Tạo 1 web app để đăng ký và nhận diện khuôn mặt
-
Ngôn ngữ lập trình
- BackEnd
- Ngôn ngữ: Python
- Framework : Flask
- DataBase: MongoDB
- FrontEnd
- Ngôn ngữ: Javascript
- Framework: React
- BackEnd
-
Về môi trường lập trình
- OS: windows 10
- RAM: trên 4G
- IDE: khuyến khích dùng Pycharm
- quản lý code: dùng github
-
Các chức năng
- Chức năng bắt buộc
- Chức năng đăng ký khuôn mặt với tên và id
- Chức năng nhận diện khuôn mặt bằng camera của máy tính
- Chức năng phản hồi cho người dùng khi nhận diện sai
- Chức năng nâng cao
- Chức năng walkthrough: Người dùng không cần bấm nút để nhận diện mặt mà hệ thống sẽ tự nhận diện khi phát hiện trong khung hình có mặt người
- Chức năng nhận diện nhiều khuôn mặt một lúc.
- Chức năng nhận diện khuôn mặt khi đeo khẩu trang
- Ngoài ra các bạn có thể tự đề xuất các chức năng khác
- Chức năng bắt buộc
-
Các yêu cầu ngoài chức năng
- tốc độ nhận diện 1 mặt người dưới 0.5 s
-
Về các tiêu chí đánh giá
- theo các chức năng hoàn thành
- đánh giá độ chính xác về nhận diện theo dataset VN-celeb.zip
- đánh giá về tốc độ xử lý
- đánh giá về cấu trúc code và cách viết code
-
Về các mile stone dự kiến của dự án
- 10/10～17/10: tìm hiểu về cấu trúc code và các phương pháp nhận diện măt
bao gồm
- dùng api nhận diện mặt của azure
- dùng dlib của python
- dùng các mạng neural network
- 17/10~24/10: xây dựng chức năng đăng ký khuôn mặt
- 24/10~7/11: xây dựng chức năng nhận diện khuôn mặt
- 7/11~14/11: xây dựng chức năng phản hồi và nâng cao chức năng nhận diện khuôn mặt
- 14/11～21/11: xây dựng các chức năng nâng cao
- 22/11~: Ban tổ chức kết thúc cuộc thi và chấm điểm
- 10/10～17/10: tìm hiểu về cấu trúc code và các phương pháp nhận diện măt
bao gồm
-
Phương thức code và nộp bài
- Các bạn fork code từ github của ban tổ chức
https://github.com/HACHIX-CORPORATION/FaceRecognitionContest
- Sau đó các bạn thực hiện code trên github của mình và thông báo cho ban tổ chức
- Những nội dung bạn phải nộp bài qua github gồm có
- source code
- video quay lại màn hình sau khi bạn hoàn thành app