Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực quan trọng trong thị giác máy tính tập trung vào việc xác minh và nhận dạng cá nhân thông qua hình ảnh hoặc video. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực bao gồm hệ thống an ninh, sinh trắc học, theo dõi điểm danh và quản lý thời gian. Hiện nay phương pháp học sâu và mạng nơ-ron thể hiện độ chính xác vượt trội và có nhiều tiến bộ đáng kể trong kỹ thuật nhận diện khuôn mặt. Bài báo này trình bày việc phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt hỗ trợ quản lý điểm danh sinh viên trong lớp học sử dụng mô hình mạng nơron tích chập đa nhiệm (MTCNN). Công nghệ nhận diện tiên tiến này cung cấp khả năng nhận dạng hoặc xác minh nhanh chóng, chính xác và hiệu quả. Do đó, việc áp dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt trong các cơ sở giáo dục đã thu hút sự quan tâm đáng kể từ các nhà quản lý nhờ tính tiện lợi và khả năng cung cấp các giải pháp nhanh chóng, đáng tin cậy trong việc theo dõi và ghi nhận điểm danh sinh viên.
Face recognition is a pivotal domain within computer vision, focused on verifying and identifying individuals using images or videos. People find applications across diverse fields, including security systems, biometrics, attendance tracking, and timekeeping. Significant advancements in face recognition techniques have been achieved, with deep learning and Neural Network approaches demonstrating superior accuracy. This paper presents the development of a face recognition system designed for student attendance monitoring in classrooms, utilizing the Multi-task Convolutional Neural Network (MTCNN) model. This advanced recognition technology offers rapid, accurate, and efficient identification or verification. As a result, the use of facial recognition systems in educational institutions has garnered considerable interest among administrators for its convenience, the ability to deliver swift and reliable solutions for tracking and recording student attendance.
