Ngày nhận bài: 11-11-2024
Ngày duyệt đăng: 31-07-2025
Ngày xuất bản: 31-07-2025
Lượt xem
Download
Cách trích dẫn:
MỘT GIẢI PHÁP ĐIỂM DANH NGƯỜI HỌC SỬ DỤNG THIẾT BỊ SMARTPHONE
,
Phạm Quang Dũng
1
,
Hoàng Thị Hà
1
,
Lê Thị Minh Thùy
1
,
Phan Trọng Tiến
1
Từ khóa
Restful Web Services, MTCNN, Facenet, SVC, SignaturePad, điểm danh
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành phân tích hoạt động điểm danh, nguồn lực máy Server, Smartphone, Internet của giảng viên và sinh viên Học viện Nông nghiệp Việt Nam nhằm mục tiêu đưa ra được giải pháp công nghệ thông tin tận dụng các nguồn lực sẵn có, tối ưu hóa chi phí, tiện dụng đáp ứng nhu cầu điểm danh cho sinh viên và giảng viên của Học viện.
Bằng phương pháp điều tra thu thập dữ liệu, phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết liên quan đến các công nghệ, phương pháp nghiên cứu thực nghiệm, phương pháp chuyên gia, chúng tôi đã xây dựng thành công một website sử dụng công nghệ Spring Boot Restful Web Services, ReactJS, SignaturePad, các thuật toán phát hiện khuôn mặt MTCNN (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks), trích chọn đặc trưng Facenet, huấn luyện mô hình nhận dạng SVC (Support Vector Classification) hỗ trợ giảng viên và sinh viên Học viện có thể điểm danh dễ dàng theo các phương thức tùy chọn khác nhau từ đơn giản tới phức tạp. Website hiện đang được triển khai chạy thử nghiệm ứng dụng vào hoạt động điểm danh ở các lớp học phần thuộc Khoa Công nghệ thông tin của Học viện.
Tài liệu tham khảo
Aguado Acevedo M.M. (2021). Java VS Python in AI. Master's thesis, Universitat Politècnica de Catalunya.
ASC JSC (2024). PMT-EMS: Hệ thống quản lý giáo dục dành cho Đại học - Cao đẳng. truy cập từ https://ascvn.com.vn/product/pmt-ems ngày 09/11/2024.
Dlib (2017). High quality face recognition with deep metric learning. Retrieved from https://blog.dlib.net/2017/02/high-quality-face-recognition-with-deep.html on Apr 19, 2025.
Hussein S., Abbas S.J., Ali G.F., Hadi N.K. & Maadi M.M.M. (2025). A comparative analysis of programming languages used in microservices. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering. 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen.977.
Lương Minh Quân, Nguyễn Tiến Hiển, Lê Văn Dũng, Lê Phương Thảo & Nguyễn Thị Huyền (2024). Một giải pháp điểm danh bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt và ứng dụng tại phòng thực hành khoa công nghệ thông tin. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam. 22(1): 94-106.
Mai Văn Hà & Nguyễn Thế Xuân Ly (2021). Ứng dụng thuật toán FaceNet xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng. tr. 59-63.
Master Data Science (2020). Face detection algorithms compariso. Retrieved from https://datahacker.rs/ 017-face-detection-algorithms-comparison on Apr 19, 2025.
Naser O.A., Ahmad S.M.S., Samsudin K., Hanafi M., Shafie S.M.B. & Zamri N.Z. (2023). Facial recognition for partially occluded faces. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 30(3): 1846-1855.
Nguyễn Văn Huy & Nông Minh Ngọc (2018). Giải pháp điểm danh tự động sử dụng vân tay theo thời khóa biểu cho trường học. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên. 189(13), 53-57.
Schroff F., Kalenichenko D. & Philbin J. (2015). Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 815-823.
Stackoverflow (2023). 2023 Developer survey: Web frameworks and technologies. Retrieved from https://survey.stackoverflow.co/2023/#section-admired-and-desired-web-frameworks-and-technologies on Nov 09, 2024.
Trần Hồng Việt, Đỗ Đình Tiến, Nguyễn Thị Trà & Trần Lâm Quân (2021). Nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng nơron tích chập xếp chồng và mô hình FaceNet. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Công nghiệp Hà Nội. 57(3): 64-70.
Võ Hùng Cường (2015). Scanning Qr Code on Mobile Phones for Classroom Roll Call-Experiments at College of Information TECHNOLOGY. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng. tr. 5-9.