Bài báo: “Intelligent Attendance System: Combining Fusion Setting with Robust Similarity Measure for Face Recognition”
Sinh viên thực hiện:
- Chế Quang Huy– 18520819– KTMT2018 – Tác giả chính.
- Lê Hữu Truyền – 20522094– KTMT2020 – Đồng tác giả.
- Ngô Mẫn Đạt – 19521333– MTCL2019– Đồng tác giả.
Giảng viên hướng dẫn:
- Ths. Phan Đình Duy
- Ths. Trần Hoàng Lộc
Tóm tắt bài báo:
Hệ thống điểm danh và chấm công dựa trên nhận diện khuôn mặt đang ngày càng được áp dụng rộng rãi trong lớp học hoặc doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi áp dụng hệ thống điểm danh trong các tình huống thực tế, vẫn còn một số thách thức như độ chính xác của dự đoán, phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả và thời gian nhận diện trên phần cứng có hạn (Embeded Computer). Hầu hết các phương pháp nhận diện so sánh các đặc điểm ở mức độ thể hiện cụ thể và không thể sử dụng các đặc điểm đã gộp của tất cả khuôn mặt cùng một lúc điểm danh. Bài báo này trình bày một hệ thống điểm danh sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Để nâng cao độ chính xác của việc nhận diện khuôn mặt, chúng tôi áp dụng các kỹ thuật thu thập dữ liệu thông minh và đề xuất cải tiến trong việc phát hiện khuôn mặt. Một thuật toán phân cụm được sử dụng để chọn dữ liệu khuôn mặt liên quan cho việc so sánh đặc điểm tiếp theo trong quá trình thu thập dữ liệu thông minh. Bằng cách tối ưu hóa độ chính xác của việc phát hiện khuôn mặt, chúng tôi kết hợp kết quả trên nhiều khung hình và giới thiệu một phương pháp mới trong việc truy xuất thông tin bằng cách kết hợp khoảng cách trong centroid-base và instance-based. Hồi quy logistic được sử dụng để xác định trọng số cho phương pháp trên. Chúng tôi đánh giá phương pháp kết hợp của mình trên bộ dữ liệu VN-celeb, chứng minh độ chính xác vượt trội (92.63% với Arcface Resnet101) so với centroid-base (91.97%) và instance-based (91.67%) trước đó. Hơn nữa, chúng tôi mở rộng ứng dụng của hệ thống điểm danh đề xuất của chúng tôi thành một hệ thống điểm danh thông minh, sử dụng các thành phần phần cứng như Raspberry Pi 4 và các thiết bị bổ sung. Hệ thống này được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu cơ sở hạ tầng và giao diện trang web thân thiện với người dùng, cho phép người dùng hiển thị thông tin liên quan đến việc điểm danh một cách thuận tiện.
"Chúng tôi xin chân thành cảm ơn thầy Phan Đình Duy – Phó trưởng khoa Kĩ Thuật Máy Tính và thầy Trần Hoàng Lộc – Bí thư đoàn Khoa Kĩ Thuật Máy Tính cũng như CLB CEEC đã hỗ trợ tạo điều kiện cho chúng tôi trong quá trình nghiên cứu này. Một lần nữa, chúng tôi xin chân thành cảm ơn hai thầy đã hỗ trợ, trao đổi và góp ý để chúng tôi có thể hoàn thành đề tài nghiên cứu này một cách tốt nhất"
Hội nghị “International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition - MAPR” là hội nghị quốc tế thường niên do Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin (UIT) đồng sáng lập và tổ chức. Đây là hội nghị quốc tế thuộc Scopus-Index có mục tiêu thúc đẩy sự phát triển khoa học và công nghệ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Mục tiêu của hội nghị này là tập hợp các nhà nghiên cứu và chuyên gia từ cả học viện và ngành công nghiệp để chia sẻ những kết quả nghiên cứu mới nhất, kết quả thử nghiệm và củng cố cơ hội hợp tác tiềm năng về nhận dạng mẫu, phân tích đa phương tiện và các lĩnh vực liên quan. Một số chủ đề mà hội nghị quan tâm đến như: Pattern Recognition and Machine Learning, Multimedia Analysis, Biomedical Image Analysis and Biometrics, Computer Vision and Robot Vision, Document Analysis and Recognition, Applications,... Hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 6 MAPR 2023 do Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, phối hợp cùng các đơn vị VAPR (Vietnamese Association on Pattern Recognition), Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST), Viện Công nghệ Thông tin (IOIT) tổ chức tại Quy Nhơn, Bình Định trong 2 ngày 05 và 06/10/2023. Hội nghị quy tụ nhiều nhà khoa học, nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên đến từ nhiều quốc gia trên thế giới, bao gồm Mỹ, Pháp, Nhật Bản, Malaysia, Việt Nam. Là lần thứ 6 tổ chức và với việc các bài báo của hội nghị MAPR được xuất bản trên IEEEXplore và nằm trong danh mục Scopus cho thấy hội nghị MAPR đã đạt được những thành công nhất định trong việc thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực phân tích đa phương tiện và nhận dạng Việt Nam và thế giới.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02vfC8wv8JY2wQPxo7c6EMTrvfjZXctvNbt88GBd79a4uCHJo5V3DiVWh6qEn2MByml
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
