Bộ môn Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông
Hiện nay, cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật đang được yêu cầu khắt khe tại mọi quốc gia trên thế giới. Các hệ thống nhận dạng con người được ra đời với độ tin cậy ngày càng cao. Một trong các bài toán nhận dạng con người rất được quan tâm hiện nay là nhận dạng khuôn mặt. Vì nhận dạng khuôn mặt là cách mà con người sử dụng để phân biệt nhau. Bên cạnh đó, ngày nay việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng đang được quan tâm và ứng dụng rộng rãi. Với phương pháp này, chúng ta có thể thu nhận được nhiều thông tin đối tượng mà không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu.
Thế giới của chúng ta hiện đang diễn ra một cuộc cách mạng lớn của nhân loại – cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Công nghiệp 4.0 tập trung vào phát triển công nghệ kỹ thuật số tự động, với sự trợ giúp của Internet, cho phép đồng bộ toàn diện nguồn dữ liệu và truy cập vào dữ liệu này trong thời gian thực. Nó giúp sự trao đổi thông tin, kết nối giữa các bộ phận, đối tác, nhà cung cấp, sản phẩm và con người nâng lên một tầm cao mới. Công nghệ nhận diện khuôn mặt là một trong những công nghệ đột phá được phát triển trong thập kỉ qua [1].
Hình 1: Hệ thống nhận diện khuôn mặt
Nhận diện khuôn mặt là cách nhận diện khuôn mặt của con người thông qua công nghệ. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng sinh trắc học để định vị các đặc điểm khuôn mặt từ một bức ảnh hoặc video. Sau đó so sánh thông tin với cơ sở dữ liệu của các khuôn mặt đã được học trước đó để tìm một kết quả trùng khớp.
Phần cứng của hệ thống sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi hay board NVDIA Jetson Nano được tích hợp nhiều phần cứng mạnh mẽ, đủ khả năng chạy hệ điều hành và cài đặt được nhiều ứng dụng trên nó. Đồng thời kết hợp với một Camera để nhận diện khuôn mặt [2].
Hình 2: Phần cứng hệ thống nhận diện khuôn mặt
Phần mềm được cài đặt trên máy tính nhúng Raspberry Pi hay board NVDIA Jetson Nano là OpenCV. OpenCV là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho thị giác máy tính, xử lý ảnh và máy học và các tính năng tăng tốc GPU trong hoạt động thời gian thực. OpenCV hỗ trợ giao tiếp C++, C, Python [1].
Hình 3: OpenCV
Hiện nay, Artificial Intelligence (AI) với khả năng mô phỏng lại quá trình nhận thức và suy nghĩ của con người. Một trong những vấn đề quan trọng nhất của Công nghệ xử lý ảnh chính là việc tăng khả năng xử lý và nhận dạng đối tượng chính xác bằng cách áp dụng Mạng nơ ron [2-4].
Hình 4: Các mô hình nhận dạng đối tượng
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt có có thể ứng dụng ở mọi lĩnh vực từ giám sát an ninh, chấm công bằng khuôn mặt, điểm danh sinh viên, giao dịch ngân hàng bằng khuôn mặt, cảnh báo đeo khẩu trang phòng chống dịch COVID-19.
Hình 5: Cảnh báo đeo khẩu trang phòng chống dịch COVID-19
Hình 6: Chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt
Hình 7: Giao dịch bằng nhận dạng khuôn mặt
Tài liệu tham khảo:
[1] Joseph Redmon, et al. (2015), You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788.
[2] Xuan-Kien Dang, Huynh-Nhu Truong, Viet-Chinh Nguyen, and Thi-Duyen-Anh Pham (2021), Applying convolutional neural networks for limited-memory application, TELKOMNIKA Telecommunication, Electronics and Control, vol. 19, pp. 244-251.
[3] Jiuxiang Gu, et al. (2018), Recent advances in convolutional neural networks, Pattern Recognit, vol. 77, pp. 354–377.
[4] Mark Sandler, et al. (2018), MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks, Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4510-4520.
ThS. Hồ Lê Anh Hoàng (Khoa Kỹ thuật - Công nghệ, Trường Đại học Văn Hiến)