Hà Nội, 2025 - Chúc bạn mọi điều tốt đẹp nhất!
I. Giới thiệu về Hệ Thống Nhận Diện Khuôn Mặt
Trong thời đại công nghệ 4.0, AI đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển mạnh mẽ nhất với sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model). Các công ty, tổ chức đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ này để khai thác các tiềm năng vô hạn của nó. Tuy nhiên, một nhược điểm lớn của LLM là latency - thời gian phản hồi vẫn còn cao, cùng với việc scale và quản lý data cũng là những thách thức không nhỏ.
Trong lĩnh vực AI, ngoài các mô hình LLM, còn có rất nhiều mô hình truyền thống đã được tối ưu hóa và mã nguồn mở. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống, không chỉ trong sản xuất mà gần đây còn trong Giám sát và xử lý vi phạm Trật tự an toàn giao thông.
Một ứng dụng nổi bật là nhận diện khuôn mặt. Công nghệ này đang ngày càng phổ biến với độ chính xác và độ ổn định được cải thiện đáng kể. Việc sử dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt thay cho các phương pháp chấm công truyền thống như vân tay đang dần trở thành xu hướng mới. Giá thành cho các thiết bị nhận diện khuôn mặt trên thị trường cũng rất đa dạng, dao động từ 2-10 triệu đồng.
Gần đây, tôi đã quyết định xây dựng một hệ thống nhận diện khuôn mặt đơn giản để phục vụ công việc. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết từng bước để triển khai và vận hành ứng dụng web sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt.
Lưu ý: Mã nguồn trong bài viết chỉ minh họa các logic cơ bản như đăng ký khuôn mặt và phát hiện khuôn mặt. Các logic nghiệp vụ khác, bạn có thể tự do mở rộng.
II. Thành Phần Hệ Thống Nhận Diện Khuôn Mặt
1. PGVector
PGVector là một mở rộng của PostgreSQL cho phép lưu trữ và tìm kiếm vectơ, nhằm đo khoảng cách và độ tương đồng giữa các vectơ. PGVector hỗ trợ ba loại khoảng cách chính:
- Euclidean Distance: Khoảng cách theo đường thẳng mà bạn đã quen thuộc từ lâu.
- Inner Product: Đo lường sự tương quan giữa hai vectơ.
- Cosine Similarity: Đo góc giữa hai vectơ trong không gian.
Có nhiều loại database thích hợp để search vector, và tôi chọn PGVector vì tính đơn giản và khả năng lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
2. Deep Face
Deep Face là thư viện mã nguồn mở không thể thiếu trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt. Với hơn 15,000 sao trên GitHub, độ tin cậy của thư viện này đã được chứng minh. Tôi quyết định sử dụng model ArcFace cho hệ thống của mình, với độ chính xác cao.
3. Minio Storage
Minio là giải pháp lưu trữ dữ liệu như ảnh và video, được thiết kế để nhanh chóng và an toàn, đồng thời hoàn toàn tương thích với API của Amazon S3. Nó cho phép triển khai trên máy chủ cục bộ hoặc trong môi trường cloud.
4. Ngôn Ngữ Sử Dụng
- Golang: Ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ do Google phát triển, thích hợp cho việc xây dựng backend.
- Python: Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các ứng dụng AI, dễ học và có nhiều thư viện hỗ trợ.
- JavaScript: Ngôn ngữ không thể thiếu trong lập trình web, thường được sử dụng cho frontend.
III. Cách Thức Hệ Thống Hoạt Động
Hệ thống hoạt động theo quy trình sau:
- Front-end gửi thông tin ảnh lên Back-end.
- Back-end gọi AI service để phát hiện khuôn mặt, sử dụng thư viện DeepFace để trích xuất vectơ từ ảnh.
- Back-end triển khai yêu cầu lưu trữ hoặc tìm kiếm trong PGVector với vectơ đã trích xuất.
- Lưu thông tin ảnh vào MinIO.
IV. Xây Dựng Hệ Thống
1. AI Service
AI service được xây dựng dựa trên DeepFace với API được phát triển bằng FastAPI cho việc xử lý và trả kết quả nhận diện.
2. Back-end Service
Sử dụng Golang để phát triển backend với kiến trúc Clean Architecture, giúp quản lý mã nguồn một cách hiệu quả và rõ ràng.
3. Front-end Service
Front-end được phát triển bằng JavaScript, HTML và TailwindCSS, cung cấp giao diện thân thiện và dễ sử dụng cho người dùng.
V. Kết Luận
Hệ thống nhận diện khuôn mặt là một giải pháp công nghệ hữu ích cho việc quản lý nhân sự. Để tìm hiểu thêm về mã nguồn và cách thức hoạt động, bạn có thể truy cập vào GitHub của tôi.
Bài viết này hy vọng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan và chi tiết về công nghệ nhận diện khuôn mặt cũng như cách thức xây dựng hệ thống này.
source: viblo
