Tra cứu thông tin sinh viên qua ảnh khuôn mặt - Nguyễn Hải, Yến; Nguyễn Phương, Hạc; Đinh Thị, Mận; Nguyễn Văn, Thịnh; Trần Thị Vân, Anh (Tạp chí Khoa học HUFLIT, 2024)
Để hỗ trợ thuận tiện hơn và tăng tốc độ tra cứu điểm rèn luyện của sinh viên, bài báo này trình bày về phương pháp nhận diện khuôn mặt để thực hiện tra cứu điểm rèn luyện của sinh viên. Đầu tiên, nhóm tác giả sử dụng mạng nơ ron xếp chồng MTCNN (multitask cascaded convolutional networks) để phát hiện khuôn mặt. Sau đó, dùng phương pháp trích xuất đặc trưng HOG để trích xuất vector đặc trưng của ảnh khuôn mặt và sử dụng thuật toán phân lớp SVM (Support vector machine) huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt. Kết quả thực nghiệm cho độ chính xác lần lượt 98,46% trên bộ dữ liệu ảnh YaleFace, 98,44% trên bộ dữ liệu ảnh YaleFaceB và 86,2% trên bộ dữ liệu sinh viên HUIT. Từ đó xây dựng ứng dụng để nhận diện sinh viên qua ảnh khuôn mặt, thực hiện tra cứu trong cơ sở dữ liệu và trả về kết quả rèn luyện của sinh viên.