Ứng dụng Kit Raspberry xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt : Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Điện tử Viễn thông / Nguyễn Phương Thức, Trần Ngô Thanh Tùng; Phan Văn Ca ( Giáo viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2015

Thiết kế khóa nhận dạng khuôn mặt: Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu Khoa học của sinh viên - Mã số: SV2021-085/ Nguyễn Trọng Nghĩa, Trần Thị Hoài Thương, Võ Văn Anh Đức, Nguyễn Đặng Thu Thảo, Đỗ Công Tiến; Trương Ngọc Sơn (giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2021, xi, 67tr. ; 30 cm ĐSV 006.42 N573-N576

Nhận dạng khuôn mặt người từ camera dùng đặc trưng Haar - Like kết hợp với giải thuật Cascade của Boosted Classifier trên opencv : Đồ án tốt nghiệp / Bùi Đức Vũ--Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HồChí Minh, 2015 Call no.: KĐĐ-01 006.42 B932-V986

Nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông/ Ngô Bá Đại, Bùi Trọng Trí; Nguyễn Duy Thảo (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2017 xii, 59tr.; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 006.4 -- dc 23Call no. : KĐĐ-41 006.4 N569-Đ132

 SKL006490

Hệ thống nhận dạng mặt người theo thời gian sử dụng phép biến đổi Wavelet và SVM : Đề tài khoa học và công nghệ cấp trường T2015-162 / Đặng Thị Kim Giao. -- Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2015Call no. : ĐCT 006.42 Đ182-G434

 Nghiên cứu, thiết kế và thi công cửa nhận dạng khuôn mặt và điều khiển, giám sát các thiết bị trong nhà: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử truyền thông/ Phạm Quốc Bảo, Võ Văn Thành; Nguyễn Đình Phú( Giảg viên hướng dẫn). -- Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019 xiv, 108tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CDDewey Class no. : 629.8 -- dc 23Call no. : KĐĐ-41 629.8 P534-B221

 SKL006491

Ứng dụng xử lý ảnh trong điểm danh học sinh: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông/ Phan Huỳnh Nguyên, Hoàng Minh Chương; Nguyễn Duy Thảo (Giảng viên hướng dẫn). -- TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2025 Call no. : KĐĐ-41 006.37 P535-N573

Giải pháp quản lý và nhận dạng khuôn mặt hiệu suất cao: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa/ Đàm Lam Trường; Trần Vũ Hoàng (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022

Nhận dạng cảm xúc thông qua khuôn mặt dùng mạng nơ-ron tích chập CNN: Báo cáo tổng kết đề tài NCKH của sinh viên - Mã số SV2020 - 133/ Nguyễn Văn Phúc; Huỳnh Thị Thu Hiền (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020

Nhận dạng cảm xúc thông qua khuôn mặt dùng mạng nơ-ron tích chập CNN: Báo cáo tổng kết đề tài NCKH của sinh viên - Mã số SV2020 - 133/ Nguyễn Văn Phúc; Huỳnh Thị Thu Hiền (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020, 81tr.: hình, sơ đồ; 01 file, Không có bản giấy Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23Call no. : ĐSV 006.3 N573-P536

Nhận dạng giới tính qua hình ảnh: Đồ án tốt nghiệp Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông/ Trần Thanh Lâm, Phan Anh Toàn; Nguyễn Duy Thảo (giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2017 xv, 91tr.; 30cm + 1 đĩa CDDewey Class no. : 006.42 -- dc 23Call no. : KĐĐ-41 006.42 T772-L213

Tìm hiểu các thuật toán học sâu cho bài toán xác thực khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin/ Lê Nguyễn Gia Bảo, Trần Trung Kiên; Trần Nhật Quang (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 116tr.; bảng, hình ảnh; 30cm

Đồ án nghiên cứu thiết kế mạch chống trộm dùng xử lý ảnh và nhận dạng khuôn mặt, với Arduino Nano, nghiên cứu Haar wavelet, LBPH, PCA, LDA để phát hiện và nhận dạng.

Chương 1 bài giảng Nhân tướng học trong quản trị nhân sự của giảng viên Phạm Văn Chính, trình bày tổng quan về khuôn mặt, gồm Tam Đình, Ngũ Nhạc, Lục Phủ, Tứ Đậu.

Chương 2 khám phá Âm Dương Ngũ Hành trong nhân diện, phân tích ngũ hành (Kim, Mộc, Thủy, Hỏa, Thổ) và hình dáng khuôn mặt tương ứng để hiểu tính cách, vận mệnh.

Khóa luận nghiên cứu về ứng dụng chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt sử dụng Deep Learning, giúp giảm tiếp xúc, quản lý thời gian hiệu quả và an toàn.

Tài liệu Bài tập Luyện tập – Bài 1: Giới Thiệu Trí Tuệ Nhân Tạo – Tin học 12 (Chân Trời Sáng Tạo) cung cấp hệ thống câu hỏi giúp học sinh làm quen với các khái niệm cơ bản của trí tuệ nhân tạo, cách AI hoạt động và những ứng dụng phổ biến trong cuộc sống. Nội dung bám sát SGK, kèm đáp án đầy đủ, hỗ trợ học sinh củng cố kiến thức và phát triển tư duy công nghệ.

Luận văn "Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning" nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh mặt dựa trên đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients); nghiên cứu thuật toán giám sát SVM (Support Vector Machine); nghiên cứu thư viện mã nguồn mở OpenCV; nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Dlib  Nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Tensorflow và Keras; nghiên cứu kiến trúc mạng CNN VGG16; nghiên cứu áp dụng hàm Triplet Loss của mạng Deep Learning cho bài toán nhận dạng mặt.

Đề tài hướng đến mục tiêu tìm hiểu về mô hình mạng nơ-ron tích chập từ đó xây dựng và huấn luyện mô hình mạng CNN để kiểm tra tính hiệu quả trong việc nhận dạng cảm xúc. Với kết quả đạt được em sẽ tiến hành xây dựng một hệ thống nhận dạng 7 loại cảm xúc thông qua khuôn mặt gồm có: vui vẻ (happy), buồn (sad), sợ hãi (scared), giận dữ (angry), ngạc nhiên (surprised), khó chịu (disgust) và bình thường (neutral).

Đề tài tập trung nghiên cứu các phương pháp xác định góc nhìn của khuôn mặt thông qua các bộ nhận dạng và tập dữ liệu được huấn luyện từ trước. Các phương pháp này sẽ được kiểm nghiệm và đánh giá kết quả dựa trên bộ dữ liệu chuẩn.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xác định được trọng tâm lớp học, đồng thời xác định rõ sinh viên nào đang không tập trung trong giờ học. Như đã trình bày chi tiết ở phần thái độ học tập sinh viên, kết quả đánh giá góc nhìn của sinh viên vì dựa nhiều vào thu thập dữ liệu nên chưa cao. Giả sử với những góc nhìn đã được xác định kết quả thu được nhờ việc đánh giá vị trí trung tâm và vị trí đứng của giảng viên mang lại kết quả tương đối.

Phương pháp nhận dạng dựa trên các đặc trưng khuôn mặt sử dụng việc xác định các đặc trưng hình học trên các chi tiết của khuôn mặt (vị trí, diện tích, hình dạng mắt, mũi, miệng …) và mối quan hệ giữa chúng (khoảng cách của hai mắt, khoảng cách của hai lông mày…). Ưu điểm của phương pháp này là nó gần với cách mà con người sử dụng để nhận biết khuôn mặt và cho kết quả tốt trong các trường hợp ảnh hưởng tác động từ bên ngoài. Mời các bạn tham khảo đề tài để nắm chi tiết nội dung đồ án.