ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG CÓ CODE

MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU..........................................................................................................1
TÓM TẮT ĐỒ ÁN....................................................................................................2
PHẦN MỞ ĐẦU…………………………………………………………………….3
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH, KHÓA CỬA TỰ
ĐỘNG....................................................................................................................... 4
1.1 Sự phát triển của hệ thống an ninh cho các tòa nhà.............................................4
1.1.1 Hệ thống an ninh cửa ra vào..........................................................................5
1.1.2 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe........................................................................6
1.1.3 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy............................................................6
1.1.4 Hệ thống camera an ninh...............................................................................7
1.1.5 Hệ thống báo động, báo cháy........................................................................8
1.1.6 Hệ thống quản lý chấm công.........................................................................8
1.2 Yêu cầu của các hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động.....................................9
1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động........................................................................11
1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7..............................................................11
1.3.2 Chốt khóa cảm ứng Schlage Connect Camelot...........................................12
1.3.3 Khóa cửa 1Touch Evo3................................................................................13
1.3.4 Kwikset Kevo Smart Lock...........................................................................13
CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE
SERVICES..............................................................................................................15
2.1 Dịch vụ Microsof Cognitive Services................................................................15
2.1.1 Vision API...................................................................................................15
2.1.2 Speech API..................................................................................................16
2.1.3 Language API..............................................................................................17
2.1.4 Knowledge API...........................................................................................18
2.1.5 Search API...................................................................................................19
2.2 Nhận diện khuôn mặt với Microsoft Cognitive Face Recognition API..............20
2.2.1 Face API......................................................................................................20
2.2.2 Các bước đăng ký sử dụng dịch vụ Face API của Microsoft.......................21

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG
BẰNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG DỊCH VỤ MICROSOFT
COGNITIVE SERVICES TRÊN NỀN MÁY TÍNH RASPBERRY PI3.................23
3.1 Phân tích yêu cầu thiết kế..................................................................................23
3.1.1 Yêu cầu thiết kế...........................................................................................23
3.1.2.Yêu cầu thiết bị............................................................................................23
3.2 Thiết kế sơ đồ khối............................................................................................24
3.3 Thiết kế sơ đồ nguyên lý....................................................................................24
3.3.1 Tổng quan về Raspberry..............................................................................24
3.3.2 Điện toán đám mây trên Microsoft Azure....................................................44
3.3.3 USB Camera................................................................................................46
3.3.4 Relay switch................................................................................................47
3.3.5 Chốt cửa điện từ..........................................................................................48
3.4 Thiết kế phần mềm............................................................................................49
3.4.1 Các công cụ phần mềm cần thiết.................................................................49
3.4.2 Xây dựng phần mềm...................................................................................51
3.5 Chế tạo và thử nghiệm.......................................................................................52
3.5.1 Những thiết bị cần thiết cho hệ thống:.........................................................52
3.5.2 Thiết kế phần mềm......................................................................................56
3.6 Thiết kế phần cứng............................................................................................58
KẾT LUẬN.............................................................................................................61
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................62
PHỤ LỤC................................................................................................................ 63


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà........................................................3
Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa ra vào......................................................................4
Hình 1.3 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe.....................................................................5

Hình 1.4 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy.........................................................6
Hình 1.5 Hệ thống camera an ninh............................................................................7
Hình 1.6 Hệ thống báo động, báo cháy......................................................................7
Hình 1.7 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7...........................................................11
Hình 1.9 Khóa cửa Itouch Evo3..............................................................................12
Hình 1.10 Kwikset Kevo Smart Lọck.....................................................................12
Hình 1.11 August Smart Lock.................................................................................13
Hình 2.1 Những đặc điểm để nhận diện khuôn mặt.................................................20
Hình 2.2 Mã sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi Microsoft....................................21
Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống..................................................................................23
Hình 3.2 Rasberry....................................................................................................24
Hình 3.3 Mô hình kiến trúc phần cứng Raspberry...................................................24
Hình 3.4 Raspberry Pi model A và Raspberry Pi model A+....................................26
Hình 3.5 Mạch Raspberry Pi model B và Raspberry Pi model B+..........................27
Hình 3.6 Cấu trúc phần cứng Raspberry Pi 3..........................................................29
Hình 3.7 Chân pin out của Raspberry Pi 3...............................................................31
Hình 3.8 Sơ đồ chân kết nối Raspberry Pi 3 [2]......................................................33
Hình 3.9 Giao diện hệ điều hành Raspbian..............................................................34
Hình 3.10 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE...................................................35
Hình 3.11 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE...................................................36
Hình 3.12 Giao diện hệ điều hành Windows 10 IoT Core......................................38
Hình 3.13 Giao diện hệ quản lí Windows 10 IoT Core trên web............................40
Hình 3.14 Giao diện kết nối Windows 10 IoT Core qua PowerShell.......................42
Hình 3.15 Giao diện điều khiển Windows 10 IoT Core qua PowerShell.................42
Hình 3.16 Giao diện Properties của Project.............................................................44
Hình 3.17 Giao diện Windows IoT Core WatcherPhân biệt hệ Windows 10 IoT Core
với một vài phiên bản hệ điều hành khác.................................................................44


Hình 3.18 USB Camera Microsoft Lifecam HD – 3000..........................................49

Hình 3.19 Module realy 5V – 2 kênh......................................................................50
Hình 3.20 Chốt cửa điện từ......................................................................................50
Hình 3.21 Microsoft Visual Studio 2017.................................................................51
Hình 3.22 Microsoft Azure......................................................................................51
Hình 3.23 Microsoft Windows 10 IoT Core............................................................52
Hình 3.24 Giao diện thiết kế MainPage.xaml..........................................................53
Hình 3.25 Lưu đồ thuật toán của chương trình........................................................54
Hình 3.26 Các thiết bị cần thiết để thiết lập ban đầu cho Raspberry Pi3.................56
Hình 3.27 Tải về Windows 10 IoT Core cho Pi3.....................................................57
Hình 3.28. Windows 10 IoT Core Dashboard [4]....................................................58


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model A và
Raspberry Pi model A+...........................................................................................27
Bảng 2.2 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model B và
Raspberry Pi model B+...........................................................................................28
Bảng 2.3 - Bảng các thông số kĩ thuật của Raspberry Pi 2......................................29


LỜI NÓI ĐẦU
Ngày nay, nền kinh tế của nước ta đang trên đà phát triển mạnh mẽ, đời sống
của người dân ngày càng nâng cao. Nhu cầu sử dụng sản phẩm điện tử trong đời
sống sinh hoạt cũng như trong các nghành công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ là
tăng không ngừng. Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức cho ngành điện với việc
phát triển điện năng, phục vụ nhu cầu của xã hội. Một yêu cầu thiết yếu đặt ra đó
chính là việc đảm bảo an ninh cho ngôi nhà, những nơi đặc biệt, những công ty xí
nghiệp lớn, bệnh viện đang được chú trọng. Đây là lý do vì sao tôi chọn đề tài
“Thiết kế, chế tạo hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft
Cognitive Service”. Một dịch vụ bao gồm các API ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông

minh ra đời nhằm cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ tạo ra được những ứng dụng
thông minh một cách dễ dàng hơn. Vì vậy đòi hỏi yêu cầu phải nắm vững kiến thức
cơ bản của một số ngôn ngữ lập trình và nhạy bén trong các dịch vụ có sẵn trên
mạng xã hội. Sau thời gian học tập tại trường, được sự chỉ bảo hướng dẫn nhiệt tình
của thầy cô giáo trong Việ Kỹ Thuật và Công Nghệ, tôi đã kết thúc khoá học và đã
tích luỹ được vốn kiến thức nhất định. Được sự đồng ý của nhà trường và thầy cô
giáo trong khoa em được giao đề tài tốt nghiệp. Bằng sự cố gắng nỗ lực của bản
thân và đặc biệt là sự giúp đỡ tận tình, chu đáo của thầy giáo PGS.TS Hoàng Xuân
Bình, em đã hoàn thành đồ án đúng thời hạn. Do thời gian làm đồ án có hạn và trình
độ còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận
được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô cũng như là của các bạn sinh viên để bài
đồ án này hoàn thiện hơn nữa. Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo ThS. Đặng Thái
Sơn, các thầy cô giáo trong Viện Kỹ Thuật và Công Nghệ của Trường Đại Học Vinh
đã tạo điều kiện giúp đỡ em trong thời gian qua.
Nghệ An, tháng 5 năm 2017
Sinh viên thực hiện
Trần Thị Mai Phương

1


TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Nhận dạng khuôn mặt người là một trong những lĩnh vực mang tính thách
thức trong thị giác máy tính và học máy. Hầu hết các hệ thống nhận dạng khuôn mặt
hiện có đều sử dụng tài nguyên tính toán mạnh mẽ dựa trên DSP hoặc các máy tính
đa mục đích, rất khó ứng dụng vào các dự án vừa và nhỏ như nhận dạng nhân trắc
học cho hệ thống bảo mật gia đình, hệ thống chấm công và quản lý nhân viên trong
các công ty. Chúng tôi giới thiệu một nền tảng phần cứng nhúng mới dùng trong xử
lý ảnh, đó là máy tính nhúng Raspberry Pi lõi ARM11, sử dụng thư viện xử lý ảnh
mã nguồn mở OpenCV của Intel. Chúng tôi sử dụng đặc trưng Haar-like cho phát

hiện khuôn mặt và thuật toán phân tích thành phần chính cho nhận dạng khuôn mặt,
tất cả được thực thi trên board mạch Raspberry Pi. Hệ thống được thiết kế với
nguồn tài nguyên phần cứng giới hạn, giá thành thấp, tiêu tán năng lượng thấp, đảm
bảo hiệu suất nhận dạng 93% và tốc độ nhận dạng tốt.
ABSTRACT
Human face recognition is one of the very challenging problems in computer
vision and machine learning. Recent studies have significantly increased the
accuracy of recognition systems. But most systems are based on huge and strong
DSP cores, and it is very difficult to apply them for small-scale projects such as
anthropometry systems for household security, time –keeping systems for employee
management in companies or low-cost face tracking systems in public places etc. In
this paper, we propose an alternative for DSP kits for face recognition by using
Raspberry Pi -a low cost embedded board with ARM11 as the core where OpenCV
is a computer vision library from Intel. In this system, we use Haar-like features for
face detection and principal component analysis for face recognition. The system
has been designed on the criteria of resources optimization with low-cost, low
power consumption and improved operating speed.

2


PHẦN MỞ ĐẦU
Sự phát triển vượt bậc của các ngành khoa học đều nhằm mục đích phục vụ lợi
ích cho con người. Điện tử là lĩnh vực có đóng góp rất lớn trong cải thiện đời sống,
nâng cao mức sống ấy lên mức mà chúng ta mong muốn. Với ý tưởng thiết kế, chế
tạo và ứng dựng dịch vụ có sẵn vào thực tế để phục vụ đời sống, tôi đã chọn đề tài
“Thiết kế chế tạo hệ thống khóa cửa tự động bằng nhận dạng khuôn mặt ứng dụng
dịch vụ Microsoft Cognitive Service” với mong muốn áp dụng những kiến thức đã
học vào thực tế.
Nội dung của đồ án được trình bày trong 3 chương sau:

Chương 1. Tổng quan về các hệ thống an ninh, khóa cửa tự động
Chương 2. Tổng quan về dịch vụ Microsoft Cognitive Service
Chương 3. Thiết kế, chế tạo hệ thống khóa cửa tự động bằng nhận dạng khuôn
mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service trên nền máy tính Raspberry pi3
Do một số hạn chế như thời gian ngắn, điều kiện làm việc nên không tránh
khỏi những sai sót. Rất mong thầy cô giáo và các bạn góp ý và bổ sung thêm.
Nghệ An, tháng 5 năm 2017
Sinh viên thực hiện
Trần Thị Mai Phương

3


CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH,
KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG
1.1 Sự phát triển của hệ thống an ninh cho các tòa nhà.
Khi xây dựng một công trình, an ninh luôn là một trong những vấn đề được
các chủ đầu tư và người sử dụng công trình quan tâm nhất. Những công trình lớn
thường luôn sử dụng chung các tài nguyên như cửa ra vào, bãi đỗ xe, thang máy,
v.v. dẫn tới việc có nhiều người ra vào tự do và nguy cơ an ninh bị xâm phạm là rất
cao. Do đó, để làm giảm thiểu tối đa các nguy cơ gây mất an ninh và an toàn, việc
sử dụng một hệ thống an ninh là rất cần thiết.
Các hệ thống kiểm soát an ninh cho tòa nhà đã được phát triển nhằm cho phép
thực hiện các hoạt động theo dõi, kiểm soát ra vào, báo động và bảo mật, nhờ đó
giúp các bộ phận an ninh có thể điều hành và quản trị toàn bộ một khu vực.
Hệ thống kiểm soát an ninh tích hợp bao gồm nhiều hệ thống con với mục
đích kiểm soát khác nhau và có thể được kết nối và tích hợp với nhau thành một hệ
thống lớn nhằm đáp ứng các nhu cầu về kiểm soát an ninh và quản lý cho từng tổ
chức, khách hàng, bao gồm

Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà

4


1.1.1

Hệ thống an ninh cửa ra vào
Access Control là hệ thống kiểm soát ra vào cửa hoặc lối đi thông qua việc xác

thực vân tay, thẻ cảm ứng, mật khẩu, khuôn mặt v.v… trên thiết bị nhận dạng. Việc
kiểm soát có thể thực hiện đơn lẻ, hoặc kết hợp giúp kiểm soát vào, ra tại các cửa
lắp đặt.
Hệ thống sử dụng các công nghệ mới trong việc nhận dạng:
- Thẻ không tiếp xúc
- Thẻ thông minh
- Vân tay
- Thiết bị nhận dạng khuôn mặt, mống mắt...
Ứng dụng
- Kiểm soát, theo dõi việc ra vào cửa/ khu vực của nhân viên. Đảm bảo an
ninh và an toàn cho con người & tài sản bên trong.
- Cấp quyền& thời gian ra vào cửa/ khu vực.
- Cảnh báo các tác động bất hợp pháp (đập phá cửa, xâm phạm trái phép).
- Kết hợp dữ liệu cho việc chấm công.

Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa ra vào
1.1.2

Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe

5


Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe giúp cho việc quản lý lưu lượng xe vào ra được
chính xác nhất. Mỗi xe ra vào được cấp một thẻ có mã số. Khi vào ra đều được
kiểm tra thông qua đầu đọc thẻ, dữ liệu hiển thị trên màn hình cho phép biết được
xe ra có đúng với xe đăng ký vào hay không.
Ưu điểm của hệ thống quản lý kiểm soát bãi đỗ xe thông minh:
- Kiểm soát lượng xe ra vào bãi đỗ một cách nhanh chóng và chính xác.
- Giảm thiểu nguồn nhân lực, thời gian, nâng cao hiệu quả quản lý hệ thống
bãi đỗ.
- Đảm bảo an ninh, tính chuyên nghiệp hiện đại và tiện ích cho người dùng.
Hệ thống quản lý kiểm soát bãi đỗ xe bao gồm:
- Thiết bị đọc thẻ từ
- Barrie tự động
- Cabin bảo vệ
- Camera chụp ảnh biển số xe tự động
- Máy tính kết nối mạng LAN và máy in hóa đơn

Hình 1.3 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe

1.1.3

Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy

6


Là giải pháp kiểm soát ra vào hiện đang được rất nhiều quản lý toà nhà, khu
đô thị, chung cư... quan tâm tới. Bởi thang máy là trang thiết bị vận chuyển người

vô cùng quan trọng và không thể thiếu trong các khu này. Chính vì sự tiện dụng của
thiết máy dẫn đến nhiều phát sinh. Sẽ thật là khó để có thể quản lý và kiểm soát
được thang máy vận hành, bởi số lượng người ra vào, làm việc, sinh sống ở đây là
rất lớn. Và từ đó, giải pháp kiểm soát ra vào thang máy ra đời. Kiểm soát thang máy
đã góp một phần công sức rất lớn vào đảm bảo an ninh cho toà nhà.Bởi vì hệ thống
kiểm soát ra vào thang máy sẽ hạn chế được những thành phần xâm nhập trái phép,
chỉ những cá nhân sinh sống, làm việc trong toà nhà, đã được cấp phép mới có thể
sử dụng thang máy. Xa hơn thế nữa là kiểm soát ra vào bằng thẻ theo tầng, như vậy
sẽ có thể phân quyền người dùng được phép di chuyển thang máy đến những tầng
cố định

Hình 1.4 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy
1.1.4

Hệ thống camera an ninh
Đáp ứng nhu cầu giám sát sát bằng video và hình ảnh một cách trung thực

theo thời gian thực cũng như lưu trữ toàn bộ video vào máy tính, các thiết bị lưu trữ
để có thể kiểm tra và phân tích khi cần thiết.

7


Hình 1.5 Hệ thống camera an ninh
1.1.5

Hệ thống báo động, báo cháy
Giúp cho việc giám sát các nguy cơ làm mất an toàn, an ninh trong tòa nhà,

nhà máy... bằng việc lắp đặt các thiết bị báo cháy, báo đột nhập...cùng các phần

mềm giám sát trực quan đặt tại trung tâm để có thể phản ứng và có những giải pháp
kịp thời khi có những sự cố mất an toàn xảy ra.

Hình 1.6 Hệ thống báo động, báo cháy
1.1.6

Hệ thống quản lý chấm công
Ghi lại thời gian vào làm và ra về của từng nhân viên trong tổ chức, công ty để

từ đó lập lên các báo cáo về thời gian làm việc trong ngày, trong tháng cũng như
ung để làm dữ liệu tính lương cho từng nhân sự.

8


Tại các nơi được trang bị các hệ thống kiểm soát an ninh tích hợp thường có
một phòng trung tâm giám sát và điều phối, tại đây các giám sát viên hệ thống sẽ
quan sát qua màn hình các hình ảnh cũng như trạng thái an ninh, an toàn của toàn
bộ khu vực (tòa nhà, nhà máy, …) theo thời gian thực cũng như họ có thể quan sát
thông qua mạng internet của các vị trí cần giám sát khi ở xa phòng trung tâm.
Hiện nay hầu hết các tòa nhà hiện đại, các nhà máy tiêu chuẩn đều đã sử dụng
hệ thống trên tùy vào mức độ bảo mật và kinh phí đầu tư có thể sử dụng các hệ
thống của các ung khác nhau Châu Âu, Châu Á, ứng dụng các hệ thống kiểm soát
điện tử này đã giúp ích rất lớn cho việc phòng ngừa và xử lý các rủi ro về an toàn,
bảo mật cũng như nâng cao hiệu quả quản trị trong các tổ chức, doanh nghiệp và
nhà máy.
1.2 Yêu cầu của các hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động.
Hệ thống kiểm soát cửa ra vào hoạt động dựa trên nguyên lý khóa bằng từ tính
và luôn ở trạng thái khóa. Ở trạng thái bình thường thì hệ thống luôn khóa nhằm
ngăn chặn sự xâm nhập cũng như việc tự do đi lại. Mọi người làm việc tại khu vực

được kiểm soát cửa cần phải được người quản lý cấp một quyền truy cập duy nhất
(thẻ từ, mã số, vân tay….).
Khi muốn vào hoặc ra khu vực kiểm soát cửa bắt buộc họ phải sử dụng quyền
này để xác thực với hệ thống. Điều này có nghĩa là người quản lý có thể giám sát
được thông tin vào ra của nhân viên và giám sát được quá trình làm việc của nhân
viên bất kỳ nhờ vào thông tin lưu trữ trên đầu đọc được kết nối với máy tính.
Đối với ứng dụng trong nhà thông minh, thiết bị kiểm soát cửa ra vào sẽ mang
lại sự an toàn cho ngôi nhà khi ngay từ cổng, bạn đã có thể kiểm soát cửa được
những vị khách tới thăm. Bên cạnh đó, với việc lắp đặt camera quan sát, hoặc lắp
đặt hệ thống báo trộm tại các cửa ra vào, sẽ chẳng có tên trộm nào dám đột nhập
vào căn nhà bạn được.
Ưu điểm:
 Hệ thống kiểm soát ra vào an toàn dễ sử dụng
 Hệ thống kiểm soát cửa ra vào hiện đại
 Hệ thống kiểm soát cửa ra vào thân thiện với người ung

Các tính năng của phần mềm kiểm soát cửa ra vào:

9


– Xác định đối tượng ra vào: Tính năng này giúp xác định rõ ung người đang
yêu cầu ra/vào, sử dụng thẻ, vân tay hay camera…, thuộc loại đối tượng nào (nhân
viên, học viên, quản lý, khách vãng lai….), lưu lại hình ảnh người đã ra vào, thời
điểm họ đã yêu cầu.
– Điều khiển cửa tự động: thông qua việc xác định có đúng đối tượng được
phép ra vào hay không nếu đúng phần mềm sẽ kích hoạt khóa điện trong hệ thống
cửa tự động (tripod, barrier …) để người được phép có thể ra vào.
– Kiểm soát ra vào mọi thời điểm: đây là chức năng hạn định cho trong
khoảng thời gian nào, ngày nào, thì người ung có thể ra vào tránh các trường hợp

xâm nhập bất hợp pháp. (ví dụ trong các ngày nghỉ, ngày lễ thì nhân viên sẽ không
được vào nếu không được phép)
– Kiểm soát quyền ra vào theo khu vực: chức năng này cho phép xét quyền
cho đối tượng được phép ra vào các khu vực nào tránh trường hợp lợi dụng vào
những nơi không được phép với mục đích riêng. (Hệ thống access control)
– Phân quyền theo chức năng của từng nhóm thành viên: chức năng này cho
phép dễ dàng phân quyền theo từng nhóm thành viên để giúp cấu hình dễ dàng và
xác định và kiểm soát ra vào bằng vân tay khi có sự cố xảy ra theo từng nhóm đối
tượng để nhanh chóng có các biện pháp xử lý cho phù hợp. (ví dụ nếu có sự cố xảy
ra và nguyên nhân là từ nhóm đối tượng khách vãng lai thì nhanh chóng khóa toàn
bộ thẻ đến từ nhóm đối tượng này không được phép ra vào giúp nhanh chóng khắc
phục các sự cố)
– Tự động mở cửa khi trong tình trạng khẩn cấp: hệ thống kiểm soát cửa này
thường được tích hợp cùng hệ thống báo cháy hoặc nút khẩn cấp để kích hoạt chế
độ mở tất cả các cửa nếu có sự cố xảy ra để nhân viên có thể thoát ra ngoài trong
thời gian nhanh nhất. Ngoài ra các khu vực có nguy cơ sảy ra cần phải trang bị các
thiết bị giám sát để khi có sự cố có thể nhanh chóng xác định được nhân viên nào
đang có mặt trong khu vực để có thể đưa ra các phương án ứng cứu kịp thời nhất
tránh các tình trạng không mong muốn xảy ra.
– Chức năng báo động: đây là chức năng tự động được tích hợp vào để tránh
tình trạng ra vào trái phép như không có thẻ, không sử dụng vân tay, phá cửa để
vào, cửa tự động mở khi không có đối tượng yêu cầu… chức năng này là chức năng
nâng cao hệ thống kiểm soát cửa ra vào nhằm đảm bảo an ninh của bạn luôn ở mức

10


tốt nhất tránh tình trạng kẻ xấu xâm nhập bất hợp pháp để gây ra các hậu quả
nghiêm trọng.
– Chức năng tự động mở cửa: đây là chức năng tự động dành cho những khu

vực có lượng người được phép ra vào mà không cần thẻ hay vân tay như ra vào các
khu thương mại, các trung tâm mua sắm, trung tâm làm đẹp…. chức năng này cần
phải kết hợp với hệ thống camera giám sát và hệ thống báo động để quản lý an ninh
tốt nhất.
– Kiểm soát cửa điều khiển, giám sát chung: chức năng này cho phép kiểm
soát cửa chung như lịch sử ra vào, hình ảnh người ra vào, thời gian, khu vực, nhóm
đối tượng, …
Bằng cách lắp đặt hệ thống này, người quản lý các đơn vị, công ty, phòng ban
hay chủ nhà có thể xác thực sự ra vào của tất cả mọi người. Mô hình này được sử
dụng cực kỳ thông dụng để quản lý vào ra, tách biệt các bộ phận, khóa các khu vực
riêng biệt, chấm công, trong các trường học thậm chí còn là công cụ để điểm danh.
Được sử dụng đối với các loại cửa kính, cửa gỗ và cửa sắt. Đây không chỉ là
một thiết bị kiểm soát cửa thông thường mà còn là hệ thống “kiểm soát người” cực
kỳ hiệu quả mà không ai có thể phủ nhận.
1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động
1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7
Đặc điểm của khóa cửa này:
- Dùng công nghệ cảm ứng KDS
- Được làm bằng kính cường lực, bàn phím cảm ứng cũng nhạy như của các
điện thoại thông minh
- Đa truy cập:Vân tay / Password /Thẻ/ Key Cơ
- Chức năng giấu mật khẩu
- Người sử dụng có thể lựa chọn 6 ~ 12 mật khẩu chữ số; Để tránh lộ mật
khẩu, chữ số giả có thể được thêm vào trước hoặc sau khi mật khẩu
- Low-Battery Alarm / Buglar báo động
- Dùng xạc pin dự phòng khi hết pin
- Chìa khóa khẩn cấp
- Dùng được cho các loại cửa có hướng ra vào khác nhau
- Dung lượng 100 vân tay

11


- Dễ dàng cài đặt với hướng dẫn tiếng Anh

Hình 1.7 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7
1.3.2 Chốt khóa cảm ứng Schlage Connect Camelot
Công nghệ Z-Wave được tận dụng triệt để trong hầu hết các khóa điện tử
thông minh hiện nay và Schlage Connect Camelot cũng không nằm ngoài trong số
đó. Ngoài ra nó còn tích hợp một đèn LED để tiện sử dụng trong bóng tối.

Hình 1.8 Chiếc khóa thông minh có kiểu dáng đẹp và vô cùng hữu ích.

1.3.3 Khóa cửa 1Touch Evo3

12


Chiếc khóa có một nắp trượt để bảo vệ bàn phím và máy quét vân tay. Máy có
thể lưu trữ đến 36 dấu vân tay và 78 mật mã. Chiếc khóa cửa này là sự lựa chọn
hoàn hảo cho những gia đình có trẻ nhỏ vì bạn không còn phải lo lắng là chúng sẽ
làm mất chìa khóa nữa. Với công nghệ bảo mật đa tầng, ngôi nhà bạn sẽ được bảo
vệ 24/7.

Hình 1.9 Khóa cửa Itouch Evo3
1.3.4 Kwikset Kevo Smart Lock
Thoạt nhìn nó có vẻ đơn giản, không quá nổi bật so với những chiếc ổ khóa
bình thường khác. Tuy nhiên, điều đặc biệt nhất chính là với “công nghệ tàng hình”,
smartphone của bạn sẽ trở thành chiếc chìa khóa để vào nhà.

Hình 1.10 Kwikset Kevo Smart Lọck

1.3.5 August Smart Lock

13


Thiết bị có kiểu dáng lạ mắt cho phép bạn khóa và mở cửa, theo dõi tất cả
những ai đến nhà ngay từ màn hình smartphone của bạn. Ngoài ra nó còn có chức
năng tự động đóng và mở cửa, vì thế, bạn có thể vào nhà dễ dàng khi đang tay xách
nách mang rất nhiều đồ từ siêu thị.

Hình 1.11 August Smart Lock
Chiếc khóa nhỏ xinh này chính là trợ thủ đáng tin cậy cho sự an toàn của gia
đình bạn.

14


CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VÈ DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE
SERVICES
2.1 Dịch vụ Microsof Cognitive Services
Microsoft Cognitive Services hay còn gọi là “dịch vụ nhận thức của
Microsoft được phát triển từ Dự án Oxford” bao gồm một bộ các API ứng dụng trí
tuệ nhân tạo thông minh, cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ từ những bạn sinh
viên viết ứng dụng đầu tiên của mình hay những lập trình viên chuyên nghiệp làm
việc cho những công ty, tổ chức lớn đều có thể tạo ra được những ứng thông minh
hơn một cách dễ dàng.
Các API (Application Programming Interface - giao diện lập trình ứng
dụng) của Cognitive Services được viết dưới dạng REST API do vậy lập trình viên

có thể tích hợp các API này trên nhiều nền tảng khác nhau như iOS, Android, hay
Windows, chỉ cần có kết nối Internet.
Microsoft Cognitive Services bao gồm 21 API được chia thành 5
nhóm: Vision, Speech, Language, Knowledge và Search [1].
2.1.1 Vision API
Là nhóm API liên quan đến xử lý hình ảnh, trong nhóm Vision API này hiện
Microsoft cung cấp 4 API sau:
Computer Vision API: API này cho phép trích xuất
những thông tin có giá trị từ bức ảnh của bạn với khả năng xác
định được kiểu đối tượng trong ảnh (là bánh mỳ, con chó, con
mèo hay cây cối, …) hay nếu là người thì API này cũng xác
định được giới tính của nhân vật trong ảnh. Ngoài ra, API này
cũng hỗ trợ nhận diện được những nhận vật nổi tiếng hay trích
xuất chữ có trong bức hình của bạn.
Face API: Cái tên nói lên tất cả, đây là API cho phép phát
hiện khuôn mặt có trong bức hình của bạn. Ngoài ra, API này
cũng trả về các thuộc tính của khuôn mặt như tuổi, giới tính, độ
rạng ngời của nụ cười hay thậm chí là chiều dài của tóc, …
Ngoài phát hiện khuôn mặt, Face API còn cho phép so sánh 2
khuôn mặt có phải là của cùng một người hay không.

15


Emotion API: API này cho phép xác định tâm trạng của
người có trong bức hình xem họ đang vui, đang buồn hay đang
giận dữ.
Video API: API này là một tập hợp các thuật toán xử lý
video tân tiến của Microsoft. Với Video API, các nhà phát triển
có thể tích hợp các tính năng chỉnh sửa video bao gồm chống

rung, phát hiện khuôn mặt người, phát hiện chuyển động hay
tạo video thumbnail.
2.1.2 Speech API
Là nhóm API liên quan đến xử lý âm thanh với công nghệ xử lý đến từ Bing.
Trong nhóm Speech API này hiện Microsoft cung cấp 3 API:
Bing Speech API: API này cho phép trích xuất một tập
tin âm thanh sang dạng chữ, chuyển đổi định dạng chữ sang âm
thanh (tức là đọc chữ) hay đoán ý của một câu nói.

Custom Recognition Intelligent Service (CRIS): CRIS
cho phép bạn có thể tùy biến language model và acoustic
model sao cho phù hợp với ứng dụng hoặc người dùng của bạn.

Speaker Recognition API: Với những thuật toán nhận
dạng giọng nói tân tiến của Microsoft, API này cho phép nhận
dạng giọng nói của người nói trong một tập tin âm thanh. API
này bao gồm 2 thành phần: speaker verification và speaker
identification tạm dịch tương ứng là xác nhận người nói và xác
định người nói. Speaker Verification cho phép xác nhận và
xác thực người dùng bằng giọng nói của họ. Lập trình viên chỉ
cần cho người dùng đọc một đoạn văn bản có sẵn để lưu lại dữ
liệu giọng nói của họ (enrollment) rồi ở mỗi lần cần xác thực,
người dùng chỉ cần đọc lại chính xác đoạn văn bản đã được

16


dùng để lấy dữ liệu giọng nói của mình (bước enrollment) để
xác thực. Speaker Identification có thể xác định được người
đang nói trong một tập tin âm thanh dựa trên một tập dữ liệu

các người nói tiềm năng. Tính năng này cũng có thể được sử
dụng để xác thực người dùng bằng giọng nói. Tuy nhiên thay vì
phải đọc chính xác một đoạn văn bản cố định như Speaker
Verification thì khi sử dụng tính năng Speaker
Identification này, người dùng có thể đọc một đoạn văn bản bất
kỳ, API sẽ phân tích và đối chiếu với tập dữ liệu giọng nói của
người dùng để so sánh và xác thực.
2.1.3 Language API
Là nhóm API liên quan đến xử lý ngôn ngữ. Nhóm Language API này hiện
được Microsoft cung cấp 5 API:
Bing Spell Check API: API này cho phép phát hiện và
sửa các lỗi chính tả có trong một đoạn văn bản mà bạn cung
cấp. API còn có khả năng phát hiện từ lóng, sửa lỗi tên riêng
hay sửa các từ đồng âm, …
Web Language Model API: API này giúp hỗ trợ xử lý
ngôn ngữ tự nhiên, với khả năng chèn khoảng cách vào 1 đoạn
văn bản được viết liền nhau như hashtag hay đường dẫn.
Linguistic Analysis API: The Linguistic Analysis API
giúp bạn hiểu sâu hơn văn bản của mình. API này sẽ giúp phân
tích cú pháp của ngôn ngữ tự nhiên để dễ dàng xác định được
các thực thể (danh từ) hay các hành động (động từ) có trong
văn bản. Việc xử lý văn bản này có thể hữu ích cho các công
việc phân tích như phân tích tâm lý.
Language Understanding Intelligent Service (LUIS):
LUIS cho phép lập trình viên xây dựng các model hiểu được
ngôn ngữ tự nhiên cũng như hiểu được các câu lệnh riêng được
thiết kế riêng cho ứng dụng của bạn. Ví dụ: Bạn có thể nói “bật

17

đèn trong phòng ngủ”, gửi câu lệnh đó tới LUIS model, và thay
vì trả lại chính xác các câu từ có trong câu lệnh trên, LUIS sẽ
trả về dữ liệu chứa: thông tin hành động là “bật” vị trí là
“phòng ngủ” và đối tượng hướng đến là “bóng đèn”, từ đó ứng
dụng có thể dễ dàng xử lý được câu lệnh của bạn.
Text Analytics API: API này giúp xác định các ẩn ý, từ
khóa, chủ đề hay ngôn ngữ được sử dụng có trong một đoạn
văn bản.
2.1.4 Knowledge API
Là nhóm API liên quan đến tri thức. Nhóm Knowledge API này hiện bao
gồm 4 API:
Academic Knowledge API: API này cho phép lập trình
viên xây dựng những giải pháp tìm kiếm tài liệu học thuật với
tính năng Interpret, trả về kết quả gợi ý cho từ khóa mà người
dùng nhập vào dựa vào nguồn dữ liệu phong phú từ hệ
thống Microsoft Academic Graph (MAG).
Knowledge Exploration Service API: API này cho phép
lập trình viên xây dựng những giải pháp tìm kiếm sử dụng
ngôn ngữ tự nhiên bằng cách dịch ngôn ngữ tự nhiên mà người
dùng nhập vào sang các biểu thức truy vấn có cấu trúc mà máy
tính có thể dễ dàng hiểu và xử lý được.
Entity Linking Intelligence Service API: Với một đoạn
văn bản, Entity Linking Intelligence Service sẽ nhận dạng và
xác định từng thực thể (entity) có trong đoạn văn dựa vào ngữ
cảnh của đoạn văn đó và sẽ liên kết những entity này
tới Wikipedia. Lấy ví dụ rằng bạn có một đoạn văn bản trong
đó chứa từ cloud, từ cloud này có thể hiểu sang thành “Cloud
Computing” (điện toán đám mây) hay “Cloud” (đám mây trên

18


trời), dựa vào ngữ cảnh mà API này sẽ xác định được rằng từ
cloud có ý nghĩa như thế nào.
Recommendations API: API này cho phép xây dựng các
giải pháp khuyến nghị cho người dùng. Chẳng hạn như bạn xây
dựng một ứng dụng bán hàng, sử dụng API này cho phép bạn
dễ dàng xây dựng ra các tính năng khuyến nghị mua hàng như
“Các sản phẩm được bán chạy”, “Các sản phẩm được mua
cùng” hay “Những sản phẩm hàng đầu trong mặt hàng Đồ gia
dụng” chẳng hạn, từ đó sẽ khuyến khích người dùng mua nhiều
hơn.
2.1.5 Search API
Search API cũng cấp các giải pháp tìm kiếm sử dụng sức mạnh của Bing.com
cũng như từ nhiều đối tác như AOL, Apple, Amazon, Yahoo, …. Nhóm Search API
bao gồm 5 API cho các tác vụ tìm kiếm trang web, hình ảnh, video hay tin tức.
Bing Web Search API: Đây là API chủ lực của gói
Search API. Chỉ với một cú pháp lệnh gọi đến API này, lập
trình viên có thể lấy được các kết quả trả về cho trang web,
hình ảnh, video hay tin tức tương ứng. Nó khá tương tự với
việc bạn tìm kiếm trên các công cụ tìm kiếm như Bing.com hay
Google.com. Ngoài ra, lập trình viên cũng sẽ nhận được những
tính năng mạnh mẽ từ công cụ tìm kiếm Bing Search như
ranking kết quả tìm kiếm, phân loại kết quả tìm kiếm theo
vùng, …
Bing Autosuggest API: API này cho phép lập trình viên
có thể xây dựng tính năng đề xuất các từ khóa tìm kiếm liên
quan kể cả khi từ khóa tìm kiếm chưa được điền đầy đủ. Ví dụ
nếu người dùng gõ từ khóa tìm kiếm là “Thời tiết tại H”, API

sẽ trả về danh sách các từ khóa gợi ý như “Thời tiết tại Hà
Nội”, “Thời tiết tại Hồ Chí Minh” hay “Thời tiết tại Hà Giang”
chẳng hạn.

19


Bing Image Search API: API này cho phép lập trình viên
có thể tìm kiếm các hình ảnh tương ứng với từ khóa nhập vào.
Ngoài trả về đường dẫn của hình ảnh, API này cũng trả về các
metadata (siêu dữ liệu) hữu ích như kích thước ảnh, màu chủ
đạo của ảnh, …
Bing Video Search API: API này cho phép lập trình viên
có thể tìm kiếm các video tương ứng với từ khóa nhập vào.
Ngoài trả về đường dẫn của video, API này cũng trả về các
metadata hữu ích khác như tên nhà sản xuất, định dạng mã hóa,
ảnh thumbnail, …
Bing News Search API: API này cho phép lập trình viên
có thể tìm kiếm các tin tức, bài báo tương ứng với từ khóa nhập
vào. Ngoài ra, API cũng trả về các metadata hữu ích khác như
thể loại, thông tin nhà xuất bản, ngày xuất bản, …
2.2 Nhận diện khuôn mặt với Microsoft Cognitive Face Recognition API
2.2.1 Face API
Face API là một trong 5 API nằm trong gói Vision API được Microsoft cung
cấp liên quan đến xử lý ảnh.
Face API: Là API cho phép phát hiện khuôn mặt có trong
bức hình của bạn. Ngoài ra, API này cũng trả về các thuộc tính
của khuôn mặt như tuổi, giới tính, độ rạng ngời của nụ cười
hay thậm chí là chiều dài của tóc, … Ngoài phát hiện khuôn
mặt, Face API còn cho phép so sánh 2 khuôn mặt có phải là

của cùng một người hay không.
 Phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Trước tiên để nhận dạng được khuôn mặt thì yêu cầu thuật toán cần phải phát
hiện đâu là khuôn mặt người trong một bức ảnh bao gồm nhiều thành phần khác
nhau. Các dấu mốc trên khuôn mặt thông thường là một loạt các điểm chi tết trên
khuôn mặt như mắt, môi hoặc mũi…Dấu mốc là các thuộc tính tuỳ chọn có thể
được phân tích trong quá trình phát hiện khuôn mặt.

20