Nghiên cứu và xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong công tác chấm công

Abstract

Chấm công là việc ghi nhận giờ vào làm và giờ tan làm của nhân viên, giúp cho chủ doanh nghiệp nắm được số ngày, số giờ công làm việc của mỗi nhân viên, từ đó quản lý nhân viên và hỗ trợ tính lương chính xác cho người lao động. Ngày nay, cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ qua từng thời kỳ, các doanh nghiệp cũng thay đổi hình thức chấm công khác nhau như chấm công bằng vân tay, bằng thẻ từ, bằng khuôn mặt,... Việc áp dụng các hình thức chấm công hiện đại giúp rút ngắn thời gian chấm công, tránh được các sai sót khi ghi nhận thời gian chấm công, đảm bảo sự khách quan. Trong luận văn này, tôi xây dựng và đánh giá hai hệ thống phát hiện và nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong chấm công: (1) HOG kết hợp SVM để phát hiện khuôn mặt và ResNet-29 kết hợp khoảng cách Euclid để nhận diện khuôn mặt; (2) RetinaFace kết hợp ArcFace cùng ResNet-50 and độ tương tự Cosin. Hai hệ thống được đánh giá trên dữ liệu tự xây dựng gồm 93 người, kết quả cho thấy hệ thống thứ hai sử dụng RetinaFace và ArcFace cho kết quả tốt hơn.