Đề xuất hệ thống xác thực khuôn mặt đa camera dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý nhân sự

Abstract

Nghiên cứu này trình bày việc phát triển một hệ thống xác thực khuôn mặt đa camera nhằm nâng cao hiệu quả quản lý điểm danh cho nhân viên và sinh viên. Hệ thống tích hợp các công nghệ phát hiện, nhận diện và theo dõi khuôn mặt tiên tiến, sử dụng mô hình Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network để phát hiện khuôn mặt, FaceNet để trích xuất đặc trưng và độ tương đồng cosine để xác minh danh tính. Được triển khai bằng Python với OpenCV, TensorFlow và SQLite, hệ thống hỗ trợ xử lý thời gian thực trên nhiều luồng camera, phát hiện khuôn mặt trùng lặp và lưu trữ dữ liệu an toàn với mã hóa. Thí nghiệm trong môi trường kiểm soát cho thấy độ chính xác nhận diện đạt 95,8 % trong điều kiện tối ưu, với hiệu suất ổn định trong các tình huống ánh sáng và che khuất khác nhau. Kiến trúc mô-đun của hệ thống cho phép mở rộng và thích nghi với các nhu cầu tổ chức khác nhau. Những đóng góp chính bao gồm tích hợp ghi log điểm danh, cảnh báo thời gian thực cho khuôn mặt trùng lặp và giao diện thân thiện cho các tác vụ quản lý. Nghiên cứu này thúc đẩy các hệ thống điểm danh tự động bằng cách cải thiện độ tin cậy, bảo mật và hiệu quả vận hành.