Nhận diện khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo cho quản lý khách hàngnhân viên trong nhiều ngành công nghiệp nhằm nâng cao hiệu suất và bảo mật
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (573.13 KB, 75 trang )
<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">
<b>ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH</b>
<b>TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TINKHOA HỆ THỐNG THƠNG TIN</b>
<b>QCH BẢO HƯNG – 18520809PHẠM DUY HƯNG – 18520809KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP</b>
<b>NHẬN DIỆN KHN MẶT DỰA TRÊN TRÍ TUỆNHÂN TẠO CHO QUẢN LÝ KHÁCH HÀNG/NHÂN</b>
<b>VIÊN TRONG NHIỀU NGÀNH CÔNG NGHIỆPNHẰM NÂNG CAO HIỆU SUẤT VÀ BẢO MẬT</b>
<b>NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT DỰA TRÊN TRÍ TUỆ NHÂNTẠO ĐỂ QUẢN LÝ KHÁCH HÀNG / NHÂN VIÊN TRONGNHIỀU NGÀNH CÔNG NGHIỆP ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU SUẤT</b>
<b>VÀ BẢO MẬT</b>
<b>KỸ SƯ/ CỬ NHÂNNGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TINGIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN</b>
<b>TS. ĐỖ TRỌNG HỢP</b>
<b>TP. HỒ CHÍ MINH, 2023</b></div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2"><b>THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP</b>
Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số ……… ngày ……….. của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.
</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3"><b>LỜI CẢM ƠN</b>
Chúng tơi, nhóm tác giả cho luận án tốt nghiệp về "NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT DỰA TRÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ QUẢN LÝ KHÁCH HÀNG / NHÂN VIÊN TRONG NHIỀU NGÀNH CÔNG NGHIỆP ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU SUẤT VÀ BẢO MẬT" xin xác nhận rằng tất cả các nội dung và phát hiện trong luận án này được tạo ra độc lập và báo cáo trung thực.
Trong nhiều doanh nghiệp khác nhau, chúng tôi đã sử dụng cơng nghệ nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân viên. Ngoài việc khám phá việc sử dụng và hứa hẹn của công nghệ này trong việc nâng cao hiệu suất và bảo mật giữa các lĩnh vực, chúng tôi đã kiểm tra cẩn thận các kỹ thuật, mơ hình và giải pháp nhận dạng khuôn mặt. công nghiệp.
Chúng tôi đã phát triển các mơ hình nhận dạng khn mặt và tạo ra các hệ thống quản lý khách hàng / nhân viên dựa trên nền tảng này bằng cách sử dụng kiến thức và chuyên môn của chúng tôi trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, lập trình và xử lý hình ảnh. Chúng tơi đã tiến hành các thí nghiệm, kiểm tra hiệu suất và độ chính xác của hệ thống, sau đó phân tích và đánh giá kết quả.
Chúng tôi đảm bảo rằng tất cả các sự kiện, số liệu và tài liệu tham khảo đã được cung cấp đúng nguồn. Tạo luận văn tốt nghiệp này không vi phạm bất kỳ luật hoặc quyền sở hữu trí tuệ nào.
Bất chấp những nỗ lực tốt nhất của chúng tơi, vẫn có thể có những hạn chế và thiếu sót nhất định trong luận án. Do đó, chúng tôi thực sự đánh giá cao bất kỳ lời khuyên nào từ các học giả và chuyên gia về chủ đề và hy vọng rằng nó sẽ được nhận với sự hiểu biết.
Cuối cùng, chúng tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến các giáo sư, gia đình, bạn bè và tất cả những người khác đã giúp chúng tơi hồn thành luận án này.
</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 6 năm 2023
1.6. Phương pháp nghiên cứu...12
1.6.1. Phương pháp thu thập dữ liệu...12
1.6.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu...13
1.6.3. Số liệu đánh giá...14
PHẦN 2<small>. </small>ƠN TẬP VĂN HỌC...17
2.1. Cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt...17
2.1.1. Tổng quan về các kỹ thuật và thuật tốn nhận dạng khn mặt..17
2.1.2. Phương pháp trích xuất và thể hiện đặc điểm khuôn mặt...19
2.2. Ứng dụng nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI trong quản lý khách hàng / nhân viên...20
2.2.1. Nhận dạng và cá nhân hóa khách hàng trong ngành bán lẻ...20
2.2.2. Theo dõi sự tham dự của nhân viên và kiểm soát truy cập trong ngành sản xuất...22
2.2.3. Bảo mật và phát hiện gian lận trong ngành ngân hàng...24
2.3. Các giải pháp hiện có và nghiên cứu điển hình...26
</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">2.3.1. Mơ hình nhận dạng khn mặt hiện có cho nhiều ngành cơng nghiệp 26
2.3.2. Đánh giá hiệu suất, hiệu quả và bảo mật...28
2.3.3. Mơ hình VGGFace:...28
PHẦN 3<small>. </small>PHƯƠNG PHÁP LUẬN...31
3.1. Lựa chọn mơ hình nhận dạng khn mặt để nghiên cứu...31
3.2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu...33
3.2.1. Lựa chọn và thu thập bộ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt...33
3.2.2. Các Kỹ Thuật Tiền Xử Lý Để Giảm Nhiễu Và Tăng Cường Hình Ảnh 35 3.3. Lựa chọn và phát triển thuật toán...37
3.3.1. Tinh chỉnh và phát triển mơ hình...37
3.4. Thiết kế và triển khai hệ thống...40
3.4.1. Kiến trúc và các thành phần của hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI 40 3.4.2. Tích hợp với hệ thống quản lý khách hàng / nhân viên hiện tại. .42 PHẦN 4<small>. </small>TRÌNH BÀY, ĐÁNH GIÁ, THẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ...45
4.1. Các chỉ số đánh giá hiệu suất và tiêu chí đánh giá...45
4.2. Thiết lập và cấu hình thử nghiệm...46
4.3. Kết quả đánh giá và phân tích...47
4.3.1. Độ chính xác, độ chính xác, trí nhớ tốt và F1-Score của các mơ hình nhận dạng khuôn mặt...47
4.3.2. Hiệu suất và tốc độ của hệ thống nhận dạng khuôn mặt...48
PHẦN 5<small>. </small>KẾT THÚC...50
</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">5.1. Tóm tắt kết quả đạt được...50
5.2. Đóng góp mới và đề xuất mới...52
5.3. Ý kiến...54
PHẦN 6<small>. </small>HƯỚNG PHÁT TRIỂN...57
6.1. Khuyến nghị cho các hướng nghiên cứu tiếp theo...57 6.2. Phát triển ứng dụng trong thế giới thực trong các ngành công nghiệp khác 59
</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7"><b>DANH SÁCH HÌNH ẢNH</b>
Hình 2.1. Kiến trúc mơ hình VGGFace...26
Hình 2.2. Kiến trúc mơ hình ArcFace...27
Hình 2.3. Kiến trúc mơ hình FaceNet...28
Hình 3.1. Mạng lưới thần kinh Xiêm Chiến lược chung...31
Hình 3.2. Kiến trúc tích chập tốt nhất được chọn cho tác vụ xác minh...34
Hình 3.3. Hình ảnh vận động viên bơi lội người Mỹ Aaron Peisol bên trong bộ dữ liệu Labeled Faces in the Wild...35
Hình 3.4. Độ chính xác của mơ hình dựa trên kích thước lơ...37
Hình 3.5. Độ chính xác của mơ hình dựa trên kỷ ngun...38
Hình 3.6. Độ chính xác của mơ hình dựa trên tỷ lệ học tập...39
</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">ToF Thời gian bay
3DMM Mô hình có thể biến đổi 3D AAM Mơ hình xuất hiện năng động EBGM Elastic Bunch Graph Matching
</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10"><b>TRỪU TƯỢNG</b>
Luận án này điều tra việc sử dụng các hệ thống nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân viên trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhằm nâng cao hiệu quả và bảo mật. Nghiên cứu xem xét những lợi thế có thể có của cơng nghệ nhận dạng khn mặt và ảnh hưởng của nó đối với các ngành công nghiệp khác nhau. Mục tiêu là giải quyết các giới hạn của các phương pháp truyền thống đối với quản lý khách hàng và nhân viên bằng cách đề xuất một giải pháp thông minh dựa trên các thuật tốn nhận dạng khn mặt.
Phương pháp được sử dụng liên quan đến việc phân tích tồn diện các kỹ thuật nhận dạng khn mặt hiện có, bao gồm các mơ hình học sâu và phương pháp trích xuất tính năng. Nghiên cứu đánh giá độ chính xác, tốc độ nhận dạng và độ tin cậy của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng các số liệu đánh giá hiệu suất như tỷ lệ chính xác, tốc độ nhận dạng, dương tính giả và âm tính giả. Ngồi ra, phân tích ma trận xác nhận chéo và nhầm lẫn k-fold được sử dụng để đánh giá hiệu suất và độ tin cậy tổng thể của hệ thống.
Các phát hiện nêu bật những lợi thế đáng kể của công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong quản lý khách hàng và nhân viên. Độ chính xác là một yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo nhận dạng và xác thực đáng tin cậy. Hệ thống nhận dạng khn mặt được đề xuất đạt được tỷ lệ chính xác cao, cho phép quản lý hiệu quả khách hàng và nhân viên trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau. Hơn nữa, hệ thống thể hiện tốc độ nhận dạng hiệu quả, đảm bảo xử lý thời gian thực và nhận dạng nhanh chóng. Độ tin cậy của hệ thống được đánh giá thông qua việc đo lường dương tính giả và âm tính giả, nhấn mạnh khả năng của hệ thống trong việc xác định chính xác người dùng hợp pháp và từ chối các cá nhân trái phép.
Luận án này đóng góp đáng kể cho ngành học. Đối với người mới bắt đầu, nó đưa ra đánh giá chi tiết về hiệu quả của công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong quản lý khách hàng và nhân sự. Để đạt được các quy trình hiệu quả và an toàn, nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết của độ chính xác, tốc độ nhận dạng và độ tin cậy. Thứ
</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">hai, nó khuyến nghị sử dụng phân tích ma trận xác nhận chéo và nhầm lẫn k-fold làm phương pháp đánh giá để đảm bảo đánh giá kỹ lưỡng và không thiên vị về hiệu suất của hệ thống. Cuối cùng, những phát hiện của nghiên cứu dẫn đến sự hiểu biết tốt hơn về việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong các lĩnh vực tiềm năng, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai có trách nhiệm và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức.
Dựa trên những phát hiện của nghiên cứu, luận án này gợi ý những con đường nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực công nghệ nhận dạng khuôn mặt để quản lý khách hàng và nhân viên. Trong số những gợi ý này là:
Tích hợp với các phương thức sinh trắc học khác: Xem xét tích hợp cơng nghệ nhận dạng khn mặt với các phương thức sinh trắc học khác, chẳng hạn như nhận dạng vân tay hoặc mống mắt, để cải thiện tính bảo mật và độ tin cậy tổng thể của các hoạt động nhận dạng. Phương pháp đa phương thức này có thể cung cấp xác thực lớn hơn và giảm nguy cơ gian lận danh tính.
Trải nghiệm khách hàng phù hợp: Điều tra các khả năng của công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng phù hợp. Bằng cách phát hiện nét mặt và cảm xúc, cơng nghệ này có thể cho phép các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu, đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và các dịch vụ tùy chỉnh, cuối cùng nâng cao hạnh phúc và lòng trung thành của người tiêu dùng.
Cân nhắc về quyền riêng tư và đạo đức: Đánh giá tác động của công nghệ nhận dạng khuôn mặt đối với quyền riêng tư của người dùng và giải quyết các vấn đề về bảo vệ dữ liệu và sự đồng ý. Tạo ra các quy tắc và phương pháp bảo mật mạnh mẽ để đảm bảo việc sử dụng công nghệ nhận dạng khn mặt có trách nhiệm và minh bạch trong khi tính đến các yếu tố pháp lý và đạo đức.
Nghiên cứu về khả năng chấp nhận và nhận thức của người dùng: Tiến hành các nghiên cứu và khảo sát người dùng để tìm hiểu về khả năng chấp nhận, quan điểm và mối quan tâm của người tiêu dùng và nhân viên về công nghệ nhận dạng
</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">khuôn mặt. Hiểu thái độ của người dùng và giải quyết các vấn đề của họ có thể giúp tăng cường áp dụng hệ thống và độ tin cậy.
Bằng cách theo dõi các lĩnh vực nghiên cứu này, lĩnh vực cơng nghệ nhận dạng khn mặt sẽ có thể tiến xa hơn, cho phép các giải pháp độc đáo để quản lý khách hàng và nhân viên hiệu quả và an toàn trên một loạt các doanh nghiệp. Những đề xuất này tạo cơ hội cho việc điều tra bổ sung, do đó góp phần tiếp tục phát triển và triển khai phù hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong các ứng dụng trong thế giới thực.
</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13"><b>PART 1TUYÊN BỐ VẤN ĐỀ</b>
<b>1.1. Giới thiệu về chủ đề</b>Trí tuệ nhân tạo (AI) và cơng nghệ thị giác máy tính đã nhanh chóng phát triển, mở ra cánh cửa cho các giải pháp sáng tạo trên một loạt các lĩnh vực. Lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt là lĩnh vực đã có sự phát triển vượt bậc. Là một tập hợp con của AI, nhận dạng khn mặt địi hỏi phải xác định và xác nhận mọi người dựa trên đặc điểm thị giác của họ.
Quản lý khách hàng và nhân viên hiệu quả là điều cần thiết cho sự thành công của các doanh nghiệp trên tất cả các ngành trong thế giới kinh doanh có nhịp độ nhanh ngày nay. Các phương tiện nhận dạng và xác minh truyền thống, bao gồm thẻ ID và mật khẩu, có thể tốn thời gian và thường xuyên bị vi phạm bảo mật. Do đó, nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống an toàn và hiệu quả hơn và điều đó có thể nâng cao cả năng suất và bảo mật.
Mục đích của nghiên cứu này là điều tra làm thế nào công nghệ nhận dạng khn mặt được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong các doanh nghiệp khác nhau để quản lý nhân viên và khách hàng. Cơng nghệ này có thể cung cấp nhận dạng, xác thực và theo dõi người chính xác và tự động bằng cách sử dụng các khả năng của thuật toán AI, dẫn đến tăng hiệu quả và các biện pháp phòng ngừa bảo mật.
Trong bối cảnh quản lý khách hàng và nhân viên, nền tảng lý thuyết và ứng dụng thực tế của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt được nghiên cứu trong luận án này. Để phát triển sự nắm bắt kỹ lưỡng về chủ đề, nó sẽ kiểm tra các tài liệu có sẵn, các dự án nghiên cứu và các tác phẩm thích hợp. Ngồi ra, nó sẽ tập trung vào việc xây dựng và tạo ra một hệ thống nhận dạng khuôn mặt phù hợp với các nhu cầu và khó khăn độc đáo mà các doanh nghiệp khác nhau gặp phải.
Điều tra sâu về những lợi thế, hạn chế và các vấn đề đạo đức có thể liên quan đến cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt là một trong những kết quả nghiên cứu dự
</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">kiến. Nó cũng sẽ cung cấp những hiểu biết hữu ích về quan niệm, tạo và sử dụng các hệ thống như vậy, cũng như phân tích tồn diện về chức năng và hiệu quả của chúng.
Nghiên cứu này dự định bổ sung vào cơ thể kiến thức bằng cách giải quyết các thành phần quan trọng của nhận dạng khuôn mặt để quản lý khách hàng và nhân viên cũng như đưa ra lời khuyên hữu ích cho các doanh nghiệp muốn cải thiện hiệu quả hoạt động và các biện pháp bảo mật.
Đánh giá tài liệu, phương pháp, phát hiện, thảo luận và định hướng tương lai của nghiên cứu này sẽ được đề cập chi tiết trong các chương tiếp theo của luận án này. Thông qua cuộc điều tra này, chúng tơi tìm cách làm sáng tỏ tiềm năng đột phá của cơng nghệ nhận dạng khn mặt và vai trị của nó trong việc cách mạng hóa quản lý người tiêu dùng và nhân viên trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
<b>1.2. Tầm quan trọng và ý nghĩa của chủ đề</b>
Nghiên cứu và sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân viên đã trở nên vô cùng quan trọng và có ảnh hưởng tại thời điểm phát triển công nghệ và cải tiến kỹ thuật đang diễn ra nhanh chóng.
Trước hết, nhận dạng khn mặt dựa trên AI cung cấp một cách nhanh chóng, chính xác và tự động để xác định và xác thực mọi người. Do đó, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng và dễ dàng xác nhận danh tính của khách hàng và nhân viên của họ, tăng năng suất và giảm các lỗi liên quan đến danh tính.
Thứ hai, sử dụng cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt để quản lý khách hàng và nhân viên có thể làm cho nơi làm việc an toàn và bảo mật hơn. Các mối nguy hiểm liên quan đến việc mất mật khẩu, thẻ ID hoặc các thiết bị xác thực khác được giảm đáng kể bằng cách sử dụng các đặc điểm khuôn mặt để xác thực. Điều này dẫn đến việc tăng cường bảo vệ thông tin cá nhân và quản lý truy cập vào các hệ thống quan trọng, tăng cường bảo mật và quyền riêng tư tổng thể của tổ chức.
</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">Thứ ba, đa dạng doanh nghiệp có thể dễ dàng thực hiện việc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt cho nhân sự và quản lý khách hàng. Cơng nghệ này có thể nâng cao đáng kể năng suất lao động, trải nghiệm khách hàng và quản lý con người trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm ngân hàng, bảo hiểm, bán lẻ, giải trí và sản xuất.
Với những lợi thế vượt trội mà công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI cung cấp, nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này đã vươn lên hàng đầu trong chương trình nghị sự. Thơng qua luận án này, chúng ta có thể thấy tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để quản lý khách hàng và nhân viên hiệu quả và an toàn hơn trong nhiều doanh nghiệp khác nhau.
<b>1.3. Vấn đề nghiên cứu</b>
Các ngành công nghiệp đang giải quyết một số vấn đề liên quan đến xác minh danh tính, quản lý thời gian và duy trì tính bảo mật và quyền riêng tư của thông tin cá nhân trong quá trình quản lý khách hàng và nhân viên. Trước đây, việc xác định người tiêu dùng và nhân viên bằng chữ ký, chứng minh thư hoặc chữ số PIN là thơng lệ. Tuy nhiên, các kỹ thuật này có những hạn chế và nhược điểm, gây ra vấn đề về hiệu quả và bảo mật.
Công nghệ dựa trên nhận dạng khn mặt được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đã nổi lên như một phương thuốc quan trọng cho những vấn đề này. Cơng nghệ này có khả năng phát hiện nhanh chóng và chính xác khn mặt của khách hàng và nhân viên bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và mạng nơ-ron sâu. Độ chính xác nhận dạng khn mặt đã tăng lên đáng kể nhờ sử dụng trí tuệ nhân tạo và tự động hóa cũng tăng lên, cải thiện hiệu quả và bảo mật quy trình quản lý.
Tăng cường bảo vệ thơng tin cá nhân là một trong những lợi thế chính của công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Các tổ chức có thể ngăn chặn truy cập bất hợp pháp và đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có quyền truy cập vào các bộ phận nhạy cảm của công ty bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng
</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">khuôn mặt. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như ngân hàng, bảo hiểm hoặc chăm sóc sức khỏe, nơi cần thiết để bảo mật dữ liệu cá nhân nhạy cảm. Các hệ thống sử dụng phần mềm nhận dạng khuôn mặt có thể cung cấp một lớp bảo vệ khác và đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập vào thơng tin và hệ thống quan trọng.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng cải thiện hiệu quả quản lý và mang lại sự dễ dàng. Nhân viên có thể được xác định bằng nhận dạng khn mặt thay vì các kỹ thuật thơng thường hơn như chứng minh thư hoặc số PIN. Điều này giúp quản lý thời gian biểu dễ dàng hơn, theo dõi chính xác thời gian đến và đi và ghi lại trách nhiệm của họ. Tự động hóa quy trình quản lý nhân sự làm giảm sai lầm do các thủ tục thủ công gây ra và tiết kiệm thời gian. Cơng nghệ nhận dạng khn mặt cũng có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách cho phép các doanh nghiệp trong lĩnh vực khách sạn hoặc bán lẻ chào đón khách hàng thường xuyên và cung cấp các dịch vụ phù hợp.
Tuy nhiên, có một số trở ngại đáng kể phải vượt qua để áp dụng đúng cơng nghệ nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo trong quản lý khách hàng và nhân viên. Đầu tiên và quan trọng nhất, điều cần thiết là tối đa hóa độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Để đảm bảo nhận dạng đáng tin cậy ngay cả trong những tình huống khó khăn như ánh sáng kém, các quan điểm khác nhau và thay đổi giao diện, cần nghiên cứu và phát triển các thuật tốn và phương pháp nhận dạng khn mặt.
Yếu tố quan trọng thứ hai phải được tính đến là bảo mật dữ liệu. Thiết kế và đưa ra các biện pháp bảo vệ để bảo mật dữ liệu cá nhân của nhân viên và khách hàng là rất quan trọng để ngăn chặn rò rỉ hoặc lạm dụng dữ liệu nhạy cảm. Về việc thu thập và sử dụng dữ liệu khuôn mặt, cần tuân thủ luật pháp và quyền riêng tư, chẳng hạn như luật bảo vệ dữ liệu cá nhân hoặc quy tắc của cơ quan quản lý dữ liệu. Một khó khăn khác là khả năng sử dụng các công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên các lĩnh vực khác nhau. Các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm cả khách
</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">sạn, bán lẻ, tài chính và chăm sóc sức khỏe, có nhiều nhu cầu và điều kiện làm việc khác nhau. Để đáp ứng các yêu cầu riêng của từng lĩnh vực, cần tiến hành nghiên cứu và xây dựng các giải pháp thích ứng và chuyên biệt.
Dựa trên những yếu tố này, câu hỏi nghiên cứu trong luận án này là điều tra và triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo trong quản lý khách hàng và nhân viên của các doanh nghiệp khác nhau. Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống, bảo vệ quyền riêng tư của thông tin cá nhân và phát triển các chiến lược triển khai thích ứng cho từng doanh nghiệp.
<b>1.4. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu</b>
Mục đích chính của dự án này là tạo ra một hệ thống nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân viên trong nhiều lĩnh vực khác nhau với mục đích cải thiện hiệu suất và bảo mật. Nghiên cứu sẽ tập trung vào các mục tiêu cụ thể sau đây để thực hiện mục tiêu này:
I. Kiểm tra các kỹ thuật và phương pháp tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo để nhận dạng khuôn mặt:
- Đầu tiên, nghiên cứu sẽ xem xét và đánh giá các kỹ thuật và thuật tốn nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo có sẵn. Hiểu cách trích xuất các tính năng khn mặt, sử dụng các mơ hình học máy và mạng học sâu để tạo ra một hệ thống nhận dạng khn mặt đáng tin cậy và có thể thích ứng đều là một phần của điều này.
- Nghiên cứu tiếp theo sẽ đánh giá các yếu tố và cơng cụ khác nhau, chẳng hạn như quy trình tiền xử lý, cấu trúc liên kết mạng thần kinh, phương pháp đào tạo và tinh chỉnh, ảnh hưởng đến q trình nhận dạng khn mặt như thế nào.
II. Tạo một hệ thống nhận dạng khn mặt độc lập, thích ứng và đáng tin cậy:
- Sử dụng các phương pháp và thuật tốn được phát hiện thơng qua nghiên cứu, một hệ thống nhận dạng khn mặt có thể tự phân loại và xác định mọi người
</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">sẽ được xây dựng. Để có độ chính xác và độ tin cậy, hệ thống này sẽ có thể tính đến những thay đổi về góc, ánh sáng, đặc điểm khuôn mặt và giao diện.
- Nghiên cứu cũng sẽ tập trung vào việc tạo ra một giao diện đơn giản và thân thiện với người dùng để tương tác với công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Điều này đảm bảo rằng hệ thống có thể dễ dàng triển khai và sử dụng trong bối cảnh mà nó sẽ thực sự được sử dụng.
I.Đánh giá hiệu suất và hiệu quả của hệ thống nhận dạng khuôn mặt trong việc quản lý khách hàng và nhân viên:
- Nghiên cứu sẽ thực hiện các thí nghiệm và đánh giá hiệu quả của công nghệ nhận dạng khuôn mặt để quản lý khách hàng và nhân viên. Sự ổn định, độ tin cậy và tốc độ xử lý của hệ thống sẽ được tính đến trong suốt q trình kiểm tra.
- Nghiên cứu cũng sẽ đánh giá công nghệ nhận dạng khuôn mặt ảnh hưởng như thế nào đến bảo mật và hiệu suất trong việc quản lý khách hàng và nhân viên. Là một phần của điều này, sự tiện lợi được đo lường, bảo mật thông tin cá nhân được cải thiện và giảm thời gian và nỗ lực cần thiết để quản lý khách hàng và nhân viên.
Các câu hỏi nghiên cứu chính của nghiên cứu là những câu hỏi liên quan đến: III. Làm thế nào công nghệ nhận dạng khn mặt có thể được sử dụng
trong các lĩnh vực khác nhau để quản lý khách hàng và nhân viên? - Nghiên cứu sẽ xem xét các kỹ thuật và quy trình để tích hợp cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt vào quản lý nhân viên và khách hàng trên một loạt các lĩnh vực, bao gồm bán lẻ, du lịch, chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, v.v. Để đưa ra các giải pháp độc đáo và tối ưu cho từng lĩnh vực, sự đa dạng về nhu cầu và quy trình quản lý trong từng ngành sẽ được phân tích.
IV. Làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tăng hiệu quả và bảo mật trong quản trị khách hàng và nhân viên?
- Hiểu cách trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất và bảo mật trong quản lý khách hàng và nhân viên sẽ là trọng tâm chính của nghiên cứu.
</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">Để quản lý dữ liệu khuôn mặt và tăng cường nhận dạng đồng thời bảo vệ tính bảo mật và quyền riêng tư của thông tin cá nhân, các kỹ thuật bao gồm học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ được sử dụng.
V. Những khía cạnh nào về hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống nhận dạng khn mặt bị ảnh hưởng và chúng có thể được cải thiện như thế nào? - Nghiên cứu sẽ kiểm tra các yếu tố bao gồm tính chính xác của thuật tốn, đặc điểm khn mặt, ánh sáng và góc máy ảnh ảnh hưởng đến mức độ hoạt động của hệ thống nhận dạng khn mặt. Ngồi ra, nghiên cứu sẽ cung cấp các chiến lược và chiến thuật để cải thiện hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống, chẳng hạn như cải tiến thuật toán, nhiều dữ liệu đào tạo và xử lý hình ảnh thơng minh.
VI. Làm thế nào hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực với hiệu quả và khả năng thích ứng?
- Để triển khai các công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nghiên cứu sẽ kiểm tra nhu cầu và hạn chế của các doanh nghiệp khác nhau. Dựa trên điều này, nghiên cứu sẽ cung cấp các kỹ thuật, quy trình và quy trình vận hành phù hợp cho phép hệ thống được triển khai và chạy thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong khi vẫn đảm bảo tính linh hoạt và tùy chỉnh cụ thể theo ngành.
Đối với nghiên cứu về hệ thống nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo trong quản lý khách hàng và nhân viên, các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu nêu trên đưa ra định hướng kỹ lưỡng và chính xác. Nghiên cứu có tiềm năng giúp cải thiện hiệu suất và bảo mật trong các doanh nghiệp được kết nối bằng cách giải quyết những vấn đề này.
<b>1.5. Phạm vi và hạn chế của chủ đề</b>
Việc sử dụng công nghệ nhận dạng khn mặt được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân sự trên nhiều lĩnh vực sẽ được đưa vào mục đích nghiên cứu. Điều này bao gồm các ngành công nghiệp bao gồm sản xuất, bán lẻ, du lịch, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính. Để nâng cao hiệu quả và bảo mật trong quản trị khách hàng và nhân viên, mục tiêu là phát triển một hệ thống nhận
</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">dạng khn mặt có thể thích ứng và áp dụng rộng rãi cho các ngành công nghiệp khác nhau.
Trong các thông số của nghiên cứu, sẽ chú ý đến việc kiểm tra các kỹ thuật và thuật tốn nhận dạng khn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo hiện tại. Để xác định và xác nhận danh tính của người tiêu dùng và nhân viên, điều này đòi hỏi phải nghiên cứu các phương pháp như mạng thần kinh, học sâu và học máy. Hiệu suất, độ chính xác và độ tin cậy của các kỹ thuật này sẽ được so sánh, kiểm tra và đánh giá trong nhiều trường hợp và cài đặt khác nhau.
Xây dựng một hệ thống nhận dạng khuôn mặt tự động, thích ứng và chính xác là một thành phần quan trọng của nghiên cứu. Hệ thống này sẽ được tạo ra để phân tích và xác định khn mặt trong nhiều bối cảnh và cài đặt khác nhau, từ tương tác mặt đối mặt đến nhận dạng thơng qua hình ảnh hoặc video. Trong suốt giai đoạn nghiên cứu, các yếu tố bao gồm độ chính xác, tốc độ xử lý, tính linh hoạt và khả năng nhận biết những thay đổi trong đặc điểm khn mặt hoặc hồn cảnh ánh sáng yếu sẽ được đánh giá và cải thiện.
Nghiên cứu cũng sẽ khám phá tính hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng như các biến ảnh hưởng đến chúng. Điều này đòi hỏi phải xem xét các yếu tố như độ chính xác nhận dạng, tỷ lệ nhận dạng sai, thời gian xử lý và thời gian phản ứng của hệ thống. Nghiên cứu sẽ xem xét và đề xuất các cách để tăng hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống, chẳng hạn như tăng cường thuật toán, củng cố cơ sở hạ tầng và sửa đổi các yếu tố cấu hình.
Khả năng thích ứng và tiềm năng triển khai của hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên nhiều lĩnh vực là một yếu tố quan trọng khác. Nghiên cứu sẽ xem xét các biến số như cơ sở dữ liệu và quy trình liên quan đến việc tích hợp hệ thống nhận dạng khuôn mặt với các hệ thống quản lý hiện tại trong mỗi doanh nghiệp. Sự phù hợp và khả năng mở rộng của hệ thống để đáp ứng nhu cầu và quy tắc của các ngành liên quan cũng sẽ được xem xét và đánh giá.
</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">Tóm lại, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý khách hàng và nhân sự trong nhiều doanh nghiệp. Để tăng cường chức năng và độ tin cậy của hệ thống nhận dạng khn mặt trong hồn cảnh thực tế, nó sẽ xây dựng các mơ hình, đánh giá hiệu suất và đánh giá khả năng triển khai. Nghiên cứu sẽ cung cấp những kiến thức hữu ích cho việc triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt một cách linh hoạt và thành công tại nhiều doanh nghiệp.
<b>1.6. Phương pháp nghiên cứu</b>
<b>1.6.1. Phương pháp thu thập dữ liệu</b>
Việc thu thập dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu là một bước quan trọng để tạo ra một mơ hình nhận dạng khn mặt chính xác và đáng tin cậy. Để đảm bảo rằng bộ dữ liệu đa dạng và toàn diện, chúng tôi sẽ sử dụng một loạt các kỹ thuật thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Tận dụng các bộ dữ liệu có thể truy cập cơng khai là một trong những chiến lược chính mà chúng tơi sẽ sử dụng. Với mục tiêu nghiên cứu và phát triển nhận dạng khuôn mặt, các bộ dữ liệu này đã được biên soạn và cung cấp. Bộ dữ liệu bao gồm ảnh khuôn mặt và các chi tiết liên quan như tuổi, giới tính, quốc tịch và việc làm nằm trong số đó. Chúng tơi có thể tạo ra một bộ dữ liệu đào tạo và thử nghiệm rộng rãi và mạnh mẽ có thể được sử dụng trên các lĩnh vực bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu có thể truy cập tự do này.
Chúng tơi cũng sẽ thu thập thông tin từ các nguồn nội bộ, chẳng hạn như ảnh khuôn mặt của khách hàng và công nhân từ các lĩnh vực khác nhau. Điều này cho phép chúng tôi tạo một tập dữ liệu đại diện cho các tình huống trong thế giới thực và rất hữu ích trong việc quản lý khách hàng và nhân viên. Chúng tôi cam kết tuân thủ cẩn thận luật pháp và hướng dẫn quản lý việc bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân của người đó trong suốt q trình thu thập dữ liệu từ các nguồn nội bộ.
</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">Chúng tơi sẽ đưa ra các phương pháp kiểm sốt chất lượng dữ liệu để đảm bảo tầm cỡ của thông tin thu thập được. Trước khi sử dụng dữ liệu trong đào tạo và thử nghiệm hệ thống, các quy trình này bao gồm kiểm tra chất lượng của ảnh, xóa hình ảnh mờ, lệch hoặc thiếu sáng và xóa thông tin cá nhân nhạy cảm. Bằng cách áp dụng các bước này, chúng tôi đảm bảo rằng tập dữ liệu thu thập được là đáng tin cậy, chính xác và phản ánh chính xác thực tế.
Tóm lại, kỹ thuật thu thập dữ liệu của chúng tôi cho nghiên cứu sẽ kết hợp thu thập dữ liệu từ các nguồn nội bộ với việc sử dụng cơ sở dữ liệu thơng tin cá nhân và khn mặt có thể truy cập công khai. Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu như vậy đảm bảo tính đầy đủ và đa dạng của tập dữ liệu, tạo điều kiện cho sự phát triển nhanh chóng và sử dụng rộng rãi mơ hình nhận dạng khuôn mặt trong quản lý khách hàng và nhân viên.
<b>1.6.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu</b>
Chúng tơi sẽ sử dụng nhiều phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau trong q trình nghiên cứu để phân tích và trích xuất dữ liệu từ dữ liệu khuôn mặt thu thập được. Chúng tôi muốn tạo ra một hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiệu quả và đáng tin cậy bằng cách tích hợp các kỹ thuật xử lý hình ảnh và học máy.
Đầu tiên, chúng ta sẽ trải qua một số quy trình trong giai đoạn xử lý hình ảnh để làm sạch và chuẩn bị sẵn sàng cho các bức ảnh khn mặt để phân tích. Những hành động này có thể liên quan đến:
- Loại bỏ tiếng ồn: Làm sạch ảnh khuôn mặt bằng cách sử dụng thuật tốn và kỹ thuật lọc hình ảnh để giảm nhiễu.
- Cắt xén vùng khn mặt: Để tạo ra hình ảnh chỉ khuôn mặt, hãy cắt vùng khuôn mặt bằng các kỹ thuật như thác Haar hoặc mạng thần kinh để nhận ra vị trí của khn mặt trong ảnh.
- Chuẩn hóa kích thước: Thu nhỏ ảnh khn mặt để cải thiện khả năng trích xuất tính năng và đảm bảo tính đồng nhất.
</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">Dữ liệu hình ảnh tiếp theo sẽ được chuyển đổi thành các tính năng số hữu ích bằng cách sử dụng các thuật tốn và kỹ thuật để trích xuất tính năng khn mặt. Các kỹ thuật điển hình bao gồm:
- Mẫu nhị phân cục bộ (LBP): Kỹ thuật này tạo ra một vectơ tính năng nhị phân bằng cách so sánh các giá trị pixel ở khu vực xung quanh với pixel lõi để xác định các khía cạnh cục bộ của khn mặt.
- Biểu đồ độ dốc định hướng (HOG): Kỹ thuật này phân tích sự phân bố và xuất hiện của gradient trong hình ảnh khn mặt để tạo ra một vectơ đặc trưng cho cấu trúc và đường viền của khn mặt.
- Trích xuất tính năng dựa trên Deep Learning: Chúng tơi có thể đào tạo và trích xuất các đặc điểm cấp cao và trừu tượng từ ảnh khuôn mặt bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron sâu, chẳng hạn như Mạng nơ-ron tích chập (CNN).
Chúng tơi sẽ tiếp tục đào tạo mơ hình nhận dạng khn mặt khi chúng tơi có được các đặc điểm khn mặt. Để xây dựng một hệ thống nhận dạng khn mặt có khả năng phân loại và nhận dạng tự động, thích ứng và chính xác, các phương pháp và mơ hình học máy sẽ được sử dụng. Điều này có thể địi hỏi phải sử dụng các mơ hình dựa trên deep learning như Convolutional Neural Networks (CNN) hoặc Siamese Networks, cũng như các kỹ thuật như Support Vector Machines (SVM), Random Forest, v.v. Sử dụng bộ dữ liệu đào tạo được tạo từ các nguồn dữ liệu có thể truy cập tự do, phương pháp đào tạo sẽ được điều chỉnh để tối đa hóa độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống nhận dạng.
Sử dụng các phép đo và kỹ thuật đánh giá bao gồm độ chính xác, tốc độ nhận dạng, mức độ tin cậy và ma trận nhầm lẫn, chúng tôi sẽ đồng thời đánh giá hiệu suất của mơ hình nhận dạng khn mặt. Để đảm bảo rằng hiệu suất của hệ thống nhận dạng được đánh giá một cách đáng tin cậy và khách quan, các chiến lược như xác thực chéo k-fold sẽ được sử dụng.
Tóm lại, xử lý hình ảnh, trích xuất đặc điểm khn mặt và đào tạo mơ hình nhận dạng khuôn mặt là một số phương pháp phân tích dữ liệu mà chúng tơi đã sử
</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">dụng trong nghiên cứu. Chúng tôi cố gắng tạo ra kết quả tích cực và cung cấp một hệ thống nhận dạng khuôn mặt đáng tin cậy và hiệu quả để quản lý khách hàng và nhân viên trong nhiều lĩnh vực bằng cách sử dụng các phương pháp và thuật tốn có liên quan.
<b>1.6.3. Số liệu đánh giá</b>
Chúng tôi sẽ sử dụng nhiều số liệu và kỹ thuật đánh giá khác nhau trong suốt quá trình nghiên cứu để đánh giá hiệu quả và hiệu quả của hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Chúng tôi muốn đảm bảo rằng hệ thống xác định thành công người tiêu dùng và nhân viên với độ chính xác cao, tốc độ nhận dạng nhanh và độ tin cậy đáng tin cậy.
Độ chính xác, đo lường tỷ lệ phần trăm xuất hiện mà hệ thống phân loại chính xác, là một trong những số liệu quan trọng. Bằng cách so sánh kết quả nhận dạng của hệ thống với dữ liệu thô và tính tốn tỷ lệ phần trăm phân loại chính xác, chúng ta có thể xác định độ chính xác. Hệ thống càng đáng tin cậy và phù hợp để quản lý khách hàng và nhân viên thì độ chính xác càng cao. Độ chính xác và độ chính xác tổng thể cho từng lớp hoặc nhóm người dùng sẽ được xác định.
Chúng tôi quan tâm đến tốc độ nhận dạng của hệ thống bên cạnh độ chính xác. Lượng thời gian cần thiết để hệ thống xác định và nhận dạng khuôn mặt được gọi là tốc độ nhận dạng. Trong các ứng dụng thời gian thực, tốc độ nhận dạng là rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống có thể hoạt động bình thường trong các cài đặt thực tế. Từ thời điểm hệ thống nhận được hình ảnh khn mặt cho đến khi kết quả nhận dạng được giao, chúng tôi sẽ theo dõi thời gian xử lý. Chúng tơi sẽ tính tốn thời gian trung bình và đánh giá tốc độ nhận dạng của hệ thống.
Chúng tôi cũng sẽ kiểm tra độ tin cậy như một thông số quan trọng. Khả năng của hệ thống để xác định chính xác mọi người và ngăn chặn nhận dạng gian lận được đo lường bằng độ tin cậy. Để đánh giá độ tin cậy, chúng tôi sẽ tính tốn tỷ lệ dương tính giả (nhận dạng khơng chính xác) và tỷ lệ âm tính giả (khơng nhận dạng).
</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">Chúng tôi muốn hệ thống từ chối nhận dạng sai của người dùng không hợp lệ và xác định chính xác người dùng hợp pháp.
Chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp xác thực chéo k-fold để đảm bảo kết quả đáng tin cậy. Kỹ thuật này tách tập dữ liệu thành k phần nhỏ hơn (nếp gấp), sau đó đánh giá tính chính xác của từng nếp gấp riêng biệt. Kết quả đánh giá của mỗi lần sẽ được kết hợp để có được kết quả tổng thể. Quy trình này đảm bảo rằng các kết quả không bị ảnh hưởng quá mức bởi một tập dữ liệu cụ thể và hỗ trợ khả năng phân tích hiệu suất của hệ thống một cách kỹ lưỡng.
Để hiểu thêm về mức độ nhận dạng đúng và sai của hệ thống, chúng tôi sẽ kết hợp xác thực chéo k-fold với ma trận nhầm lẫn. Số lượng các sự kiện được phân loại đúng và sai được hiển thị trong ma trận nhầm lẫn. Chúng tôi sẽ đánh giá và sửa đổi mơ hình nhận dạng khn mặt bằng các biện pháp tính tốn như độ chính xác, thu hồi và điểm F1 bằng ma trận nhầm lẫn.
Tóm lại, các tiêu chí như độ chính xác, tốc độ nhận dạng và độ tin cậy là một phần của quy trình đánh giá nghiên cứu của chúng tơi. Để đánh giá kỹ lưỡng về hiệu suất và kết quả, chúng tôi sẽ sử dụng ma trận nhầm lẫn và xác thực chéo k-fold. Những kỹ thuật đánh giá này sẽ đưa ra một bức tranh toàn diện về hiệu quả và tiềm năng của hệ thống nhận dạng khuôn mặt để quản lý nhân viên và khách hàng trên các lĩnh vực khác nhau.
</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26"><b>PART 2 ƠN TẬP VĂN HỌC</b>
<b>2.1. Cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt</b><b>2.1.1. Tổng quan về các kỹ thuật và thuật tốn nhận dạng khn mặt</b>
Cơng nghệ nhận dạng khn mặt đã phát triển gần đây do nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp nhận dạng chính xác và hiệu quả. Nhiều phương pháp và thuật toán đã được phát triển để cho phép nhận dạng khuôn mặt chính xác trong một loạt các trường hợp. Tổng quan về các phương pháp và thuật tốn nhận dạng khn mặt phổ biến nhất được đưa ra trong phần này.
Kỹ thuật dựa trên các tính năng: Trích xuất các đặc điểm khuôn mặt đặc biệt để sử dụng trong nhận dạng là mục đích của các phương pháp tiếp cận dựa trên tính năng. Một phương pháp nổi tiếng được gọi là Mẫu nhị phân nhỏ (LBP) so sánh các giá trị cường độ pixel trong các hàng xóm hình ảnh nhỏ để trích xuất thơng tin kết cấu và đường viền. Phương pháp Chuyển đổi Tính năng Bất biến Quy mô (SIFT) được sử dụng rộng rãi định vị và tóm tắt các yếu tố trung tâm và đặc điểm cục bộ trong một bức tranh.
Phương pháp tiếp cận tồn diện: Các kỹ thuật tồn diện kéo các khía cạnh từ tồn bộ khn mặt thay vì tập trung cụ thể vào các yếu tố cụ thể trên khuôn mặt. Trong phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) thường được sử dụng, các khuôn mặt được biểu diễn dưới dạng sự kết hợp tuyến tính của các khn mặt riêng thu được bằng cách giảm kích thước trên một bộ hình ảnh khn mặt đào tạo. Một phương pháp tồn diện khác giúp tối đa hóa sự tách biệt giữa các lớp khuôn mặt riêng biệt là phân tích phân biệt tuyến tính (LDA).
Các kỹ thuật dựa trên deep learning đã biến đổi nhận dạng khuôn mặt bằng cách tạo ra các mơ hình cực kỳ chính xác và đáng tin cậy. Hiệu suất của Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận dạng khn mặt là xuất sắc. Để tìm hiểu các biểu diễn phân cấp của khn mặt, các mơ hình như VGGNet, ResNet và InceptionNet sử dụng kiến trúc với nhiều lớp và chiều sâu sâu. Các mạng này thường được đào tạo
</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">trên các bộ dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng phân biệt các biến thể và mẫu khuôn mặt phức tạp.
Một kiến trúc học sâu được tạo ra đặc biệt cho các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt được gọi là Mơ hình khn mặt Xiêm. Nó sử dụng hai mạng nơ-ron tích chập có cùng trọng lượng và cấu trúc liên kết. Nhúng khuôn mặt, là đại diện chiều thấp của các đặc điểm lưu giữ thông tin phân biệt đối xử, được tạo ra bằng mơ hình Xiêm. Mơ hình đạt được khả năng tối đa hóa khoảng cách giữa các lần nhúng khuôn mặt của những người khác nhau và giảm khoảng cách giữa các lần nhúng khn mặt của cùng một người trong q trình đào tạo. Mơ hình có thể đạt được độ chính xác tuyệt vời trong các nhiệm vụ khớp khuôn mặt và xác minh vì phương pháp học tập tương phản này.
Nhận dạng khuôn mặt 3D: Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt 2D truyền thống dễ bị thay đổi về ánh sáng và vị trí, đó là lý do tại sao nhận dạng khuôn mặt 3D ngày càng trở nên phổ biến. Ngược lại, nhận dạng khuôn mặt 3D hoạt động khác nhau. Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt 3D khắc phục những hạn chế này bằng cách sử dụng thông tin chuyên sâu. Các kỹ thuật như Mô hình có thể biến đổi 3D (3DMM) mơ tả khn mặt như một sự pha trộn của các thuộc tính hình thức và kết cấu, cho phép kết hợp và tái tạo chính xác các bề mặt mặt 3D. Máy ảnh Time-of-Flight (ToF) và máy quét ánh sáng có cấu trúc thường được sử dụng để thu thập dữ liệu khuôn mặt 3D.
Phương pháp tiếp cận lai: Để tận dụng lợi ích miễn phí của các phương pháp khác nhau, các phương pháp kết hợp kết hợp chúng. Ví dụ: chiến lược lai có thể sử dụng deep learning để phân loại và các phương pháp tiếp cận dựa trên tính năng để trích xuất tính năng ban đầu. Trong hồn cảnh khó khăn, sự kết hợp này có thể cải thiện độ bền và độ chính xác.
Đáng chú ý, việc lựa chọn một kỹ thuật hoặc thuật toán bị ảnh hưởng bởi các nhu cầu cụ thể của ứng dụng nhận dạng khn mặt, bao gồm độ chính xác, hiệu quả tính tốn và tính sẵn có của tài nguyên. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển được
</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">dành riêng để phát triển khu vực bằng cách liên tục điều tra và phát minh ra các phương pháp và thuật toán mới để tăng cường chức năng và độ tin cậy của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt.
Nếu các nhà nghiên cứu và các học viên nhận thức được các phương pháp và thuật tốn có sẵn, họ có thể tạo và triển khai các hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho nhiều ứng dụng khác nhau.
<b>2.1.2. Phương pháp trích xuất và thể hiện đặc điểm khuôn mặt</b>
Để các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hoạt động hiệu quả và chính xác, các đặc điểm khn mặt phải được trích xuất và thể hiện. Cơng nghệ này có thể thu thập thơng tin quan trọng tách biệt cá nhân này với cá nhân khác bằng cách cô lập và thiết lập các đặc điểm đặc biệt của một khuôn mặt. Phần này cung cấp một phân tích kỹ lưỡng về các phương pháp được sử dụng để trích xuất và mơ tả các đặc điểm khuôn mặt.
Kỹ thuật định vị và cô lập các đặc điểm khuôn mặt rõ rệt, thường được gọi là mốc, được gọi là trích xuất tính năng. Đường nét, môi, mũi và mắt của khuôn mặt là một vài trong số này. Tỷ lệ tương đối, hình dạng, vị trí và khoảng cách của các đặc điểm khn mặt này, cùng nhau tạo nên chữ ký khuôn mặt đặc biệt của một người, có thể được sử dụng để xác định chúng.
Khai thác các đặc điểm khuôn mặt bao gồm nhiều phương pháp khác nhau, mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng:
Các phương pháp tiếp cận hình học được sử dụng để đo các đặc điểm khuôn mặt cụ thể, chẳng hạn như không gian giữa mắt, hình dạng của miệng và chiều rộng của mũi, để trích xuất các đặc điểm trên khn mặt. Những phương pháp này nhanh chóng và dễ dàng, nhưng chúng có thể nhạy cảm với các biến thể về ánh sáng, tuổi tác và nét mặt.
Các phương pháp dựa trên ngoại hình như Phân tích thành phần chính (PCA) và Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) xem xét tồn bộ diện mạo của khn mặt
</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">thay vì chỉ một đặc điểm khn mặt cụ thể. Những kỹ thuật này cung cấp một mô tả kỹ lưỡng hơn, nhưng có thể ít chính xác hơn, bằng cách phân tích thống kê hình ảnh khn mặt.
Phương pháp lai: Mơ hình xuất hiện chủ động (AAM) và Kết hợp đồ thị bó đàn hồi (EBGM) kết hợp các phương pháp tiếp cận hình học và dựa trên ngoại hình để kết hợp các lợi ích của từng phương pháp.
Sau khi trích xuất, các đặc điểm khn mặt phải được thể hiện hoặc mã hóa theo cách giúp máy móc dễ hiểu và phân tích hơn. Đối với điều này, một loạt các chiến thuật được sử dụng:
Với phương pháp này, các thuộc tính hình học và khơng gian của các đặc điểm khn mặt được vector hóa. Ví dụ, một vectơ có thể được sử dụng để đại diện cho một khuôn mặt, với mỗi yếu tố đại diện cho một khía cạnh khác nhau của khn mặt, chẳng hạn như khơng gian giữa hai mắt hoặc kích thước của mơi.
Ví dụ về các kỹ thuật chuyển đổi hình ảnh khuôn mặt thành ma trận là Eigenfaces (dựa trên PCA) và Fisherfaces (dựa trên LDA). Trong trường hợp này, mỗi pixel trong hình ảnh được coi là một kích thước và các điểm dữ liệu cho kích thước đó là cường độ pixel.
Một hệ thống nhận dạng khn mặt đáng tin cậy được xây dựng trên nền tảng của các kỹ thuật trích xuất và biểu diễn đặc điểm khn mặt. Vì các đặc điểm như độ chính xác, hiệu quả tính tốn và khả năng chống lại những thay đổi về tư thế hoặc điều kiện ánh sáng có thể có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của hệ thống, điều cần thiết là phải tính đến các tiêu chí này trong khi chọn các phương pháp này. Với mục đích loại bỏ các rào cản và nâng cao khả năng của công nghệ nhận dạng khuôn mặt, tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này tiếp tục giới thiệu các kỹ thuật mới.
</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30"><b>2.2. Ứng dụng nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI trong quản lý kháchhàng / nhân viên</b>
<b>2.2.1. Nhận dạng và cá nhân hóa khách hàng trong ngành bán lẻ</b>
Trong lĩnh vực bán lẻ, việc xác định và tùy chỉnh khách hàng đã trở nên quan trọng để nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng, tăng doanh thu và ni dưỡng lịng trung thành của khách hàng. Các nhà bán lẻ có cơ hội duy nhất nhờ công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác định khách hàng một cách đáng tin cậy và cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh. Phần này xem xét cách nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI được sử dụng trong lĩnh vực bán lẻ để xác định và cá nhân hóa khách hàng.
Nhận dạng người tiêu dùng: Các nhà bán lẻ có thể xác định khách hàng trong thời gian thực bằng cách kiểm tra các đặc điểm trên khuôn mặt của họ bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Các nhà bán lẻ có thể chụp ảnh khn mặt của khách hàng khi họ bước vào cửa hàng hoặc tiếp cận các điểm tiếp xúc cụ thể bằng cách kết hợp phần mềm nhận dạng khuôn mặt với máy ảnh. Để xác định và xác thực các bức ảnh được thu thập, sau đó chúng được khớp với cơ sở dữ liệu của người dùng đã đăng ký. Các nhà bán lẻ có thể cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm và đề xuất được cá nhân hóa dựa trên sở thích và các giao dịch mua trong quá khứ của họ bằng cách nhận ra chính xác chúng.
Các nhà bán lẻ có thể sử dụng cơng nghệ nhận dạng khuôn mặt để cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh cho khách hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm sau khi họ đã được cơng nhận. Ví dụ: nhân viên bán hàng có thể nhận được thơng tin cập nhật theo thời gian thực về sở thích của khách hàng, các giao dịch mua trước đây và tình trạng khách hàng thân thiết khi họ xác định họ khi họ bước vào cửa hàng. Với kiến thức này, đại diện bán hàng có thể đưa ra các khuyến nghị, giảm giá hoặc khuyến mãi sản phẩm phù hợp với sở thích của khách hàng, tăng cả sự hài lòng của khách hàng và doanh số bán hàng.
Tiếp thị mục tiêu: Các nhà bán lẻ có thể thu thập dữ liệu hữu ích về nhân khẩu
</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">nhận dạng khuôn mặt. Bằng cách kiểm tra dữ liệu này, các nhà bán lẻ có thể tìm hiểu thêm về sở thích của người tiêu dùng, thói quen mua hàng và các lĩnh vực quan tâm. Khách hàng sẽ nhận được quảng cáo và ưu đãi có liên quan nếu dữ liệu này được sử dụng để tạo các chiến dịch tiếp thị và khuyến mãi được nhắm mục tiêu. Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể hiển thị quảng cáo phù hợp trên bảng quảng cáo kỹ thuật số tùy thuộc vào sở thích và nhân khẩu học của người tiêu dùng đã biết, nâng cao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và cải thiện chuyển đổi.
Bố cục cửa hàng nâng cao: Công nghệ nhận dạng khn mặt có thể giúp người bán cải thiện bố cục và thiết kế cửa hàng của họ. Các nhà bán lẻ có thể hiểu rõ hơn về hiệu quả của cách bố trí cửa hàng của họ và đưa ra các lựa chọn dựa trên dữ liệu để cải thiện lưu lượng người tiêu dùng và trải nghiệm mua hàng bằng cách đánh giá mơ hình ghé thăm của khách hàng, thời gian dừng và lưu lượng truy cập. Các nhà bán lẻ có thể triển khai chiến lược các mặt hàng hoặc nhân viên có nhu cầu cao ở những nơi như vậy bằng cách sử dụng bản đồ nhiệt được tạo từ dữ liệu nhận dạng khn mặt, ví dụ, để xác định các phần cửa hàng phổ biến.
Tăng cường bảo mật: Công nghệ nhận dạng khuôn mặt làm tăng các biện pháp bảo mật kinh doanh bán lẻ bên cạnh việc nhận dạng và cá nhân hóa người tiêu dùng. Các nhà bán lẻ có thể xác định khách hàng trong danh sách theo dõi và phát hiện hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực bằng cách sử dụng camera nhận dạng khuôn mặt để giám sát hoạt động kinh doanh. Chiến lược bảo mật chủ động này bảo vệ chống trộm cắp, gian lận và truy cập bất hợp pháp, giúp khách hàng và nhân viên mua hàng an toàn hơn.
Các nhà bán lẻ có thể điều chỉnh trải nghiệm của người tiêu dùng khi mua hàng, tăng mức độ hài lòng của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp trong lĩnh vực bán lẻ cạnh tranh khốc liệt bằng cách triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt.
</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32"><b>2.2.2. Theo dõi sự tham dự của nhân viên và kiểm sốt truy cập trongngành sản xuất</b>
Duy trì các cơ chế kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và đảm bảo theo dõi sự tham dự của nhân viên chính xác là rất quan trọng đối với hiệu quả hoạt động, an toàn và tuân thủ trong lĩnh vực sản xuất. Nhiều lợi ích từ việc sử dụng cơng nghệ nhận dạng khn mặt vào hệ thống kiểm sốt truy cập và theo dõi sự tham dự của nhân viên. Phần này xem xét cách nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI được sử dụng trong lĩnh vực công nghiệp để theo dõi sự tham dự của nhân viên và quản lý quyền truy cập.
Sử dụng nhận dạng khuôn mặt để làm thủ tục cho nhân viên: Công nghệ nhận dạng khn mặt có thể được các tổ chức sử dụng để hợp lý hóa và tăng tốc quá trình đăng ký của nhân viên trong ngành sản xuất. Nhân viên có thể chụp ảnh khn mặt bằng thiết bị chuyên dụng hoặc ứng dụng di động, sau đó được khớp với cơ sở dữ liệu của nhân viên đã đăng ký. Khơng cịn cần thẻ chấm cơng và thẻ truy cập truyền thống vì điều này cho phép nhận dạng và xác thực chính xác. Do đó, các tổ chức có thể tăng hiệu quả theo dõi tham dự đồng thời tăng giảm cơng việc hành chính và độ chính xác của việc chấm cơng.
Kiểm sốt truy cập nâng cao: Các quy trình kiểm sốt truy cập trong các cơ sở cơng nghiệp có thể được tăng cường đáng kể bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Các doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có quyền truy cập vào các khu vực bị hạn chế của tòa nhà bằng cách tích hợp hệ thống nhận dạng khn mặt với các hệ thống kiểm soát truy cập vật lý như cửa quay, cổng và điểm truy cập sinh trắc học. Khi nhân viên tiếp cận mục nhập, hệ thống sẽ chụp ảnh khn mặt của họ và kiểm tra nó với cơ sở dữ liệu nhân sự đã được phê duyệt. Bằng cách sử dụng xác thực, bạn có thể tăng cường bảo mật, giảm khả năng truy cập bất hợp pháp và bảo vệ các khu vực quan trọng.
Giám sát điểm danh trong thời gian thực Theo dõi chấm công thời gian thực sử dụng công nghệ nhận dạng khn mặt để cung cấp kiến thức nhanh chóng về sự
</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">hiện diện của nhân viên trong nhà máy sản xuất. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt ghi lại dữ liệu tham dự khi nhân viên đăng nhập và người quản lý và người giám sát có thể nhìn thấy dữ liệu đó ngay lập tức. Điều này thúc đẩy việc ra quyết định nhanh chóng cho các doanh nghiệp bằng cách cho phép tham gia ưu tiên trong trường hợp vắng mặt, lo ngại về nhân sự hoặc các tình huống khẩn cấp.
Độ chính xác và phịng chống gian lận: Việc sử dụng cơng nghệ nhận dạng khn mặt đảm bảo mức độ chính xác cao trong kiểm soát truy cập và theo dõi sự tham dự của nhân viên, làm giảm khả năng xảy ra các hành động gian lận. Khả năng người lao động bất hợp pháp vào khu vực hạn chế được giảm nhờ các đặc điểm khuôn mặt cá nhân của mỗi nhân viên đóng vai trị là danh tính đáng tin cậy. Cơng nghệ này có thể phát hiện ra những bất thường hoặc nỗ lực trốn tránh xác minh, giúp cải thiện độ chính xác của hồ sơ tham dự và ngăn chặn gian lận.
Lợi thế bổ sung có thể đạt được bằng cách tích hợp kiểm sốt truy cập và hệ thống theo dõi nhân sự tham dự với các hoạt động sản xuất. Các doanh nghiệp có thể kiểm tra mối liên hệ giữa sự tham dự của nhân viên và năng suất bằng cách tích hợp dữ liệu tham dự với các hệ thống quản lý sản xuất, ví dụ. Thơng tin này có thể giúp phân bổ nguồn lực, lên lịch và lập kế hoạch lực lượng lao động, cải thiện hiệu suất hoạt động. Việc giám sát sự hiện diện của nhân viên ở những nơi nguy hiểm tiềm tàng và tự động tạo thông báo trong trường hợp nguy hiểm có thể xảy ra thơng qua tích hợp với các hệ thống an tồn và sức khỏe cũng có thể đảm bảo tuân thủ các quy tắc an tồn.
Các doanh nghiệp có thể tăng cường các biện pháp phòng ngừa an ninh, tăng hiệu quả hoạt động và tạo môi trường làm việc an tồn bằng cách triển khai cơng nghệ nhận dạng khn mặt để theo dõi sự tham dự của nhân viên và quản lý truy cập trong ngành sản xuất.
</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34"><b>2.2.3. Bảo mật và phát hiện gian lận trong ngành ngân hàng</b>
Trong lĩnh vực tài chính, việc duy trì các biện pháp bảo mật kỹ lưỡng và tránh gian lận là rất quan trọng. Công nghệ nhận dạng khn mặt có những lợi thế to lớn để phát hiện gian lận và tăng cường bảo mật trong lĩnh vực ngân hàng. Việc áp dụng nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI để bảo mật và phát hiện gian lận trong lĩnh vực tài chính được xem xét trong phần này.
Xác thực nhân viên và kiểm soát truy cập: Cơng nghệ nhận dạng khn mặt có thể được sử dụng trong các cơ sở ngân hàng để khuếch đại nhân viên và quản lý truy cập. Các ngân hàng có thể tăng cường các biện pháp an ninh và đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có quyền truy cập vào các khu vực hạn chế bằng cách chụp ảnh và xác minh các đặc điểm khuôn mặt của nhân viên của họ. Sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, quyền truy cập vào những nơi quan trọng có thể được cấp nhanh chóng và an tồn bằng cách kiểm tra hình ảnh khn mặt của nhân viên so với cơ sở dữ liệu của những người được phê duyệt. Do đó, tài sản của người tiêu dùng và dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ và nguy cơ truy cập không mong muốn được giảm bớt.
Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Công nghệ nhận dạng khuôn mặt rất cần thiết để phát hiện và ngăn chặn gian lận trong lĩnh vực tài chính. Bằng cách kiểm tra các đặc điểm khn mặt và mẫu sinh trắc học, hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể phát hiện ra những kẻ lừa đảo tiềm năng đang cố gắng giả vờ là chủ tài khoản hoặc truy cập trái phép vào các khu vực nhạy cảm. Công nghệ này so sánh các bức ảnh khuôn mặt của những người thực hiện giao dịch hoặc truy cập vào thông tin cá nhân với cơ sở dữ liệu của những người đã được biết là gian lận hoặc có các cờ đỏ khác. Với việc sử dụng năng lực này, các ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro, bảo vệ tài khoản người tiêu dùng và ngăn chặn gian lận.
Xác minh danh tính của khách hàng Các tổ chức có thể tăng cường quy trình xác minh danh tính người tiêu dùng của họ bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Các ngân hàng có thể xác minh danh tính của khách hàng một cách an
</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">toàn hơn bằng cách chụp ảnh và phân tích khn mặt của họ. Do đó, hành vi trộm cắp danh tính, chiếm đoạt tài khoản và truy cập tài khoản bất hợp pháp sẽ giảm. Cuối cùng, xác minh nhận dạng khách hàng dựa trên nhận dạng khn mặt giúp cải thiện tính bảo mật và tăng cường niềm tin của khách hàng, dẫn đến trải nghiệm ngân hàng tuyệt vời.
Công nghệ nhận dạng khn mặt có thể được tích hợp vào hệ thống ngân hàng để cung cấp xác thực cho các giao dịch an toàn và truy cập tài khoản. Các ngân hàng có thể xác thực danh tính của người dùng bằng cách so sánh hình ảnh khn mặt mà họ chụp được trong quá trình giao dịch hoặc nỗ lực đăng nhập với cơ sở dữ liệu của khách hàng đã đăng ký. Biện pháp bảo mật bổ sung này giúp khách hàng yên tâm và bảo vệ tài sản tài chính của họ bằng cách hỗ trợ ngăn chặn hoạt động gian lận, vi phạm tài khoản và giao dịch bất hợp pháp.
Yêu cầu tuân thủ và quy định: Các ngân hàng phải tuân thủ các tiêu chuẩn tuân thủ và quy định nghiêm ngặt, đặc biệt là các tiêu chuẩn liên quan đến bảo mật và tránh gian lận. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cung cấp cho các tổ chức một công cụ bảo mật tiên tiến đáp ứng các tiêu chuẩn này. Các ngân hàng thể hiện cam kết thực thi các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt và đáp ứng các tiêu chí pháp lý bằng cách tích hợp cơng nghệ nhận dạng khn mặt vào cơ sở hạ tầng của họ. Để duy trì tính bảo mật và an tồn của dữ liệu người tiêu dùng trong khi áp dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, việc tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư là rất quan trọng.
Bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để tăng cường bảo mật và phát hiện gian lận, các ngân hàng có thể tăng cường phịng thủ chống lại hoạt động gian lận, bảo vệ tài sản của người tiêu dùng và duy trì tuân thủ quy định.
</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36"><b>2.3. Các giải pháp hiện có và nghiên cứu điển hình</b>
<b>2.3.1. Mơ hình nhận dạng khn mặt hiện có cho nhiều ngành côngnghiệp</b>
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã được sử dụng rộng rãi trong một số ngành công nghiệp do khả năng tiên tiến của nó trong việc nhận dạng, bảo mật và tùy chỉnh. Phần này xem xét cách sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt đã thành cơng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó kiểm tra các tính năng cơng nghệ, cách sử dụng, ưu điểm và nhược điểm của mơ hình trong từng môi trường ngành.
Ứng dụng bán lẻ: Trong ngành bán lẻ, mơ hình VGGFace đã trở nên nổi tiếng về nhận dạng khn mặt. Nó được cơng nhận vì kiến trúc phức tạp và khả năng thể hiện tính năng. Mơ hình này mạnh mẽ với những thay đổi về vị trí và ánh sáng và vượt trội trong việc đạt được độ chính xác nhận dạng khn mặt cao.
Nó cũng có quản lý tốt các bộ dữ liệu lớn. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải xem xét chi phí tính tốn của mơ hình và thời gian suy luận bị trì hỗn, đặc biệt là đối với các ứng dụng thời gian thực.
<b>Hình 2.1. Kiến trúc mơ hình VGGFace</b>
Ứng dụng sản xuất: Mơ hình ArcFace được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghiệp và được biết đến với độ chính xác cao và hiệu suất mạnh mẽ trong các ứng dụng nhận dạng khn mặt. Nó là tuyệt vời trong các tình huống ánh sáng khó khăn và một loạt các vị trí, làm cho các ứng dụng sản xuất phù hợp. ArcFace cũng
</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">quả. Mặc dù vậy, điều quan trọng là phải ghi nhớ các tài nguyên máy tính đáng kể cần thiết trong giai đoạn đào tạo và suy luận, đặc biệt là trong các tình huống có nguồn lực hạn chế.
<b>Hình 2.2. Kiến trúc mơ hình ArcFace</b>
Ứng dụng trong ngân hàng: Mơ hình FaceNet đã trở thành tiêu chuẩn cơng nghiệp trong lĩnh vực ngân hàng. Nó được ca ngợi vì độ chính xác và mạnh mẽ nhận dạng khn mặt đáng chú ý. FaceNet đặc biệt thành thạo trong các tình huống phức tạp như biến đổi vị trí và tắc nghẽn. Sức mạnh lớn nhất của nó là việc sử dụng chức năng mất ba, giúp nhúng khuôn mặt phân biệt đối xử có thể. Hiệu suất thời gian thực của FaceNet có thể bị ảnh hưởng bởi độ phức tạp tính tốn của hệ thống, điều này mang lại thách thức và đòi hỏi nguồn lực đáng kể để đào tạo và suy luận.
Quan điểm xuyên ngành Ngay cả khi các doanh nghiệp khác nhau có thể chọn một số thuật tốn nhận dạng khn mặt nhất định, vẫn có những cân nhắc đáng kể giữa các ngành. Mơ hình ResNet nổi bật như một lựa chọn phổ biến và thích ứng cho các ứng dụng nhận dạng khn mặt. ResNet thể hiện hiệu quả của nó trên một loạt các lĩnh vực bằng cách cung cấp sự cân bằng mạnh mẽ giữa độ chính xác và hiệu quả tính tốn. Nó thể hiện khả năng chống lại những thay đổi về vị trí, ánh sáng và tắc. Ngồi ra, mơ hình có thể được tùy chỉnh cho nhiều bộ dữ liệu liên quan đến các ngành cơng nghiệp khác nhau vì để chuyển giao tính linh hoạt của kỹ thuật học tập, làm cho nó trở thành một lựa chọn linh hoạt và đáng tin cậy.
</div>
