hiện trên khn mặt có thể tạo ra một kết quả khác cho
cùng một cá nhân.
1.2.

Quy trình hoạt động của hệ thống nhận diện khn mặt

Hình 1. 1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt
a) Phát hiện khn mặt (Face Detection):
Chức năng chính của bước này là phát hiện ra khn mặt xem nó có xuất hiện ở
trong một bức hình hay một đoạn video hay khơng? Tỉ lệ phát hiện ra khuôn mặt phụ
thuộc nhiều vào điều kiện về độ sáng, hướng khuôn mặt, biểu hiện cảm xúc trên khuôn
mặt hay các yếu tố môi trường khác. Để hệ thống nhận dạng hoạt động đạt hiệu quả
cao thì hình ảnh khn mặt sau khi được phát hiện cần chuẩn hóa về kích thước, ánh
sáng.
b) Trích rút đặc trưng (Feature Extraction):
Sau khi phát hiện ra khuôn mặt trong bức ảnh, chúng ta tiến hành trích rút
những đặc trưng của khn mặt. Bước này trích xuất ra một vector đặc trưng đại diện
cho một khn mặt. Nó phải đảm bảo được tính duy nhất của một khn mặt.
c) Nhận dạng khn mặt (Face Recognition):
Với hình ảnh đầu vào sau khi phát hiện ra khn mặt, trích rút các đặc trưng của
khuôn mặt và đem so sánh các đặc trưng này với cơ sở dữ liệu khuôn mặt.
d) Nhận dạng/Phân lớp.
Bước nhận dạng (recognition) hay phân lớp (classification), tức là xác định danh
tính (identity) hay nhãn (label) của ảnh – đó là ảnh của ai.
1.3.

Các phương pháp nhận dạng khn mặt phổ biến
Bài tốn nhận dạng khn mặt được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực đời sống
6


đặc biệt ở những lĩnh vực công nghệ cao, yêu cầu về an ninh, bảo mật. Do đó để hệ
thống nhận dạng khuôn mặt hoạt động mạnh mẽ với tốc độ và độ tin cậy thì có rất
nhiều các phương pháp về nhận dạng khuôn mặt được đưa ra. Các phương pháp có thể
được phân loại theo các tiêu chí khác nhau như nhận dạng với dữ liệu ảnh đầu vào là

ảnh tĩnh 2D (Elastic Bunch Graph, Active Appearance Model). Phương pháp này là
phổ biến nhất và tương lai sẽ là 3D (3D Morphable Model). Tuy nhiên trên thực tế
người ta hay chia phương pháp nhận dạng khuôn mặt ra thành 2 loại [1][3]:
-

Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt (Feature
Base Face Recognition)
Cho tới nay bài toán này hầu như được giải quyết dựa trên phương pháp sử dụng

các đặc trưng haar like. Phương pháp này được cho là đơn giản và kết quả phát hiện là
tương đối cao, lên tới 98%, các hãng sản xuất máy ảnh như Canon, Samsung… cũng đã
tích hợp nó vào trong các sản phẩm của mình. Và trong bài viết này, mình sẽ cùng các
bạn tìm hiểu về phương pháp pháp phát hiện khuôn mặt của Violas và John được cài đặt
trong OpenCV.
 Các đặc trưng Haar-Like[2]
Các đặc trưng Haar-Like là những hình chữ nhật được phân thành các vùng khác nhau
như hình:

Hình 1. 2. Các đặc trưng Haar

7