Nhận dạng khuôn mặt dựa trên phương pháp học sâu của mạng Nơron và ứng dụng định danh cán bộ, giảng viên tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Mã số MHN2019-26 : Báo cáo Tổng kết Đề tài Khoa học và công nghệ cấp Trường / TS. Dương Thăng Long - Dương, Thăng Long
Tại Trường Đại học Mở Hà Nội hiện nay đã được trang bị hệ thống camera an ninh để ghi lại hình ảnh (dưới dạng video) ở các vị trí quan trọng và tại hai cổng vào/ra cơ quan. Hệ thống dữ liệu video của các camera này được lưu trữ trực tuyến là nguồn dữ liệu quan trọng để xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ cho huấn luyện mô hình mạng nơron. Hơn nữa, việc giám sát vào ra cổng cơ quan làm việc nhằm đảm bảo an ninh, an toàn là rất cần thiết, không chỉ với Trường ĐH Mở HN mà còn ở bất kỳ cơ quan nào khác. Mặt khác, việc ghi nhận vào ra cơ quan của cán bộ, giảng viên giúp cho sự tự giác của mọi người trong việc đến cơ quan sẽ trở nên tốt hơn. Trong bài đề tài này, chúng tôi nghiên cứu phát triển một hệ thống xác thực, định danh và giám sát cá nhân con người. Phương pháp tiếp cận của chúng tôi sử dụng những tiến bộ gần đây trong nhận dạng khuôn mặt dựa trên mạng nơron sâu (CNN) và tích hợp hệ thống xác thực này với hệ thống camera hiện nay của Nhà trường nhằm đảm bảo an ninh của cơ quan và ghi nhận thời gian có mặt ở cơ quan hỗ trợ một phần tổng hợp, đánh giá quá trình làm việc của cán bộ, nhân viên.