Tất cả đều đang học năm 3, năm 4 đại học, nhưng nhóm sinh viên đến từ ĐH Bách khoa Hà Nội, ĐH Ngoại thương và ĐH Kinh tế quốc dân đã nghiên cứu và cho ra đời một sản phẩm được đánh giá là có khả năng giải quyết nhu cầu thực tiễn cao và có triển vọng để đưa ra thị trường.

Sản phẩm đạt giải Nhất cuộc thi “Sáng tạo trẻ Bách khoa 2017” có tên là Hệ thống nhận dạng khuôn mặt BKFace.

Hệ thống của 5 sinh viên đến từ 3 trường đại học có khả năng giải quyết 3 vấn đề cốt lõi.

Thứ nhất là phát hiện khuôn mặt trong một bức ảnh, từ đó đưa ra các nhận định về độ tuổi, giới tính, cảm xúc.

Thứ hai là xác thực khuôn mặt để kiểm tra xem 2 khuôn mặt trong 2 bức ảnh có phải là một người hay không. Một chức năng quan trọng nhất là tra cứu thông tin: từ bức ảnh đầu vào sẽ đưa ra các thông tin về người đó như: tên tuổi, sở thích, thông tin cá nhân.


Clip: Các bước nhập dữ liệu đầu vào và nhận dạng khuôn mặt sau đó

Những người trực tiếp nghiên cứu và cho ra đời sản phẩm là 3 nam sinh đến từ khoa Công nghệ thông tin, ĐH Bách khoa Hà Nội: Trần Trung Hiếu, Lê Trần Bảo Cương và Nguyễn Tiến Thạo.

Hai cô gái đến từ ĐH Ngoại thương và ĐH Kinh tế quốc dân Lưu Thúy Hạnh, Kiều Khánh Linh phụ trách các vấn đề về marketing sản phẩm, tài chính, định hướng chiến lược, đưa sản phẩm ra thị trường.

Lưu Thúy Hạnh cho biết, em được biết đến đề án của các nam sinh Bách khoa qua một buổi tìm kiếm người đồng hành giữa ĐH Bách khoa và ĐH Ngoại thương.

“Em thấy rất hứng thú với đề án của các bạn và nhìn thấy tiềm năng tương lai của nó. Vì thế, em ngỏ ý muốn gia nhập nhóm”.

Hạnh chia sẻ, khi mới gặp nhau, mọi thứ vẫn còn khá bề bộn. Hai cô gái học kinh tế đã hỗ trợ các chàng trai Bách khoa “chỉ biết ngồi gõ code” vạch ra những giá trị cốt lõi của sản phẩm, gói dịch vụ có thể hướng tới, thị trường mục tiêu, chiến lược phát triển, kế hoạch thâm nhập thị trường…

Sản phẩm nhận diện khuôn mặt chính xác 96% của sinh viên

Những ngày đầu làm việc cùng nhau là quãng thời gian khó khăn với Hạnh và Linh, khi mà sản phẩm của những người cùng đồng hành lại là lĩnh vực mà các em chưa bao giờ biết đến.

“Đặc biệt là khi nhìn các bạn ngồi code, em không hiểu là sẽ làm được gì cho các bạn. Em đã mất 3 tháng để tự nghiên cứu cũng như trao đổi với các bạn để hiểu được sản phẩm này là cái gì, có thể ứng dụng vào đâu” – Hạnh chia sẻ.

Trần Trung Hiếu – trưởng nhóm BKAI – chia sẻ, nhóm đã áp dụng kỹ thuật Học sâu (Deep Learning) để làm nên bộ sản phẩm này.

“Nó cho phép ánh xạ không gian khuôn mặt người vào một không gian véc-tơ 128 chiều. Mô hình Học sâu cho phép huấn luyện tham số của phép ánh xạ nhằm đảm bảo các tính chất: các bức ảnh của cùng một người sẽ được ánh xạ thành những điểm gần nhau trong không gian mới. Các bức ảnh của những người khác nhau sẽ nằm phân tán, cách xa nhau một khoảng cách nhất định. Sử dụng phương pháp này, chúng ta có thể giải quyết các bài toán khác nhau liên quan đến khuôn mặt người bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên không gian ánh xạ mới” – chàng trai sinh năm 1996 giải thích.

Bộ sản phẩm nhận dạng khuôn mặt của nhóm có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tế như: nhận diện gương mặt để kiểm soát người ra vào; xây dựng thông tin khách hàng để chăm sóc khách hàng tốt hơn; hỗ trợ an ninh để nhận diện kẻ khả nghi.

Với các đơn vị điều tra, nếu tạo được cơ sở dữ liệu lớn có thể xác minh danh tính dễ hơn, rút ngắn thời gian điều tra. Để thử nghiệm cách thức hoạt động và độ chính xác của bộ sản phẩm, chúng tôi đã đề nghị các tác giả thử nghiệm nhận dạng một khuôn mặt chưa có trong hệ thống cơ sở dữ liệu. Camera mất khoảng 10-15 giây để chụp lại các góc độ gương mặt của người thử nghiệm, sau đó là bước nhập thông tin cá nhân của người được nhận diện. Sau khi hoàn thành bước này, người thử nghiệm lại một lần nữa đứng trước camera và chỉ mất 3- 4 giây, máy đã nhận diện chính xác và đưa ra ngay lập tức các thông tin cá nhân đã nhập vào trước đó. Với những khuôn mặt đã được lưu trong hệ thống cơ sở dữ liệu, thông tin cá nhân của người đó sẽ hiển thị ra ngay mà không cần bước nhập thông tin đầu vào.

Các tác giả cho biết, yếu tố khác biệt và nổi bật của BKFace so với các sản phẩm tương tự trên thị trường là độ chính xác cao – khả năng nhận dạng khuôn mặt lên tới 96%, khả năng nhận diện cảm xúc là 73%. “Khi so sánh với các đối thủ cạnh tranh ngoài nước (NEC Corp,...) sản phẩm BKFace có chi phí rẻ hơn, từ 25%-30% so với các sản phẩm cùng tính năng.

Còn với các đối thủ cạnh tranh trong nước như EyeQ Tech, VP9…, BKFace có độ chính xác cao hơn, tính năng vượt trội hơn với các sản phẩm có cùng mức giá” – Hiếu khẳng định.

Ứng dụng nhận diện cảm xúc của sản phẩm cũng được trình bày tại hội nghị khoa học quốc tế về Công nghệ thông tin và truyền thông SoICT’17.

Với gói ứng dụng này, các em cũng nhận được đơn đặt hàng đầu tiên tới từ một doanh nghiệp vào hồi tháng 8.

“Từ đó đến nay, sản phẩm đã liên tục được phát triển, cải tiến phần mềm để hoàn thiện ngày một tốt hơn” – Hạnh cho biết.

Kế hoạch cho 6 tháng tới của nhóm là truyền thông cho sản phẩm trên các kênh “online” và “offline”.

“Bọn em sẽ đưa sản phẩm tới các hội chợ, triển lãm công nghệ, tham gia các cuộc thi khởi nghiệp để tìm nhà đầu tư” – nữ sinh Ngoại thương chia sẻ.


Clip: Ứng dụng nhận diện cảm xúc trên khuôn mặt 

Đánh giá về sản phẩm đạt giải Nhất cuộc thi “Sáng tạo trẻ Bách khoa 2017”, GS.TS Đinh Văn Phong, Phó Hiệu trưởng ĐH Bách khoa Hà Nội, một thành viên ban giám khảo cho biết: “Sản phẩm đảm bảo các yếu tố: có tính học thuật, khả năng ứng dụng và tính mới. Các thành viên của nhóm cũng tương đối năng động. Khả năng đưa ra thị trường được đánh giá là khá tốt. Tuy nhiên, các em cũng cần sự hướng dẫn để đi đúng hướng hơn nữa”.

Ông cũng đề cao tính nghiên cứu kết hợp với tính sáng tạo, khả năng ứng dụng thực tiễn trong các sản phẩm, công trình của các em. Đó cũng chính là tiêu chí mà cuộc thi này hướng tới và nằm trong tổng thể các giải pháp mà trường ĐH Bách Khoa Hà Nội đang đưa vào quá trình đào tạo sinh viên của trường.

Theo Nguyễn Thảo (Tri Thức Trực Tuyến)