Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự

69 15 0
  • Loading ...
1/69 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 23/11/2016, 16:38

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HỒ THĂNG THÔI PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG TRONG CÁC HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ Chuyên ngành: Kỹ thuật truyền thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS TS NGUYỄN TIẾN DŨNG Hà Nội – Năm 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tác giả HỒ THĂNG THÔI LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh lĩnh vực nghiên cứu rộng có nhiều ứng dụng thực tế Một khía cạnh nghiên cứu xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt Kỹ thuật cho phép nhận dạng khuôn mặt người từ ảnh tĩnh hay video cách so sánh với kho liệu có sẵn hệ thống Với phát triển mạnh mẽ công nghệ thông tin truyền thông, nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt có độ xác cao, hiệu dễ sử dụng áp dụng nhiều hệ thống tương tác người máy, đặc biệt hệ thống quản lý đòi hỏi có độ bảo mật có tính ưu việt hệ thống quản lý nhân sự, quản lý hàng hóa, giám sát sân bay v.v Để xây dựng hệ thống quản lý nói chung quản lý nhân nói riêng với đòi hỏi tính ưu việt, hiệu cao đảm bảo yêu cầu an ninh khắt khe, nhà nghiên cứu kỹ thuật tích hợp công nghệ khác công nghệ thông tin, tự động hóa, công nghệ không dây… hệ thống Có thể nói xu hướng phát triển khoa học công nghệ đại tổng hợp thành tựu lĩnh vực khác để xây dựng hệ thống đáp ứng yêu cầu ngày cao sản xuất đời sống Dựa sở việc nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng khuôn mặt có độ xác cao, phát triển nghiên cứu ứng dụng quản lý nhân sử dụng nhận dạng khuôn mặt làm tảng hoạt động Hệ thống đồng thời đề tài nghiên cứu luận văn cao học với tên đề tài là: “Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng hệ thống quản lý nhân sự” Nội dung mà thực luận văn nghiên cứu phân loại SVM, đặc trưng Haar sử dụng module nhận diện khuôn mặt nghiên cứu sở lý thuyết toán chứng thực khuôn mặt sử dụng phương pháp Client Specific Fisherface để xây dựng module chứng thực khuôn mặt hệ thống, đồng thời với kết thu sau nghiên cứu nhận dạng khuôn mặt, xây dựng thiết kế phần mềm quản lý nhân dựa việc ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt Nhằm thực đầy đủ nội dung đặt ra, luận văn chia làm chương chính: - Chương 1: Tổng quan hệ thống - Chương 2: Module nhận diện khuôn mặt - Chương 3: Module chứng thực khuôn mặt phần mềm quản lý nhân - Chương 4: Kết thực đánh giá kết - Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài Qua đây, xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Tiến Dũng có định hướng góp ý quý báu để hoàn thành tốt luận văn với kết tốt Cuối xin cảm ơn thầy cô giáo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội nói chung thầy cô giáo Viện Điện tử - Viễn thông nói riêng, cảm ơn gia đình bạn bè giúp đỡ, động viên thời gian vừa qua Hà Nội, ngày….tháng….năm 2013 Học viên Hồ Thăng Thôi [[[[[ [[[[[[[ MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU 10 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ 11 1.1 Tầm quan trọng đề tài 11 1.1.1 Những vấn đề đặt với hệ thống Quản lý nhân 11 1.1.2 Mục đích ý nghĩa đề tài 13 1.2 Giới thiệu hệ thống QLNS đề xuất 14 1.2.1 Sơ đồ khối 14 1.2.2 Các chức hệ thống 15 CHƯƠNG 2: MODULE NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 19 2.1 Cơ sở lý thuyết toán nhận dạng khuôn mặt 19 2.2 Đặc trưng Haar 22 2.3 Support vector machine (SVM) 24 2.3.1 Bộ phân loại SVM tuyến tính 24 2.3.2 Bộ phân loại SVM phi tuyến 26 2.3.3 Mặt phân loại không lí tưởng 28 2.3.4 Thuật toán SMO 28 CHƯƠNG 3: MODULE CHỨNG THỰC KHUÔN MẶT VÀ PHẦN MỀM QUẢN LÝ NHÂN SỰ 32 3.1 Giới thiệu công nghệ chứng thực sinh trắc học 32 3.2 Tổng quan toán chứng thực khuôn mặt 33 3.2.1 Bài toán chứng thực khuôn mặt ứng dụng 33 3.2.2 Ưu điểm phương pháp chứng thực khuôn mặt 34 3.3 Phương pháp nhận dạng khuôn mặt Client Specific Fisherface 35 3.3.1 Không gian khuôn mặt số chiều không gian khuôn mặt 35 3.3.2 Phương pháp Client Specific Fisherface 35 3.4 Chứng thực khuôn mặt sử dụng phương pháp Client Specific Fisherface 36 3.4.1 Giả thiết cho toán chứng thực 36 3.4.2 Thuật toán Client Specific Fisherface 37 3.4.3 Quá trình chứng thực khuôn mặt sử dụng Client Specific Fisher face 40 3.5 Phần mềm quản lý nhân sự: 41 3.5.1 Giới thiệu phần mềm quản lý nhân 41 3.5.2 Phân tích thiết kế hệ thống 45 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 51 4.1 Module nhận diện khuôn mặt sử dụng đặc trưng Haar 51 4.2 Module chứng thực khuôn mặt 52 4.2.1 Lựa chọn công cụ ngôn ngữ lập trình 52 4.2.2 Xây dựng tập liệu khuôn mặt 53 4.2.3 Triển khai phương pháp Client Specific Fisherface 54 4.2.4 Module thu nhận hình ảnh người sử dụng 56 4.3 Phần mềm QLNS 56 4.3.1 Giao diện người sử dụng 57 4.3.2 Giao diện người quản lý 58 4.3.2.1 Danh mục công việc, trình độ phòng ban 58 4.3.2.2 Danh mục nhân viên 59 4.3.2.3 Danh mục chấm công nhân viên 60 4.3.2.4 Danh mục giám sát chứng thực 61 4.3.2.5 Danh mục báo cáo thống kê nhân viên 62 CHƯƠNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CỦA HỆ THỐNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 64 5.1 Kết luận đánh giá chung hệ thống 64 5.1.1 Kết đạt 64 5.1.2 Đánh giá chung hệ thống 64 5.2 Hướng phát triển đề tài 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TỪ STT VIẾT TẮT THUẬT NGỮ THUẬT NGỮ TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT Block Difference of Inverse Sai lệch khối xác suất Probabilities nghịch đảo Block Variation of Local Sai lệch khối hệ số Correlation Coefficients tương quan cục DFD Data Flow Diagram Biểu đồ luồng liệu ERD Enity Relationship Diagram Biểu đồ quan hệ thực thể FD Function Diagram Biểu đồ chức LAN Local Area Network Mạng nội PCA ROC SVM 10 QLNS BDIP BVLC Principal Component Phân tích thành phần chủ yếu Analysis Receiver Operating Đặc tính hoạt động đầu vào Characteristic Support Vector Machine Vecto trợ giúp Quản lý nhân DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Ưu điểm hệ thống QLNS phần mềm 12 Hình 1.2 Hạn chế hệ thống QLNS truyền thống 13 Hình 1.3 Sơ đồ khối hệ thống QLNS ứng dụng nhận dạng khuôn mặt 14 Hình 2.1 Đặc trưng haar 22 Hình 2.2 Các đặc trưng Haar mở rộng 23 Hình 2.3 phân loại dựa đặc tính haar 23 Hình 2.4 Phân loại mẫu sử dụng SVM thông qua mặt phẳng tối ưu 24 Hình 2.5 Toán tử ánh xạ φ biến đổi mặt phân cách phi tuyến thành mặt phẳng tuyến tính miền không gian đặc tính F 26 Hình 2.6 Hiệu ứng sử dụng ξ  ( ,  , ,  N ) 28 Hình 2.7 Điều kiện giới hạn cho tối ưu hóa 29 Hình 3.1 Quá trình hoạt động hệ thống chứng thực sinh trắc học 33 Hình 3.2 Sơ đồ khối phương pháp Client Specific Fisherface 36 Hình 3.3 Thuật toán Client Specific Fisherface 41 Hình 3.4 Mẫu lưu trữ nhân viên 42 Hình 3.5 Mẫu phiếu chấm công nhân viên 43 Hình 3.6 Mẫu bảng lương nhân viên 43 Hình 3.7 Biểu đồ phân cấp chức 46 Hình 3.8 Biểu đồ mức ngữ cảnh 47 Hình 4.1 Phát khoanh vùng đối tượng khuôn mặtt 52 Hình 4.2 14 người tập liệu khuôn mặt 53 Hình 4.3 Quá trình so sánh ảnh thu nhận từ camera ảnh sở liệu 55 Hình 4.4 Giao diện dành cho người sử dụng 57 Hình 4.5 Giao diện dành cho người quản lý 58 Hình 4.6 Các chức Danh mục công việc, trình độ, phòng ban 59 Hình 4.7 Chức quản lý thông tin cá nhân nhân viên 60 Hình 4.8 Chức chấm công cho nhân viên 61 Hình 4.9 Chức giám sát chứng thực 62 Hình 4.10 Báo cáo thông tin nhân viên 62 Hình 5.1 Các kết nghiên cứu đạt 65 4.2.3 Triển khai phương pháp Client Specific Fisherface Như chương đề cập, muốn triển khai phương pháp Client Specific Fisherface trước tiên ta phải giảm số chiều không gian xuống để đảm bảo tính chất không suy biến ma trận tán xạ SW Bộ thư viện OpenCV hỗ trợ để giảm số chiều từ DxD=75x75=5625 xuống (N-c) bở hệ sở U với số chiều (Nc)=(cxk-c)=(60x3-60)=120 Thông số thiết lập qua hàm MCvTermCriteria()thuộc lớp EigenObjectRecognizer Chiếu ảnh lên hệ sở U tìm phương pháp PCA, ta có tọa độ Để có tọa độ này, ta sử dụng hàm EigenDecomposite Trong không gian sinh U, ta thực thuật toán LDA client để thu vector riêng có kích thước 120x1 ứng với client Thuật toán triển khai sử dụng hàm tính toán ma trân có sẵn MATLAB, kết trả qua giao diện với C# EngMATLib Sử dụng hàm xử lý ma trận MATLAB để tính tán ma trận tán xạ SW, ma trận tán xạ lớp SB, trị trung bình ảnh client i thu vector riêng tương ứng với client i vi Để chứng thực ảnh có phải client i hay không ảnh trừ trị trung bình client i chiếu lên không gian U vector vi Giá trị dùng để định từ chối hay chấp nhận yêu cầu 54 sau (a) (b) Hình 4.3 Quá trình so sánh ảnh thu nhận từ camera ảnh sở liệu (a) Từ chối (b) Chấp nhận 55 Chứng thực khuôn mặt sử dụng phương pháp Client Specific Fisherface cho kết xác sau nhiều lần thử nghiệm Trong trường hợp không đủ ánh sáng, ảnh khuôn mặt thu từ camera đưa qua bước tiền xử lý cân mức xám trước đem so sánh Do đảm bảo kết hệ thống xác 4.2.4 Module thu nhận hình ảnh người sử dụng Hệ thống sử dụng camera độ phân giải megapixel để thu nhận hình ảnh người sử dụng Để xử lí tín hiệu từ camera c#, sử dụng đối tượng thuộc lớp emgu.CV.Capture wrapper emguCV Cụ thể để nhận dòng hình ảnh truyền từ Camera lên máy tính xử lí, tạo đối tương capture thuộc lớp Capture khởi tạo thu nhận tín hiệu từ camera thứ nhất: capture = new Capture(0) 4.3 Phần mềm QLNS Sau tìm hiểu, phân tích yêu cầu thực tế, hệ thống QLNS thiết kế, xây dựng với đầy đủ chức phần mềm QLNS thông thường, phần mềm có khả quản lý thông tin cá nhân nhân viên, thống kê làm việc nhân viên thông qua module nhận dạng khuôn mặt, từ đưa phương án chấm công tính lương cách xác Sau xử lý thông tin, hệ thống kết xuất báo cáo tiện cho việc đối chiếu, đánh giá lưu trữ Bên cạnh đó, phần mềm có chức nhắc việc cho nhân viên đăng nhập theo thời gian cách linh hoạt Dưới module xây dựng: Giao diện phần mềm QLNS bao gồm module dành cho người sử dụng (nhân viên) module dành cho người quản lý, trình bày tương ứng hình 4.4 4.5 56 4.3.1 Giao diện người sử dụng Khi nhân viên đến quan thực động tác nhập mã nhân viên vào máy tính đồng thời nhìn vào camera trước mặt sau nhấn nút “xác thực” để kết thúc trình trình kiểm tra: + Nếu kết không thành công: mã nhân viên không khuôn mặt không hợp lệ yêu cầu đăng nhập lại Và hệ thống lưu vào chức giám sát chứng thực + Nếu kết thành công: Thông tin nhân viên vào làm lưu vào chức chấm công cho nhân viên Hình 4.4 Giao diện dành cho người sử dụng 57 4.3.2 Giao diện người quản lý Hình 4.5 Giao diện dành cho người quản lý Bao gồm mục chính: danh mục, phát sinh báo cáo, bao gồm chức phần mềm QLNS minh họa tương ứng hình từ 4.6 đến 4.10 bao gồm: - Danh mục công việc, trình độ phòng ban - Chức quản lý thông tin cá nhân nhân viên - Chức chấm công cho nhân viên - Chức tính lương cho nhân viên - Chức giám sát chứng thực - Báo cáo thông tin nhân viên 4.3.2.1 Danh mục công việc, trình độ phòng ban Tại danh mục cho bao gồm tác vụ thêm, sửa, xóa: thông tin: Mã công việc, Tên công việc, Mức lương, Mã trình độ 58 Hình 4.6 Các chức Danh mục công việc, trình độ, phòng ban 4.3.2.2 Danh mục nhân viên Người quản trị hệ thống cập nhật thêm thông tin nhân viên mới, chỉnh sửa nội dung thông tin nhân viên: ngày tháng năm sinh, trình độ, cập nhật ảnh mới… cấn thiết 59 Hình 4.7 Chức quản lý thông tin cá nhân nhân viên 4.3.2.3 Danh mục chấm công nhân viên Các thông tin vào quan thông qua hệ thống chứng thực lưu vào sở liệu trích xuất tháng theo yêu cầu người quản trị 60 Hình 4.8 Chức chấm công cho nhân viên 4.3.2.4 Danh mục giám sát chứng thực Các thông tin từ lần đăng nhập thất bại lưu vào sở liệu: bao gồm hình ảnh lúc đăng nhập ngày đăng nhập để phục vụ công tác kiểm tra an ninh cần thiết 61 Hình 4.9 Chức giám sát chứng thực 4.3.2.5 Danh mục báo cáo thống kê nhân viên Hệ thống hỗ trợ trích xuất báo cáo thông tin toàn nhân viên công ty: số nhân viên, thông tin trích ngang,… Hình 4.10 Báo cáo thông tin nhân viên 62 Như vậy, so với yêu cầu chức tiêu mặt kỹ thuật đặt ban đầu thiết kế, phần mềm QLNS đáp ứng phần yêu cầu đề Phần mềm hoạt động ổn định, cho kết trung thực xác Với việc tích hợp nhận dạng khuôn mặt với phần mềm QLNS làm tăng tính linh hoạt tăng độ xác hệ thống so với hệ thống QLNS khác tồn sử dụng thực tế 63 CHƯƠNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CỦA HỆ THỐNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 5.1 Kết luận đánh giá chung hệ thống 5.1.1 Kết đạt Hệ thống QLNS xây dựng dựa sở ứng dụng nhận dạng khuôn mặt, phần mềm QLNS xử lý thông tin đầu vào bao gồm hình ảnh khuôn mặt mã thẻ nhân viên để thực chức quản lý phần mềm Hoạt động hệ thống thiết lập bao gồm phần mềm QLNS chạy máy tính với liệu đầu vào từ camera tích hợp máy tính 5.1.2 Đánh giá chung hệ thống Trước hết, mục tiêu nghiên cứu thực thành công với việc hoàn thành đề tài “ Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng hệ thống quản lý nhân sự”, xây dựng thành công hệ thống QLNS với module chứng thực đầu vào công nghệ nhận dạng khuôn mặt Hệ thống xây dựng vừa đảm bảo đáp ứng đầy đủ chức hệ thống QLNS chuyên nghiệp quản lý nhân viên, quản lý vào ra, chấm công tính lương, in xuất báo cáo…vừa thể tính ưu việt so với hệ thống thông quan việc nâng cao khả chứng thực, khẳng định độ tin cậy hệ thống Cụ thể đề tài thực nội dung sau đây: Xây dựng thành công hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng đặc trưng Haar Xây dựng thành công hệ thống chứng thực khuôn mặt theo phương pháp Client Specific Fisherface Kết hợp module nhận dạng xác thực khuôn mặt tạo thành hệ thống nhận dạng khuôn mặt (Face recognition) 64 Tích hợp hệ thống nhận dạng khuôn mặt tạo thành module đăng nhập hệ thống QLNS Xây dựng phần mềm QLNS ngôn ngữ C# môi trường NET với hệ quản trị sở liệu SQL server 2005 Xây dựng thành công hệ thống QLNS ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt \ Hình 5.1 Các kết nghiên cứu đạt Bên cạnh thành công ban đầu đạt được, hệ thống tồn số hạn chế: - Module nhận dạng khuôn mặt nhạy cảm với thay đổi điều kiện ngoại cảnh ánh sáng, góc khuôn mặt với camera, chất lượng hình ảnh thu nhận qua camera… - Hạn chế thời gian kiến thức lập trình nên phần mềm QLNS chưa thực tối ưu giải thuật số chức đặc thù xét khía cạnh chuyên môn quản lý - Chưa có điều kiện thử nghiệm hệ thống công ty hay tổ chức thực tế để đánh giá kết dựa phản hồi người sử dụng hệ thống 65 Tuy nhiên, xem xét khía cạnh thỏa mãn mục tiêu ban đầu, hạn chế yếu tố khách quan thời gian eo hẹp, đề tài tương đối rộng thành bước đầu đáng khích lệ Trong thời gian tới, có điều kiện, tiếp tục nghiên cứu để tối ưu hoàn thiện đề tài 5.2 Hướng phát triển đề tài Mục tiêu trước tiên hoàn thiện hệ thống sở khắc phục nhược điểm tồn nêu cách:  Nâng cao tính ổn định hiệu hệ thống, đặc biệt module chứng thực khuôn mặt  Tích hợp công nghệ RFID hệ thống để tăng tính bảo mật quản lý chặc chẽ  Dựa tảng công nghệ nhận dạng đối tượng, tích hợp thêm số công nghệ nhận dạng khác nhận dạng vân tay, giọng nói để phù hợp với điều kiện cụ thể đơn vị Ngoài ra, sở lý thuyết kỹ thuật áp dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt áp dụng để xây dựng hệ thống nhận dạng vật thể khác nhận dạng biển số xe, nhận dạng vân tay… nhằm xây dựng hệ thống có khả chứng thực tốt hơn, độ an toàn cao Bài toán QLNS cụ thể hóa công ty, có quan, tổ chức với chuyên môn nghiệp vụ khác nhau, dẫn đến yêu cầu bổ sung khác quản lý quan Nhà nước, quản lý bệnh viện, quản lý khách sạn, …Qua thấy đề tài có tính ứng dụng cao, áp dụng rộng rãi thực tế cải thiện đáng kể so với hệ thống QLNS áp dụng nước ta 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ming-Hsuan Yang, David J.Kriegman, Narenda Ahuja, “Detecting face in images: A survey”, IEEE Trans on pattern analysis and machine intelligence, vol.24, no.1, Jan 2002 [2] Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phúc Doãn, “Tổng quan phương pháp xác định khuôn mặt người” [3] Steve Lewis, “ A basic introduction to RFID technology and its use in the supply chain”, white paper [4] Sandy L.Zabell, “Fingerprint evidence”, Zabell macro corrected tues 3-1405.doc, pp 143-179 [5] Tieniu Tan, Zhaofeng He, Zhenan Sun, “Efficient and roubust segmentation of noisy iris images for non-cooperative iris recognition”, Image and Vision Computing 28 (2010), pp.223-230 [6] Janet M.Baker, Li Deng, James Glass, Sanjeev Khudanpur, Chin-Hui Lee, Nelson Morgan, Douglas O’Shaughnessy, “Reasearch Developments and directions in speech recognition and understading, part 1”, IEEE signal processing magazine, pp.75-80, May, 2008 [7] Tien Dzung Nguyen, Quy Tran Thanh, Thang Man Duc, Trang Nguyen Quynh, Thang Manh Hoang, “SVM classifier based face detection system using BDIP and BVLC moments”, 2011 International Conference on Advanced Technologies for Communications, Aug.2011 [8] Young Deok Chun, Nam Chul Kim, Ick Hoon Jang, “Content based image retrieval using multiresolution color and texture features”, IEEE transactions on multimedia, vol.10, no.6, pp 1073-1084, Nov.2008 [9] Nguyễn Tiến Dũng, Nguyễn Việt Dũng, Nguyễn Thị Kim Quý, “Hệ thống tự động tách bề mặt tạo hình siêu âm thai nhi chiều sử dụng phương pháp vecto trợ giúp”, Báo cáo tổng kết đề tài khoa học công nghệ trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 5/2009 67 [10].Nguyễn Kim Anh, “Nguyên lý hệ sở liệu”, Nhà xuất Đại học Quốc Gia Hà Nội, 2004 [11].www.microsoft.com/visualstudio/ [12] www.microsoft.com/Sqlserver/2005/ [13] Intel Open Source Computer Vision Library – OpenCV http://www.intel.com/technology/computing/opencv/ [14] Alain Rakotomamonjy, “Optimizung Area Under Roc Curve with SVM”, Modeling, Computation and Optimization Conference, Metz 2004 68 [...]... 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 phát triển rất mạnh mẽ và đã có những ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều 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... 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 [2]: - 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, ) và mối quan hệ giữa... kỷ luật một cách tiện lợi, nhanh chóng và chính xác 18 CHƯƠNG 2: MODULE NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT Nội dung của chính được trình bày trong chương này là tổng quan về bài toán nhận dạng khuôn mặt, các phương pháp tiếp cận để giải quyết bài toán nhận diện khuôn mặt, các ứng dụng của hệ thống nhận diện khuôn mặt và cơ sở lý thuyết các kỹ thuật được lựa chọn áp dụng trong luận văn để xây dựng nên hệ thống mà tôi... thống QLNS truyền thống Trước những hạn chế còn tồn tại ở các hệ thống hiện thời, để xây dựng được một hệ thống QLNS đáp ứng được đầy đủ các chức năng cơ bản và đảm bảo được cho bài toán chấm công và tính lương một cách chính xác nhất, nâng cao tính bảo mật và an toàn cho hệ thống, tôi đã lựa chọn đề tài Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ quản lý nhân sự 1.1.2 Mục đích...DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4.1 Bảng so sánh các wrapper kết nối OpenCV với NET 53 10 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ 1.1 Tầm quan trọng của đề tài 1.1.1 Những vấn đề đặt ra với các hệ thống Quản lý nhân sự hiện nay Các hệ thống Quản lý nhân sự (QLNS) hiện nay được sử dụng rất phổ biến và rộng rãi từ trong các công sở, xí nghiệp, nhà máy cho đến các cơ quan tổ chức Nhà... quan trọng trong thế giới phần mềm đó là các phần mềm quản lý dữ liệu, quản lý sản phẩm trong kho, quản lý bán hàng, quản lý sách, quản lý sinh viên, quản lý nhân sự công ty… đều là những ví dụ rất điển hình về dữ liệu Phần mềm QLNS được xây dựng với mục đích ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt gồm 2 phần chính: 17 + Giao diện dành cho người dùng để người dùng có thể đăng nhập vào hệ thống bằng... của khuôn mặt người trong một ảnh số bất kỳ [9] Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cho phép phân biệt được khuôn mặt người với các chi tiết không phải khuôn mặt người trong một bức ảnh số 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. .. cho hệ thống quản lý, khắc phục các thiếu sót và nhầm lẫn trong quá trình giám sát truy nhập hệ thống của các nhân viên trong công ty 12 Người ngoài xâm nhập vào công ty Nguy cơ với các tài sản giá trị của công ty HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ TRUYỀN THỐNG Nhầm lẫn dữ liệu của nhân viên Sai lệch kết quả trong bài toán chấm công tính lương Người quản lý không giám sát chặt chẽ Hình 1.2 Hạn chế của hệ thống. .. định chấp nhận hay từ chối việc đăng nhập vào hệ thống Đối với hệ thống nhận dạng khuôn mặt này thì module này sẽ chỉ cần so sánh hình ảnh sau bước thu nhận với ảnh trong cơ sở dữ liệu tương ứng với mã nhân viên đó Có nhiều thuật toán có thể áp dụng cho bài toán này như Eigenface sử dụng PCA, Fisherface sử dụng LDA 1.2.2.3 Phần mềm quản lý nhân sự Ngày nay phần mềm được ứng dụng trong hầu hết các lĩnh... Có thể nêu một số ứng dụng tiêu biểu của nhận dạng và chứng thực khuôn mặt như: - Hệ thống tương tác giữa người và máy tính (Human computer interaction): giúp những người bị tật hoặc khiếm khuyết có thể trao đổi làm việc với máy tính thông qua các biểu hiện về nét mặt, cảm xúc hoặc các cử chỉ (hệ thống nhận dạng cử chỉ có nguyên tắc tương tự như hệ thống nhận dạng khuôn mặt) - Hệ thống máy rút tiền
- Xem thêm -

Xem thêm: Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự , Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự , Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Từ khóa liên quan

Nạp tiền Tải lên
Đăng ký
Đăng nhập