Thời gian vừa qua, nhóm nghiên cứu sinh tại trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã cùng phối hợp với doanh nghiệp để có thể chế tạo thành công hệ thống AI nhận diện khuôn mặt chỉ trong tích tắc chưa đến một giây và mang lại kết quả chính xác gần như tuyệt đối đến 99,7%.
Nói về ý tưởng của dự án nghiên cứu này; thì sinh viên Ngô Hữu Sơn thuộc Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông của Trường Đại học Bách khoa Hà Nội cho biết vì hàng ngày liên tục chứng kiến thầy cô phải mất thời gian để điểm danh. Còn sinh viên thì phải một xếp hàng dài chờ ghi vé để vào cổng gửi xe. Dẫn đến tình trạng muộn học. Chính vì vậy đã tạo nên ý tưởng thiết kế ra hệ thống kiểm soát cửa ra vào này.
Dự án đã được lên ý tưởng từ năm 2019
Cuối năm 2019, với sự hướng dẫn của PGS.TS Đỗ Phan Thuận. Sơn cùng với 3 sinh viên năm cuối là Nguyễn Văn Tiến, Hoàng Quốc Hảo, Nguyễn Văn Long lên kế hoạch đưa công nghệ nhận diện khuôn mặt; bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật thị giác máy tính. Để xây dựng hệ thống kiểm soát cửa ra vào.
Ý tưởng này đã được một doanh nghiệp hưởng ứng, hỗ trợ để phát triển thương mại hóa sản phẩm. Doanh nghiệp cung cấp phần mềm thông minh. Các phần cứng gồm camera nhận diện, cổng phân làn, rào chắn tự động. Nhóm nghiên cứu đảm nhiệm chế tạo phần mềm nhận diện và điều khiển hệ thống.
Truy xuất kết quả chưa đến một giây
PGS Thuận cho biết, toàn bộ phần cứng được kết nối với hệ thống. Các thuật toán của bộ xử lý hình ảnh và bộ điều khiển. Đều cho tốc độ nhận diện khuôn mặt nhanh, độ chính xác tới 99,7%. Hình ảnh chất lượng cao (lên đến 4K) của camera được xử lý trong thời gian thực với tốc độ 30 hình/giây. Khi phát hiện có người đứng trước camera. Thiết bị tính toán sẽ hỗ trợ lựa chọn khuôn mặt chất lượng tốt nhất về bộ xử lý trung tâm. Để nhận diện bằng các thuật toán.
Nếu người dùng đã khai báo trước trong hệ thống. Bộ xử lý trung tâm sẽ phân tích và gửi tín hiệu đến thiết bị để kích hoạt mở cổng. Phát tín hiệu bật đèn hoặc âm thanh thông báo. Nội dung hỗ trợ điểm danh được đưa vào hệ thống quản lý nội dung CMS. Có thể trích xuất báo cáo. Toàn bộ quá trình nhận diện và đưa ra phản hồi của hệ thống mất chưa đến một giây.
Những khó khăn trong quá trình thực hiện dự án
Sơn cho biết, khi học năm thứ ba đã tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo. Nhưng áp dụng vào thực tế lại không hề dễ dàng. Có lần nhóm thử độ chính xác của hình ảnh trên mô hình thử nghiệm đạt tỷ lệ cao. Nhưng khi vào thực tế nhận diện không chuẩn. Khi nhóm nghiên cứu kiểm tra mới phát hiện do camera đặt ngược sáng. Ngoài ra, việc xử lý nhiều hình ảnh trong một khung hình có thể khiến thiết bị quá tải.
PGS Thuận cho biết, qua nhiều mô hình cải thiện góc quay camera và tối ưu thuật toán. Hệ thống có thể chọn khuôn mặt gần nhất. Để điểm danh vào cổng, dễ dàng chạy trên thiết bị xử lý quy mô nhỏ hơn. Ngoài nhận diện khuôn mặt, nhóm tích hợp thêm chức năng phát hiện điểm danh giả mạo. Và tự động vận hành khi có người đến, tiết kiệm năng lượng.
Hệ thống hiện được lắp đặt thử nghiệm tại cây ATM phát gạo miễn phí khu vực Tây Hồ (cuối tháng 4/2020) và trường Tiểu học Chương Dương, Quận Hoàn Kiếm (đầu tháng 3/2021).
Thời gian tới, nhóm sẽ phát triển các thuật toán tăng cường tính năng chống giả mạo, nhận diện đeo khẩu trang, đo thân nhiệt cho người sử dụng. Nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp cũng lên kế hoạch đưa AI ứng dụng trong hệ thống nhà xe thông minh, xe đẩy hàng thông minh và quan trắc chất lượng không khí.
