Thiết kế thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ rfid và nhận dạng khuôn mặt qua camera

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------------MẪN ĐỨC THẮNG

MẪN ĐỨC THẮNG

KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

THIẾT KẾ THIẾT BỊ ĐIỂM DANH TỰ ĐỘNG
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ RFID VÀ NHẬN DẠNG
KHUÔN MẶT QUA CAMERA

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

2011B

Hà Nội – Năm 2013


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------------MẪN ĐỨC THẮNG

THIẾT KẾ THIẾT BỊ ĐIỂM DANH TỰ ĐỘNG
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ RFID VÀ NHẬN DẠNG
KHUÔN MẶT QUA CAMERA
CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :
PGS.TS. NGUYỄN TIẾN DŨNG

Hà Nội – Năm 2013


MỤC LỤC

MỤC LỤC .............................................................................................................. 1
LỜI CAM ĐOAN.................................................................................................... v
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................ vi
DANH MỤC CÁC BẢNG .................................................................................... vii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ ................................................................ viii
CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................... 1
1.1 Lý do chọn đề tài ........................................................................................... 1
1.2. Lịch sử nghiên cứu ....................................................................................... 3
1.2. Mục đích nghiên cứu, đối tượng và phạm vi của đề tài................................. 4
1.3. Tóm tắt đồ án ................................................................................................ 4
1.4 Phương pháp nghiên cứu................................................................................ 5
1.4.1 Sơ đồ khối............................................................................................... 6
1.4.2 Các chức năng cơ bản của hệ thống......................................................... 7
CHƯƠNG 2: MODULE NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ....................................... 12
2.1. Cơ sở lý thuyết của bài toán nhận dạng khuôn mặt...................................... 12
2.2. Đặc trưng Haar ........................................................................................... 15
2.3. Phương pháp phân loại SVM và các đặc trưng ............................................ 16
2.3.2 Bộ phân loại SVM phi tuyến ................................................................. 19
2.3.3 Mặt phân loại không lí tưởng ................................................................ 21
2.3.4.Thuật toán SMO.................................................................................... 21
2.4. Các thông số đánh giá độ chính xác của phương pháp nhận dạng................ 25

i


CHƯƠNG 3: MODULE CHỨNG THỰC KHUÔN MẶT KẾT HỢP VỚI CÔNG
NGHỆ RFID ......................................................................................................... 28
3.1. Giới thiệu về các công nghệ chứng thực sinh trắc học ................................. 28
3.2. Tổng quan về bài toán chứng thực khuôn mặt ............................................. 29
3.2.1 Bài toán chứng thực khuôn mặt và các ứng dụng. ................................. 29
3.2.2 Ưu điểm của phương pháp chứng thực khuôn mặt. ............................... 30
3.3 Phương pháp nhận dạng khuôn mặt Client Specific Fisherface .................... 31
3.3.1 Không gian khuôn mặt và số chiều của không gian khuôn mặt.............. 31
3.3.2 Phương pháp Client Specific Fisherface. ............................................... 31
3.4. Phương pháp phân tích các thành phần chủ yếu (PCA) ............................... 32
3.5. Xây dựng hệ cơ sở mới sử dụng phương pháp LDA.................................... 35
3.5.1 Thuật toán LDA .................................................................................... 35
3.5.2 Xây dựng hệ cơ sở mới theo phương pháp LDA ................................... 35
3.6 Chứng thực khuôn mặt sử dụng phương pháp Client Specific Fisherface ..... 38
3.6.1 Giả thiết cho bài toán chứng thực. ........................................................ 38
3.6.2 Thuật toán Client Specific Fisherface .................................................... 38
3.6.3 Quá trình chứng thực khuôn mặt sử dụng Client Specific Fisher face. ... 41
3.7. Công nghệ RFID và tích hợp hệ thống ........................................................ 43
3.7.1.Thẻ RFID .............................................................................................. 43
3.7.2. Phân loại thẻ RFID............................................................................... 44
3.7.3. Đầu đọc( Reader) ................................................................................. 46
3.7.4. Cơ chế trao đổi dữ liệu giữa đầu đọc với thẻ ........................................ 47
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ SINH VIÊN 49

ii

4.1 Giới thiệu phần mềm quản lý sinh viên ........................................................ 49
4.1.1 Tìm hiểu yêu cầu ................................................................................... 49
4.1.2 Các chỉ tiêu về hệ thống quản lý sinh viên............................................. 50
4.2. Phân tích và thiết kế hệ thống ..................................................................... 50
4.2.1 Phân tích hệ thống................................................................................. 50
4.2.2 Thiết kế hệ thống .................................................................................. 53
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC .................................................................. 55
5.1. Lựa chọn công cụ và ngôn ngữ lập trình ..................................................... 55
5.2. Moldule nhận dạng khuôn mặt sử dụng SVM kết hợp với moment BVLC và
BDIP. ................................................................................................................ 56
5.2.1. Xây dựng tập dữ liệu khuôn mặt và mô hình bộ phân loại .................... 56
5.2.2. Đánh giá hiệu quả bộ phân loại SVM ................................................... 58
5.3. Module nhận dạng khuôn mặt sử dụng các đặc trưng Haar ......................... 59
5.4. Áp dụng các phương pháp nhận dạng vào hệ thống..................................... 61
5.5. Module chứng thực khuôn mặt.................................................................... 61
5.5.1. Xây dựng tập dữ liệu khuôn mặt .......................................................... 61
5.5.2. Triển khai thuật toán PCA.................................................................... 62
5.6.Module thu nhận thông tin người dùng ........................................................ 64
5.6.1. Module thu tín hiệu từ thẻ RFID .......................................................... 64
5.6.2. Module thu nhận hình ảnh người sử dụng ............................................ 67
5.7.Tích hợp module chứng thực khuôn mặt và RFID ........................................ 67
5.8. Phần mềm quản lý sinh viên ....................................................................... 71
CHƯƠNG 6: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CỦA HỆ THỐNG VÀ HƯỚNG PHÁT
TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI ............................................................................................ 74
iii


6.1. Kết luận và đánh giá chung về hệ thống ...................................................... 74
6.1.1 Kết quả đạt được ................................................................................... 74

6.1.2 Đánh giá chung về hệ thống .................................................................. 74
6.2. Hướng phát triển của đề tài ......................................................................... 76
6.3. Kết luận ...................................................................................................... 76
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 78

iv


LỜI CAM ĐOAN
Trước hết, tôi gửi lời cảm ơn chân thành tới tập thể các thầy cô trong Viện
Điện tử viễn thông, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo ra một môi trường
tốt để tôi học tập và nghiên cứu. Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô trong Viện Đào
tạo sau đại học đã quan tâm đến khóa học này, tạo điều kiện cho các học viên có
điều kiện thuận lợi để học tập và nghiên cứu. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu
sắc đến PGS.TS Nguyễn Tiến Dũng đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và sửa chữa cho
nội dung của luận văn này.
Tôi cam đoan rằng nội dung của luận văn này là hoàn toàn do tôi tìm hiểu,
nghiên cứu và viết ra. Tất cả đều được tôi thực hiện cẩn thận và có sự định hướng
của giáo viên hướng dẫn.
Tôi xin chịu trách nhiệm với những nội dung trong luận văn này.
Tác giả

Mẫn Đức Thắng

v


DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
TỪ
STT

VIẾT
TẮT

THUẬT NGỮ

THUẬT NGỮ

TIẾNG ANH

TIẾNG VIỆT

Block Difference of Inverse

Sai lệch khối của xác suất

Probabilities

nghịch đảo

Block Variation of Local

Sai lệch khối của các hệ số

Correlation Coefficients

tương quan cục bộ

1

BDIP

2

BVLC

3

PCA

4

RFID

5

ROC

6

SVM

Support Vector Machine

Vecto trợ giúp

7

AUC

Area Under Cuver

Diện tích dưới đường cong

8

SMO

9

AIDC

10

QLSV

Principal Component

Phân tích thành phần chủ yếu

Analysis
Radio Frequency

Nhận dạng bằng sóng vô tuyến

Identification
Receiver Operating

Đặc tính hoạt động của đầu vào

Characteristic

Sequential Minimal

Tối ưu hóa tối thiểu tuần tự

Optimization
Automatic Identification

Nhận dạng tự động thu thập dữ

Data Collection

liệu
Quản lý sinh viên

vi


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 5.1: Bảng so sánh các wrapper kết nối OpenCV với .NET ............................ 55
Bảng 5.2: Kết quả kiểm tra với tập ảnh đầu vào ..................................................... 58

vii


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ
Hình 1.1: Ưu điểm của hệ thống QLSV bằng phần mềm ......................................... 2
Hình 1.2: Hạn chế của hệ thống QLSV sử dụng công nghệ RFID ............................ 3
Hình 1.3: Sơ đồ khối hệ thống QLSV ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và RFID...... 6

Hình 1.4:Mô hình hệ thống RFID cơ bản ............................................................... 10
Hình 2.1: Phân loại dựa trên đặc tính Haar. ........................................................... 15
Hình 2.2: Đặc trưng Haar cơ bản ........................................................................... 16
Hình 2.3: Các đặc trưng Haar mở rộng .................................................................. 16
Hình 2.4: Phân loại mẫu sử dụng SVM thông qua mặt phẳng tối ưu ...................... 17
Hình 2.5:Toán tử ánh xạ φ biến đổi mặt phân cách phi tuyến thành mặt phẳng
tuyến tính trong miền không gian đặc tính F .......................................................... 19
Hình 2.6 : Hiệu ứng khi sử dụng ξ  (1 ,  2 , ...,  N ) ................................................. 21
Hình 2.7: Điều kiện giới hạn cho sự tối ưu hóa. ..................................................... 22
Hình 2.8: Các đường cong phân bố và sự phụ thuộc của TP,TN,FP,FN vào giá trị
ngưỡng .................................................................................................................. 26
Hình 2.9: Ví dụ về đường cong ROC trong đó đường chéo tương ứng với đường
cong ROC của bộ phân loại ngẫu nhiên. ................................................................ 27
Hình3.1: Quy trình hoạt động của hệ thống chứng thực sinh trắc học. .................. 29
Hình3.2: Sơ đồ khối phương pháp Client Specific Fisherface ................................ 32
Hình 3.3: Minh họa phương pháp PCA.................................................................. 33
Hình 3.7: Các thành phần của Tad RFID ............................................................... 44
Hình 3.8: Thủ tục master –slave giữa application software ,reader và tag. ............. 47
Hình 3.9: Các cơ chế truyền dữ liệu FDH, HDX và SEQ ....................................... 48

viii


Hình 4.1: Sơ đồ phân cấp chức năng...................................................................... 51
Hình 4.2: Biểu đồ mức ngữ cảnh ........................................................................... 52
Hình 4.3: Biểu đồ mức đỉnh ................................................................................... 52
Hình 4.4: Sơ đồ thực thể liên kết ERD.................................................................. 54
Hình 5.1: Minh họa một số ảnh trong tập positive S+ (hàng trên) và tập negative S(hàng dưới). ........................................................................................................... 56
Hình 5.2: Ảnh đầu vào có độ tương phản thấp và sau khi cân bằng mức xám. ....... 57
Hình 5.3: Kiểm tra và quyết định ảnh đầu vào là face hay non-face. ...................... 58

Hình 5.4: Đường cong ROC với các đặc trưng khác nhau ...................................... 59
Hình 5.5: Ảnh đầu vào và ảnh đã khoanh vùng các khuôn mặt phát hiện được. .... 60
Hình 5.6: Ảnh khuôn mặt được tách ra. ................................................................. 61
Hình 5.7: Kết hợp đặc trưng Haar và bộ phân loại SVM để nhận dạng khuôn mặt . 61
Hình 5.8: Ảnh khuôn mặt của 1 người trong tập dữ liệu khuôn mặt ....................... 61
Hình 5.9: 10 Eigenface đầu tiên trong hệ cơ sở PCA. ............................................ 63
Hình 5.10: Minh họa xây dựng 1 ảnh từ các vector riêng eigenface. ..................... 64
Hình 5.12: Khối đọc thẻ RFID............................................................................... 65
Hình 5.13: Khối giao tiếp máy tính ........................................................................ 65
Hình 5.14: Khối vi điều khiển................................................................................ 66
Hình 5.15: Khối nguồn .......................................................................................... 66
Hình 5.16: Mô hình kết hợp RFID và chứng thực khuôn mặt ............................... 68
Hình 5.17: Module thu nhận thông tin RFID ......................................................... 69
Hình 5.18: Giao diện phần mềm xử lí đăng nhập: Thông tin môn học hiện tại ....... 70
Hình 5.19: Giao diện phần xử lí đăng nhập: đăng nhập thành công........................ 70

ix


Hình 5.20: Giao diện phần xử lí đăng nhập: đăng nhập thất bại ............................. 71
Hình 5.21: Giao diện chính của phần mềm ............................................................ 71
Hình 5.22: Giao diện quản lý sinh viên .................................................................. 72
Hình 5.23: Giao diện quản lý lịch học.................................................................... 72
Hình 5.24: Giao diện quản lý môn học .................................................................. 73
Hình 5.25: Giao diện quản lý chứng thực vào ra cho sinh viên .............................. 73
Hình 6.1: Các kết quả nghiên cứu đạt được ........................................................... 75

x

CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
1.1 Lý do chọn đề tài
Các hệ thống QLSV hiện nay được sử dụng rất phổ biến và rộng rãi trên tất
cả các trường đại học, cao đẳng, v.v Với những đòi hỏi mới phát sinh trong quá
trình sử dụng mà các hệ thống QLSV ngày càng được tăng cường thêm nhiều chức
năng mới, giảm lao động trực tiếp của con người, tăng hiệu quả quản lý. Từ những
chức năng đơn giản ban đầu như lưu trữ thông tin, tìm kiếm, bổ sung và xóa thông
tin khỏi hệ thống cho đến các chức năng về quản lý điểm, học phí.
Tuy nhiên, các hệ thống QLSV đang được áp dụng hiện nay vẫn tồn tại một
số hạn chế:
Thứ nhất, với các hệ thống quản lý thuần túy xây dựng trên các kỹ thuật lập
trình phần mềm thì việc điểm danh, giám sát thời gian đi học của sinh viên phải
thực hiện thủ công bằng tay, phát phiếu điểm danh, gây tốn thời gian hơn nữa chưa
kiểm soát được thời điểm trên lớp học của sinh viên. Để giám sát được thời gian
học của sinh viên thì phần mềm quản lý cần có khả năng ghi lại thời gian đến, thời
gian ra về, thời gian đó sẽ được lưu lại trong hệ thống để từ đó tính ra thời gian trên
lớp của sinh viên. Do đó nhu cầu đặt ra là cần tự động hóa quá trình điểm danh cũng
như lưu trữ thời gian đối với các hệ thống quản lý giám sát. Điều này có thể được
giải quyết bằng cách áp dụng một công nghệ nhận dạng tự động đó là công nghệ
nhận dạng bằng sóng điện từ RFID. Mỗi người dùng mà ở đây là mỗi nhân viên sẽ
được phát một thẻ RFID với một mã số duy nhất, mỗi khi ra vào lớp học, người sử
dụng chỉ cần quẹt thẻ qua một đầu đọc RFID, thông tin về mã số thẻ sẽ xác định
sinh viên đó và thời gian quẹt thẻ sẽ được lưu vào trong hệ thống để từ đó biết được
thời điểm vào ra của các sinh viên và giải quyết được việc điểm danh một cách tự
động. RFID là một công nghệ nhận dạng điện tử thông qua sóng vô tuyến được áp
dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống quản lý hiện nay ở Việt Nam.

1

Hình 1.1: Ưu điểm của hệ thống QLSV bằng phần mềm
Thứ hai,việc áp dụng công nghệ RFID vào hệ thống QLSV tuy có thể giải
quyết được bài toán điểm danh sinh viên nhưng vẫn tồn tại một nhược điểm có thể
làm ảnh hưởng đến kết quả xử lý. Đó là trong trường hợp các sinh viên có thể mượn
thẻ của nhau để ra vào lớp học hoặc chỉ đơn giản là cầm nhầm thẻ của nhau, cả hai
điều đó đều làm mất đi độ chính xác của việc giám sát để xác định thời gian đi học
của sinh viên. Điều này đặt ra một bài toán kỹ thuật đòi hỏi tăng cường độ chính
xác của thông tin đầu vào cho hệ thống quản lý, khắc phục các thiếu sót và nhầm
lẫn trong quá trình giám sát truy nhập hệ thống của các sinh viên.

2


Hình 1.2: Hạn chế của hệ thống QLSV sử dụng công nghệ RFID
Trước những hạn chế còn tồn tại ở các hệ thống hiện thời, để xây dựng
được một hệ thống QLSV đáp ứng được đầy đủ các chức năng cơ bản và đảm bảo
được cho bài toán điểm danh một cách chính xác nhất, nâng cao tính bảo mật và an
toàn cho hệ thống, em đã lựa chọn đề tài “Thiết kế thiết bị điểm danh tự động ứng
dụng công nghệ RFID và nhận dạng khuôn mặt qua camera”.
1.2. Lịch sử nghiên cứu
Công nghệ thông tin và tự động hóa là hai lĩnh vực phát triển rất mạnh và đạt
được nhiều thành tựu trong thời gian trở lại đây. Nếu như các hệ thống quản lý nhân
sự, quản lý bán hàng, quản lý sinh viên,v.v nằm trong các ứng dụng phổ biến của
công nghệ thông tin thì các hệ thống áp dụng các công nghệ tự động hóa như quét
mã vạch, nhận dạng vân tay,v.v với những tính năng ưu việt và độ bảo mật cao
cũng có thể dễ dàng bắt gặp trong các hệ thống quản lý sân bay, quản lý nhân sự,
tương tác người máy,v.v
Hệ thống nhận diện bằng sóng vô tuyến- RFID từ lâu được biết đến như một
cuộc cách mạng trong các hệ thống nhúng và trong môi trường tương tác hiện nay.

3


Ra đời từ những năm 40 của thế kỷ trước, sau nhiều thập kỷ được nghiên cứu và
ứng dụng, công nghệ RFID đã thể hiện được tính ưu việt của công nghệ xác thực
không dây được sử dụng trong y tế, công nghiệp, quân sự,v.v. Ở Việt Nam nhiều
năm gần đây, công nghệ RFID cũng được sử dụng phổ biến trong các hệ thống quản
lý nhận sự, giám sát điện tử, được triển khai ở nhiều cơ quan đơn vị như đài truyền
hình Việt Nam, các thư viện điện tử, tháp đôi Vincom,v.v.
1.2. Mục đích nghiên cứu, đối tượng và phạm vi của đề tài
Như đã đề cập ở trên, mục đích của em khi chọn đề tài đó là muốn xây dựng
hoàn thiện một hệ thống QLSV khắc phục được những tồn tại thiếu sót của các hệ
thống trước đó, sử dụng các công nghệ hiện đang rất phát triển vào một lĩnh vực có
tính áp dụng cao trong thực tế. Mục đích của hệ thống gồm những vấn đề như sau:
- Nghiên cứu thiết bị đọc thẻ từ và RFID
- Thiết kế hệ thống đọc dữ liệu thẻ
- Xây dựng cơ sở dữ liệu quản lí
- Xây dựng module nhận diện và xác thực khuôn mặt chính xác
- Xây dựng thuật toán nhận diện khuôn mặt mới
1.3. Tóm tắt đồ án
Thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng khuôn
mặt được xây dựng dựa trên việc tích hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt và công
nghệ RFID và được kết hợp với hệ thống xử lý thông tin, quản lý dữ liệu. Dựa trên
các thông tin đầu vào thu thập được qua module nhận dạng khuôn mặt và module
RFID, phần mềm quản lý sinh viên sẽ thực hiện các tác vụ quản lý như điểm danh,
quản lý thông tin sinh viên tham gia các học phần, lưu trữ thông tin về sinh viên v.v
Sau khi đề xuất ý tưởng và nhận được đề tài đồ án tốt nghiệp, em đã nghiên
cứu và xây dựng thành công thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ RFID
và nhận dạng khuôn mặt đáp ứng được những tiêu chí đề ra ban đầu khi xây dựng ý
tưởng cho đề tài.

4


Với mục đích nghiên cứu và đề xuất một phương pháp nhận dạng khuôn mặt
mới, dựa trên việc sử dụng các đặc trưng về kết cấu của khuôn mặt, em đã tìm hiểu
về bộ phân loại SVM kết hợp với đặc trưng BVLC và BDIP được sử dụng trong
module nhận dạng khuôn mặt. Tiếp theo, em đã nghiên cứu cơ sở lý thuyết của
phương pháp PCA để xây dựng hệ cơ sở mới trong module chứng thực khuôn mặt.
Đồng thời tìm hiểu về công nghệ RFID áp dụng vào hệ thống để tăng tính bảo mật.
Nội dung cơ bản của đồ án tốt nghiệp của em tập trung vào những phần chính sau
đây:
-

Nghiên cứu và xây dựng mô hình nhận dạng khuôn mặt kết hợp công
nghệ RFID ứng dụng trong hệ thống quản lý sinh viên.

-

Tìm hiểu tổng quan về phương pháp nghiên cứu đề xuất và các công nghệ
được sử dụng trong hệ thống.

-

Nghiên cứu về bộ phân loại SVM kết hợp với đặc trưng BVLC và BDIP
được sử dụng trong module nhận dạng khuôn mặt.

-

Nghiên cứu phương pháp xây dựng hệ cơ sở mới sử dụng phương pháp

PCA và xây dựng quá trình chứng thực khuôn mặt bằng phương pháp
Client Specific Fisherface.

-

Tìm hiểu yêu cầu, phân tích bài toán quản lý sinh viên và thiết kế phần
mềm quản lý sinh viên ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt

-

Xây dựng cơ sở dữ liệu cho hệ thống và nghiên cứu áp dụng công nghệ
RFID vào hệ thống.

-

Tích hợp toàn bộ hệ thống.

-

Đánh giá kết quả đạt được và đề ra hướng phát triển tiếp theo.

1.4 Phương pháp nghiên cứu
Hệ thống được xây dựng sẽ bao gồm các module chính được thể hiện qua sơ
đồ khối tổng quan dưới đây, tiếp theo dó sẽ là phần chú thích cụ thể về các module
và chức năng của từng module trong hệ thống.

5


1.4.1 Sơ đồ khối

Hình 1.3: Sơ đồ khối hệ thống QLSV ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và
RFID

6


Hệ thống bao gồm hai phần chính là xác thực thông tin đầu vào và phần mềm
QLSV. Module xác thực thông tin đầu vào gồm có webcam để chụp ảnh người sử
dụng, đầu đọc thẻ RFID đọc thông tin về mã thẻ đã được nạp trong thẻ, cơ sở dữ
liệu chứa mã thẻ RFID của các sinh viên và cơ sở dữ liệu khuôn mặt. Đầu vào sẽ là
khuôn mặt người sử dụng và thẻ RFID được xử lý cùng một thời điểm. Phần mềm
QLSV sẽ dựa trên thông tin đầu vào là khuôn mặt người sử dụng và mã thẻ RFID
để thực hiện các chức năng tiếp theo.
1.4.2 Các chức năng cơ bản của hệ thống
a. Hoạt động của hệ thống
Hệ thống sẽ hoạt động cơ bản theo chu trình sau:
1.

Thu nhận thông tin User image và RFID serial

2.

RFID serial được đưa vao RFID Database để kiểm tra sự tồn tại và tính hợp

lệ.
3.

Nếu hợp lệ, RFID Database trả về cho hệ thống FaceID tương ứng với RFID

serial vừa được đưa vào.
4.

FaceID là giá trị RFID serial được gán cho một Face image nhất định và

được thực hiện khi xây dựng cơ sở dữ liệu. Với FaceID được trả về từ RFID
Database, hệ thống sẽ lấy ra FaceID Image từ Face Database.
5.

Sau các bước trên, hệ thống đã có được User image và FaceID image tương

ứng với RFID serial.
6.

2 dữ kiện này được đưa vào module chứng thực khuôn mặt để thực hiện

chứng thực.
6.1

Nếu 2 dữ kiện này so khớp (matched), quá trình đăng nhập thành

công, thông tin đăng nhập sẽ được cập nhật vào phần mềm QLSV (thông tin
đăng nhập bao gồm ảnh khuôn mặt, thông tin thẻ RFID đã sử dụng, thời gian
đăng nhập).
6.2

Nếu 2 dữ kiện này không so khớp, hệ thống đưa ra cảnh báo và cho

phép đăng nhập lại.
7

7.

Phần mềm QLSV sẽ có Students Database, với thông tin được trả về sau quá

trình đăng nhập thành công (ảnh khuôn mặt, thông tin thẻ RFID đã sử dụng, thời
gian đăng nhập) sẽ được xử lý để thực hiện các chức năng: Quản lý sinh viên, điểm
danh và kết xuất các báo cáo định kỳ.
b. Phương pháp nhận dạng và xác thực khuôn mặt sử dụng trong hệ thống
Để nhận dạng khuôn mặt, hiện nay có 2 phương pháp chủ yếu [14]:
-

Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt (Feature

based face recognition). Phương pháp này nhận dạng khuôn mặt dựa trên các đặc
trưng hình học của các chi tiết trên một khuôn mặt( như vị trí, diện tích, hình dạng
của mắt, mũi, miệng, v.v) và mối quan hệ giữa chúng (như khoảng cách của hai
mắt, khoảng cách của hai lông mày, v.v).
-

Nhận dạng dựa trên xét tổng thể khuôn mặt (Appearance based face

recognition). Phương pháp này sẽ xem mỗi bức ảnh khuôn mặt có kích thước RxC
là một vector trong không gian RxC chiều. Ta sẽ xây dựng một không gian mới có
chiều nhỏ hơn sao cho khi biểu diễn trong không gian đó, các đặc điểm chính của
một khuôn mặt không bị mất đi. Trong không gian đó, các ảnh của cùng một người
sẽ được tập trung lại thành một nhóm gần nhau và cách xa các nhóm khác.
Ngoài ra còn có một số phương pháp khác như :
-

Nhận dạng 2D: Elastic Bunch Graph, Active Appearance Model.

-

Nhận dạng 3D: 3D Morphable Model.
Trong hệ thống này, phương pháp nhận dạng khuôn mặt được tiến hành qua

hai giai đoạn:
Thứ nhất là quá trình nhận dạng khuôn mặt (Face detection) cho phép tìm ra
vị trí và kích thước của khuôn mặt trong một bức ảnh số hoặc trong các hình ảnh
được được ghi lại bởi camera. Quá trình này cần đảm bảo nhận dạng đúng khuôn
mặt, phân biệt tốt yếu tố khuôn mặt với các yếu tố không phải khuôn mặt như nhà
cửa, cây cối,… Module nhận dạng khuôn mặt được xây dựng dựa trên việc sử dụng
8


2 đặc trưng về kết cấu BDIP và BVLC được tính toán từ ảnh dữ liệu đầu vào, sau đó
sẽ phân loại chúng vào các mômen đặc trưng rồi sử dụng bộ phân loại SVM để xác
định khuôn mặt. Phương pháp này đã được thử nghiệm trên nhiều tập hình ảnh với
các điều kiện khác nhau về hướng, độ sáng v.v và cho tỷ lệ nhận dạng chính xác
luôn cao hơn 95%.
Thứ hai là quá trình xác thực khuôn mặt. Quá trình này cho phép đối chiếu
hình ảnh thu được sau bước nhận dạng khuôn mặt và các hình ảnh lấy ra từ cơ sở dữ
liệu rồi đưa ra quyết định chấp nhận hay từ chối việc đăng nhập vào hệ thống. Đối
với hệ thống kết hợp nhận dạng khuôn mặt với thẻ RFID thì module này sẽ chỉ cần
so sánh hình ảnh sau bước thu nhận với ảnh trong cơ sở dữ liệu của người mang thẻ
RFID đó. Có hiều thuật toán có thể áp dụng cho bài toán này như Eigenface sử dụng
PCA, Fisherface sử dụng LDA.
c. Công nghệ thẻ RFID ứng dụng trong thu nhận thông tin

Công nghệ nhận dạng bằng sóng vô tuyến RFID là một công nghệ phát triển
rất mạnh mẽ trong lĩnh vực nhận dạng tự động thu thập dữ liệu AIDC. Nhận dạng tự
động (Automatic Identification) là một thuật ngữ chỉ các công nghệ tự động dùng để
giúp các máy nhận dạng các đối tượng. Nhận dạng tự động thường được thực hiện
bằng cách tự động bắt dữ liệu. Đó là cách mà người quản lý muốn nhận dạng các
đối tượng, bắt thông tin về chings và bằng cách nào đó thu nhận dữ liệu đưa vào
máy tính thay vì nhập dữ liệu bằng tay. Mục tiêu của Auto-ID là tăng tính hiệu quả,
giảm lỗi dữ liệu đầu vào và giảm sức lao động trong việc nhận dạng. Các công nghệ
Auto-ID bao gồm: mã vạch (Bar codes), nhận dạng tiếng nói, nhận dạng khuôn mặt,
một số công nghệ sinh trắc học (Biometric), nhận dạng đặc trưng quang học OCR
và nhận dạng nhãn vô tuyến RFID.
Trong hệ thống QLSV này,em đã tích hợp công nghệ nhận dạng bằng sóng
vô tuyến RFID để tăng độ chính xác, đảm bảo yêu cầu an ninh đồng thời tạo sự linh
hoạt cho hệ thống.

9


Hệ thống RFID gồm ba bộ phận cấu thành [18]:
 Thẻ RFID (RFID tag) được tạo nên bởi vi chip (IC) và anten, được gắn vào
đối tượng cần nhận dạng, trong hệ thống này thẻ RFID sẽ được cấp phát cho
các nhân viên.
 Đầu đọc RFID (RFID reader)
 Module xử lý RFID database trong phần mềm QLSV.

Hình 1.4:Mô hình hệ thống RFID cơ bản
Nội dung về cơ chế hoạt động của RFID trong hệ thống sẽ được trình bày cụ
thể trong những phần sau.
d. Phần mềm quản lý sinh viên
Ngày nay phần mềm được ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc

sống hiện đại. Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta đều tiếp xúc một cách trực tiếp
hoặc gián tiếp đến các hệ thống phần mềm với quy mô từ nhỏ đến lớn. Từ các thiết
bị dân dụng trong gia đình như tivi, máy giặt, lò vi sóng, v.v đều được ứng dụng các
phần mềm nhúng để điều khiển hoạt động đến các hệ thống lớn như trong các ngân
hàng, các công ty, trường học,v.v. Tất cả đều được ứng dụng phần mềm trong một
phần hay toàn bộ công việc. Đóng góp một phần quan trọng trong thế giới phần
mềm đó là các phẩn mềm quản lý dữ liệu, quản lý sản phẩm trong kho, quản lý bán
10


hàng, quản lý sách, quản lý sinh viên, quản lý nhân sự công ty,v.v đều là những ví
dụ rất điển hình về dữ liệu.
Phần mềm QLSV được xây dựng với mục đích ứng dụng công nghệ RFID và
nhận dạng khuôn mặt gồm 2 phần chính:
 Giao diện dành cho người dùng (user) để người dùng có thể đăng nhập vào
hệ thống bằng việc quét thẻ RFID vào đầu đọc và nhận dạng khuôn mặt bằng
camera.
 Giao diện dành cho người quản trị (Adminstrator)
Cả hai phần trên đều được xây dựng bằng ngôn ngữ C# với hệ cơ sở dữ liệu
chung là SQL Server2005. Phần mềm có nhiệm vụ quản lý thông tin sinh viên, quản
lý vào ra. Sau đó tổng hợp số liệu cho việc điểm danh, kỷ luật, xét điều kiện dự thi
môn học một cách tiện lợi, nhanh chóng và chính xác.

11


CHƯƠNG 2: MODULE NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT
Nội dung của chính trong chương này nhằm giới thiệu tổng quan về bài toán
nhận dạng khuôn mặt, các phương pháp tiếp cận để giải quyết bài toán nhận dạng
khuôn mặt, các ứng dụng của hệ thống nhận dạng khuôn mặt và cơ sở lý thuyết các

kỹ thuật được lựa chọn áp dụng trong đồ án để xây dựng nên hệ thống nhận dang
khuôn mặt mà nhóm em đã nghiên cứu và tìm hiểu.
2.1. Cơ sở lý thuyết của bài toán nhận dạng khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt (Face detetion) là bước đầu tiên trong hai bước của
quá trình nhận dạng khuôn mặt người (Face recognition). Nhận dạng khuôn mặt là
một công nghệ được phát triển rất mạnh đã có nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh
vực từ công nghiệp, dịch vụ, y tế cho đến quân sự. Nhận dạng khuôn mặt cũng
giống như nhận dạng bằng sóng vô tuyến, là một công nghệ nhận dạng tự động
AIDC (Auto Identification Data Collection) và nằm trong hệ thống các phương
pháp nhận dạng dựa trên các đặc điểm sinh trắc học (biometric) bao gồm một số
phương pháp như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vân tay (fingerprint), nhận dạng
đồng

tử

mắt

(iris

recognition)

hay

nhận

dạng

tiếng

nói

(Voice

recognition),…[9,19,20]
Xác định khuôn mặt người là một kỹ thuật máy tính dùng để xác định vị trí
và kích thước của khuôn mặt người từ hình ảnh thu được từ thiết bị thu nhận ảnh
[14]. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cho phép phân biệt được khuôn mặt người
(face) với các chi tiết không phải khuôn mặt người (non-face) trong ảnh như nhà
cửa, cây cối,… Lịch sử phát triển của công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã trải qua
nhiều thập kỷ với sự tiến bộ từ những công nghệ xử lý đơn giản đối với ảnh đen
trắng, xám, cho đến ảnh màu và thậm chí là công nghệ nhận dạng 3D như ngày nay.
Các yêu cầu đặt ra với bài toán nhận dạng khuôn mặt cũng không ngừng được nâng
cao từ lúc ban đầu khi mỗi bức hình đen trắng chỉ có một khuôn mặt, đầu luôn ở tư
thế nhìn thẳng cho đến những bức ảnh màu, trong hình gồm nhiều khuôn mặt khác

12


nhau và có thể ở nhiều tư thế cũng như ở những điều kiện ánh sáng khác nhau. Hiện
nay, công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã được phát triển giải quyết được những bài
toán phức tạp như nhận dạng 3D, nhận dạng thời gian thực khi camera số ghi lại
hình ảnh và phần mềm nhận dạng khuôn mặt có thể phát hiện và bám sát mục tiêu
được nhận dạng là khuôn mặt. Đây chính là sự tiến bộ vượt bậc khiến công nghệ
nhận dạng khuôn mặt đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghiệp như áp
dụng trong máy ảnh kỹ thuật số (digital camera), trong giao tiếp người và máy tính
(human computer interaction), công nghệ nhận dạng khuôn mặt cùng với xác thực
khuôn mặt (face authentication) được áp dụng phổ biến trong các hệ thống an ninh
(security system) như chứng thực hộ chiếu (passport verification), nhận dạng tội
phạm (criminal verification).
Có rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt người, tuy nhiên, tổng kết

lại có thể chia làm 4 hướng tiếp cận chính [14]:
 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức (knowledge-based).
 Hướng tiếp cận dựa trên các đặc trưng không thay đổi (feature invariant).
 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu (template matching).
 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo (appearance-based).
a) Hướng tiếp cận dựa trên tri thức
Hướng tiếp cận này chủ yếu dựa trên các luật định nghĩa về khuôn
mặt người. Các luật này thường mô tả về các mối quan hệ giữa các thành
phần trên khuôn mặt người. Các quan hệ đặc trưng có thể được mô tả như
quan hệ về khoảng cách và vị trí. Theo phương pháp này, những người thực
hiện sẽ trích chọn đặc trưng của khuôn mặt trước tiên để có được các ứng
viên, sau đó các ứng viên này sẽ được xác định thông qua các luật để biết
ứng viên nào là khuôn mặt và ứng viên nào không phải là mặt. Khó khăn với
phương pháp này là làm sao chuyển từ tri thức của con người về khuôn mặt
sang các luật một cách có hiệu quả vì nếu các luật chặt chẽ quá thì có thể xác
định thiếu các khuôn mặt vì không phải khuôn mặt nào cũng đáp ứng được

13