Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 I
MỤC LỤC
MỤC LỤC I

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ IV

DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU VI

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT VII

LỜI NÓI ĐẦU 1

Chương 1 2

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 2

1.1. Các phần tử cơ bản của hệ thống xử lý nhận dạng ảnh 2

1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý nhận dạng ảnh 3

1.2.1. Một số khái niệm 3

1.2.2. Biểu diễn ảnh 4

1.2.3. Tăng cường ảnh - khôi phục ảnh 5

1.2.4. Biến đổi ảnh 6

1.2.5. Phân tích ảnh 7

2.2.2. Đặc trưng BVLC 24

Chương 3 28

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ 28

PHẦN MỀM QUẢN LÝ NHÂN SỰ 28

3.1. Giới thiệu phần mềm quản lý nhân sự 28

3.1.1. Tìm hiểu yêu cầu 28

3.1.2. Các chỉ tiêu về hệ thống quản lý nhân sự 31

3.2. Phân tích và thiết kế hệ thống 31

3.2.1. Phân tích hệ thống 31

3.2.2. Thiết kế hệ thống 34

3.2.3. Công cụ và ngôn ngữ lập trình 51

Chương 4 52

ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ 52

HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 52

4.1. Đặc trưng BVLC 52


Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 IV
DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.2. Ảnh biến dạng do nhiễu 5

Hình 1.3. Ưu điểm của hệ thống QLNS bằng phần mềm 10

Hình 1.4. Hạn chế của hệ thống QLNS sử dụng công nghệ RFID 12

Hình 1.5. Sơ đồ khối hệ thống QLNS ứng dụng nhận dạng khuôn mặt 14

Hình 1.6. Mô hình hệ thống RFID cơ bản 18

Hình 2.1. Sơ đồ khối phương pháp nhận dạng khuôn mặt sử dụng bộ phân loại SVM
và các đặc trưng BDIP, BVLC 23

Hình 2.2. Phân loại BVLC 26

Hình 3.1. Mẫu lưu trữ nhân viên 29



Hình 4.2. Minh họa một số ảnh trong tập S
+
(hàng trên) 55

và tập S
-
negative (hàng dưới). 55

Hình 4.3. Ảnh đầu vào có độ tương phản thấp và sau khi cân bằng mức xám. 55

Hình 4.4. Đường cong ROC với đặc trưng BVLC 57

Hình 4.5. Giao diện dành cho người sử dụng 58

Hình 4.6. Giao diện dành cho người quản lý 59

Hình 4.7. Các chức năng Danh mục công việc, trình độ, và phòng ban 60

Hình 4.8. Chức năng quản lý thông tin cá nhân của nhân viên 61

Hình 4.9. Chức năng giao việc cho nhân viên 62

Hình 4.10. Chức năng chấm công cho nhân viên 63

Hình 4.11. Chức năng tính lương cho nhân viên 64

Hình 4.12. Chức năng giám sát chứng thực 65

Hình 4.13. Báo cáo về thông tin nhân viên 66
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 VII
DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT

TỪ
VIẾT
TẮT
THUẬT NGỮ
TIẾNG ANH
THUẬT NGỮ
TIẾNG VIỆT
1 BDIP
Block Difference of Inverse
Probabilities
Sai lệch khối của xác suất
nghịch đảo

này cho phép chúng ta nhận dạng khuôn mặt người từ ảnh tĩnh hay video bằng cách so
sánh với kho dữ liệu có sẵn trong hệ thống. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ
thông tin và truyền thông, rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt có độ chính xác
cao, hiệu quả và dễ sử dụng đã được áp dụng nhiều trong các hệ thống tương tác giữa
người và máy, đặc biệt là các hệ thống quản lý, đặc biệt là các hệ thống quản lý đòi hỏi có
độ bảo mật và có tính ưu việt như hệ thống quản lý nhân sự, quản lý hàng hóa, giám sát sân
bay. Để xây dựng được một hệ thống quản lý nói chung và quản lý nhân sự nói riêng với
những đòi hỏi về tính ưu việt, hiệu quả cao cũng như đảm bảo được các yêu cầu về an ninh
khắt khe, các nhà nghiên cứu và kỹ thuật đã tích hợp các công nghệ khác nhau như công
nghệ thông tin, tự động hóa, công nghệ không dây… trong cùng một hệ thống. Có thể nói
một trong những xu hướng phát triển chính của khoa học công nghệ hiện đại đó là tổng
hợp thành tựu của các lĩnh vực khác nhau để xây dựng một hệ thống đáp ứng được những
yêu cầu ngày càng cao của sản xuất và đời sống.
Dựa trên cơ sở của việc nghiên cứu và đề xuất một phương pháp nhận dạng khuôn
mặt mới có độ chính xác cao, em đã phát triển nghiên cứu của mình trong một ứng dụng về
quản lý nhân sự sử dụng nhận dạng khuôn mặt làm nền tảng hoạt động chính. Đề tài mà
em thực hiện trong luận văn là nghiên cứu đặc trưng BVLC sử dụng trong module nhận
dạng khuôn mặt và thiết kế phần mềm quản lý nhân sự ứng dụng cho phương pháp nhận
dạng khuôn mặt .
Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Tiến Dũng đã có
những định hướng và góp ý quý báu đối với em, để em hoàn thành tốt luân văn của mình
với kết quả tốt nhất. Cuối cùng em xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên em
trong thời gian vừa qua.

Hà Nội, ngày tháng năm 2012
Học viên

Trần văn Huy
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự


như là con mắt của hệ thống. Có 2 loại camera: camera ống loại CCIR và camera
CCD. Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét ảnh với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm
625 dòng. Loại CCD gồm các photo điốt và làm tương ứng một cường độ sáng tại
một điểm ảnh ứng với một phần tử ảnh (pixel). Như vậy, ảnh là tập hợp các điểm
ảnh. Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolution).
1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý nhận dạng ảnh
Như đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy được một cách khái
quát các vấn đề chính trong xử lý nhận dạng ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trước tiên ta
xem xét hai khái niệm (thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh đó là Pixel (phần tử
ảnh) và grey level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính.
1.2.1. Một số khái niệm
• Pixel (Picture Element): phần tử ảnh
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để
có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Trong quá trình
số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình
lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hóa thành phần giá trị mà thể về
nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá
trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 4
Pixel - phần tử ảnh. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong
các hệ thống đồ họa máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là
pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn
hình (trong chế độ đồ họa), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là
pixel. Mỗi pixel gồm một cặp tọa đội x, y và màu.
Cặp tọa độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution). Như màn hình máy tính có
nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320 x 200;
màn hình VGA là 640 x 350,
Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hóa, nó thường

trưng bởi các đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phương sai, moment.
1.2.3. Tăng cường ảnh - khôi phục ảnh
Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Nó gồm một
loạt các kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu, v.v

Hình 1.2. Ảnh biến dạng do nhiễu
Hình 1.2 ở trên cho ta thí dụ về sự biến dạng của ảnh do nhiễu.
Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ các suy giảm (degradation) trong ảnh. Với
một hệ thống tuyến tính, ảnh của một đối tượng có thể biểu diễn bởi:
g(x, y) =
+∞
-∞
∫
+∞
-∞
∫ h(x, y; α, β)f(α, β)dαd(β + η(x, y))
Trong đó:
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 6
- η(x, y) là hàm biểu diễn nhiễu cộng.
- f(α, β) là hàm biểu diễn đối tượng.
- g(x, y) là ảnh thu nhận.
- h((x, y; α, β) là hàm tán xạ điểm (Point Spread Function - PSF).
Một vấn đề khôi phục ảnh tiêu biểu là tìm một xấp xỉ của f(α, β) khi PSF của
nó có thể đo lường hay quan sát được, ảnh mờ và các tính chất sác xuất của quá
trình nhiễu.
1.2.4. Biến đổi ảnh
Thuật ngữ biến đổi ảnh (Image Transform) thường dùng để nói tới một lớp
các ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh. Cũng như các tín hiệu một

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 7
• Ma trận khối là ma trận mà phân tử của nó lại là một ma trận.








A
1 1

A
in 1

A
1 2

A
in 1 A
1.n

A


2
4







1
1

1
-1

Thí dụ; ma trận A ma trận B
thì A⊗ B =








1
3
1
3

Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta
muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính
chủ yếu của đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng:
- Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số).
- Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc).
Trên thực tế, người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với
nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái,
chữ số, chữ có dấu).
Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy phục vụ cho việc tự động hóa quá trình đọc
tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính.
Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu
chữ, v.v ) phục vụ cho nhiều lĩnh vực.
Ngoài 2 kỹ thuật nhận dạng trên, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới dựa
vào kỹ thuật mạng nơron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan.
1.2.7. Nén ảnh
Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền đi trên
mạng. Như đã nói ở trên, lượng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn. Trong
phần 1.1 chúng ta đã thấy một ảnh đen trắng cỡ 512 × 512 với 256 mức xám chiếm
256K bytes. Do đó làm giảm lượng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần
thiết. Nhiều phương pháp nén dữ liệu đã được nghiên cứu và áp dụng cho loại dữ
liệu đặc biệt này.
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 9
1.3. Những vấn đề đặt ra với các hệ thống QLNS hiện nay
Các hệ thống 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 nước, trường học,
bệnh viện, khách sạn…[1]. Có thể nói các hệ thống QLNS đã mang lại một cuộc
cách mạng trong lĩnh vực quản lý, không những giảm thời gian và chi phí so với
việc quản lý thủ công mà còn nâng cao hiệu quả và độ chính xác rất cao. Với những

nay ở Việt Nam.

Hình 1.3. Ưu điểm của hệ thống QLNS bằng phần mềm
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 11
Thứ hai,việc áp dụng công nghệ RFID vào hệ thống QLNS tuy có thể giải
quyết được bài toán chấm công và tính lương nhưng vẫn tồn tại một nhược điểm có
thể làm ảnh hưởng đến kết quả xử lý. Đó là trong trường hợp các nhân viên có thể
mượn thẻ của nhau để ra vào công ty hoặc chỉ đơn giản là cầm nhầm thẻ của nhau,
cả hai điều đó đều làm mất đi độ chính xác của việc giám sát để xác định thời gian
làm việc, tiền đề của bài toán chấm công tính lương. Hoặc trường hợp xấu hơn có
thể có là người ngoài công ty sẽ sử dụng thử RFID của nhân viên trong công ty để
ra vào trái phép, các tài sản của công ty trong thời gian này khó có thể đảm bảo an
toàn. Điều này đặt ra một bài toán kỹ thuật đòi hỏi tăng cường độ chính xác của
thông tin đầu vào 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.
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 12

Hình 1.4. Hạn chế của hệ thống QLNS sử dụng công nghệ RFID
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, em đã lựa chọn đề tài “Hệ thống quản lý nhân sự
ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và RFID”.
1.3.1. Mục đích và ý nghĩa của đề tài
Như đã đề cập ở trên, mục đích của em khi chọn đề tài đó là muốn xây dựng
hoàn thiện một hệ thống QLNS khắc phục được những tồn tại thiếu sót của các hệ

độ
ng c
ủ
a h
ệ
th
ố
ng
H
ệ
th
ố
ng s
ẽ
ho
ạ
t
độ
ng c
ơ
b
ả
n theo chu trình sau:
H
ệ
th
ố
ng bao g
ồ
m hai ph

đầ
u
đọ
c th
ẻ
RFID
đọ
c thông tin v
ề
mã th
ẻ

đ
ã
đượ
c n
ạ
p trong th
ẻ
, c
ơ

s
ở
d
ữ
li
ệ
u ch
ứ

đượ
c x
ử
lý cùng m
ộ
t th
ờ
i
đ
i
ể
m. a
đượ
c
đư
a vào.
FaceID là giá tr
ị
RFID serial
đượ
c gán cho m
ộ
t Face image nh
ấ
t
đị
nh và
đượ
c th
ự

ẽ
d
ự
a trên thông tin
đầ
u vào là khuôn m
ặ
t ng
ườ
i
s
ử
d
ụ
ng và mã th
ẻ
RFID
để
th
ự
c hi
ệ
n các ch
ứ
c n
ă
ng ti
ế
p theo.
1.

n t
ạ
i và
tính h
ợ
p l
ệ
.
3.

N
ế
u h
ợ
p l
ệ
, RFID Database tr
ả
v
ề
cho h
ệ
th
ố
ng FaceID t
ươ
ng
ứ
ng v
ớ

5. D
ữ
ki
ệ
n này
đượ
c
đư
a vào module ch
ứ
ng th
ự
c khuôn m
ặ
t
để
th
ự
c hi
ệ
n
ch
ứ
ng th
ự
c.
5.1. N
ế
u 2 d
ữ

p bao g
ồ
m
ả
nh khuôn m
ặ
t, thông tin th
ẻ
RFID
đ
ã
s
ử
d
ụ
ng, th
ờ
i gian
đă
ng nh
ậ
p).
Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các quản lý nhân sự

Trần văn Huy – Kỹ thuật điện tử – K3 16
5.2. N
ế
u 2 d
ự
ki

đượ
c tr
ả
v
ề
sau
quá trình
đă
ng nh
ậ
p thành công (
ả
nh khuôn m
ặ
t, thông tin th
ẻ
RFID
đ
ã s
ử
d
ụ
ng, th
ờ
i gian
đă
ng nh
ậ
p) s
ẽ

.
1.4.2.2. Ph
ươ
ng pháp nh
ậ
n d
ạ
ng và xác th
ự
c khuôn m
ặ
t s
ử
d
ụ
ng trong h
ệ

th
ố
ng

Để
nh
ậ
n d
ạ
ng khuôn m
ặ
t, hi

ậ
n d
ạ
ng khuôn m
ặ
t d
ự
a trên các
đặ
c
tr
ư
ng hình h
ọ
c c
ủ
a các chi ti
ế
t trên m
ộ
t khuôn m
ặ
t( nh
ư
v
ị
trí, di
ệ
n tích, hình d
ạ

ậ
n d
ạ
ng d
ự
a trên xét t
ổ
ng th
ể
khuôn m
ặ
t (Appearance based face
recognition). Ph
ươ
ng pháp này s
ẽ
xem m
ỗ
i b
ứ
c
ả
nh khuôn m
ặ
t có kích th
ướ
c RxC
là m
ộ
t vector trong không gian RxC chi

a
m
ộ
t khuôn m
ặ
t không b
ị
m
ấ
t
đ
i. Trong không gian
đ
ó, các
ả
nh c
ủ
a cùng m
ộ
t ng
ườ
i
s
ẽ

đượ
c t
ậ
p trung l
ạ

th
ố
ng này, ph
ươ
ng pháp nh
ậ
n d
ạ
ng khuôn m
ặ
t
đượ
c ti
ế
n hành qua
hai giai
đ
o
ạ
n:
Thứ nhất, là quá trình nh
ậ
n d
ạ
ng khuôn m
ặ
t (Face detection) cho phép tìm ra
v
ị
trí và kích th

n
đả
m b
ả
o nh
ậ
n d
ạ
ng
đ
úng khuôn
m
ặ
t, phân bi
ệ
t t
ố
t y
ế
u t
ố
khuôn m
ặ
t v
ớ
i các y
ế
u t
ố
không ph

đặ
c tr
ư
ng v
ề
k
ế
t c
ấ
u BDIP và BVLC
đượ
c tính toán t
ừ

ả
nh d
ữ
li
ệ
u
đầ
u vào, sau
đ
ó s
ẽ
phân lo
ạ
i chúng vào các mômen
đặ
c tr

u t
ậ
p hình
ả
nh
v
ớ
i các
đ
i
ề
u ki
ệ
n khác nhau v
ề
h
ướ
ng,
độ
sáng và cho t
ỷ
l
ệ
nh
ậ
n d
ạ
ng chính xác
luôn cao h
ơ

s
ở
d
ữ

li
ệ
u r
ồ
i
đư
a ra quy
ế
t
đị
nh ch
ấ
p nh
ậ
n hay t
ừ
ch
ố
i vi
ệ
c
đă
ng nh
ậ
p vào h

c
ầ
n
so sánh hình
ả
nh sau b
ướ
c thu nh
ậ
n v
ớ
i
ả
nh trong c
ơ
s
ở
d
ữ
li
ệ
u c
ủ
a ng
ườ
i mang th
ẻ

RFID
đ

n thông tin
Công ngh
ệ
nh
ậ
n d
ạ
ng b
ằ
ng sóng vô tuy
ế
n RFID là m
ộ
t công ngh
ệ
phát tri
ể
n
r
ấ
t m
ạ
nh m
ẽ
trong l
ĩ
nh v
ự
c nh
ậ

ệ
t
ự

độ
ng dùng
để
giúp các máy nh
ậ
n d
ạ
ng các
đố
i t
ượ
ng. Nh
ậ
n d
ạ
ng t
ự

độ
ng th
ườ
ng
đượ
c th
ự
c

ượ
ng, b
ắ
t thông tin v
ề
ch
ỉ
nh và b
ằ
ng cách nào
đ
ó thu nh
ậ
n d
ữ
li
ệ
u
đư
a vào
máy tính thay vì nh
ậ
p d
ữ
li
ệ
u b
ằ
ng tay. M
ụ

ạ
ng. Các công ngh
ệ

Auto-ID bao g
ồ
m: mã v
ạ
ch (Bar codes), nh
ậ
n d
ạ
ng ti
ế
ng nói, nh
ậ
n d
ạ
ng khuôn m
ặ
t,
m
ộ
t s
ố
công ngh
ệ
sinh tr
ắ
c h

p công ngh
ệ
nh
ậ
n d
ạ
ng b
ằ
ng
sóng vô tuy
ế
n RFID
để
t
ă
ng
độ
chính xác,
đả
m b
ả
o yêu c
ầ
u an ninh
đồ
ng th
ờ
i t
ạ
o

ở
i vi chip (IC) và anten,
đượ
c g
ắ
n vào
đố
i t
ượ
ng c
ầ
n nh
ậ
n d
ạ
ng, trong h
ệ
th
ố
ng này th
ẻ
RFID s
ẽ

đượ
c c
ấ
p phát cho
các nhân viên.
• Đầ