Ngày nhận bài: 11-11-2024 / Ngày duyệt đăng: 31-07-2025 / Ngày xuất bản: 31-07-2025
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.
