Thiết kế và thi công hệ thống khóa két sắt sử dụng nhận diện khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông/ Chau Chanh Bunh Thone, Nguyễn Trọng Hiền; Nguyễn Đình Phú (giảng viên hướng dẫn). -- TP. HCM: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no. : KĐĐ-41 621.38928 C496-T486

Thiết kế hệ thống nhận diện khuôn mặt phục vụ cho hệ thống điểm danh: Đồ án tốt nghiệp Khoa Chất lượng cao ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông/ Nguyễn Hoàng Quân; Lê Minh Thành (Giảng viên hướng dẫn)--Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 Call no.: KĐĐ-41 006.42 N573-Q124

Nhận dạng và định danh khuôn mặt người thời gian thực và sử dụng camera 2D giá rẻ: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện tử/ Lê Nguyễn Anh Huy; Nguyễn Văn Thái (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2017 Call no. : 60520203 006.42 L433-H987

Thiết kế và thi công hệ thống điều khiển các thiết bị điện bằng vân tay và nhận diện khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông/ Phạm Nguyên Luân, Võ Phan Trí Nguyên; Võ Đức Dũng (Giảng viên hướng dẫn). -- TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2025 Call no. : KĐĐ-41 629.89 P535-L926

Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt và cảm xúc dùng mạng Nơ - Ron tích chập: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử truyền thông/ Nguyễn Văn Phúc; Nguyễn Ngô Lâm (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xix,106tr. : minh họa; 30cm Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23 Call no. : KĐĐ-41 006.3 N573-P577

Thiết kế hệ thống điểm danh bằng gương mặt và vân tay sử dụng raspberry PI: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật máy tính/ Võ Quang Thông; Phan Học (Giảng viên hướng dẫn). -- TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2025 Call no. : KMT-19 006.42 V872-T486

Thiết kế và thi công mô hình hệ thống cảnh báo ngủ gật và giám sát an toàn cho tài xế ô tô: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông/ Phạm Quốc Thắng, Nguyễn Huỳnh Duy Luân; Nguyễn Ngô Lâm (Giảng viên hướng dẫn). -- TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no. : KĐĐ-41 629.28304 P534-T367

Thiết kế và thi công smartkey-Iot tích hợp công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận diện khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa/ Huỳnh Tuấn kiệt; Nguyễn Văn Thái (Giảng viên hướng dẫn). -- TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no. : ĐTĐ-51 621.38928 H987-K47

Hệ thống điểm danh sử dụng raspberry Pi để nhận diện khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật máy tính/ Đoàn Gia Hân, Nguyễn Huỳnh Hưng; Trương Ngọc Sơn (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: KMT-19 006.4 Đ631-H233

 Thiết kế hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt: Đồ án tốt nghiệp Khoa Đào tạo chất lượng cao ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông/ Lưu Mạnh Thường, Đỗ Văn Minh Mẫn; Nguyễn Đình Phú (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020

Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng Nơ - ron tích chập: Đồ án tốt nghiệp Khoa Đào tạo chất lượng cao ngành Công nghệ kỹ thuật cơ điện tử/ Nguyễn Đức Khiêm, Phạm Quang Huy; Lê Minh Thành (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xii, 80tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD 1. Mạng nơron. 2. Trí tuệ nhân tạo. 3. Xử lý ảnh. I. Lê Minh Thành, giảng viên hướng dẫn. II. Phạm Quang Huy. Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23 Call no. : CĐT-46 006.3 N573-K45

Thiết kế và thi công mô hình camrea đo thân nhiệt và nhắc nhở đeo khẩu trang: Báo cáo tổng kết đề tài nguyên cứu khoa học của sinh viên - Mã số :SV2022-21/ Thái Nguyễn Kỳ Duyên, Dương Hoàng Huy; Ngô Bá Việt (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022, 75tr.: bảng, hình ảnh ; 01 file mềm ĐSV 681.761 T364-D988

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.

Chương 4 có nội dung nghiên cứu về nhân tướng học, phân tích 12 cung trên gương mặt: cung Mệnh, Quan Lộc, Tài Bạch, Điền Trạch, Huynh Đệ, dự đoán vận mệnh, tính cách.

Luận văn về cá nhân hóa hệ thống nhận diện khuôn mặt dùng mạng ANN, bảo mật, linh hoạt. Ứng dụng Google Colab, Dlib, Tensorflow/Keras, OpenCV.

Khóa luận xây dựng hệ thống điểm danh sinh viên tự động bằng nhận diện khuôn mặt, tăng hiệu quả quản lý và tiết kiệm thời gian. Sử dụng YOLOv8, MediaPipe, ArcFace.

Bài tập lớn về hệ thống chấm công nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi, sử dụng OpenCV, Face Recognition, Dlib. Đề tài thuộc môn Lập trình nhúng.

Bài tập lớn về hệ thống chấm công bằng nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi, sử dụng OpenCV, TensorFlow và CNN. Đề xuất hướng phát triển trong tương lai.

Đề tài nghiên cứu hướng đến việc xây dựng mô hình huấn luyện và triển khai mô hình trên nền tảng Web , cho phép nhận diện khuôn mặt từ các ảnh thư viện, từ ảnh chụp và nhận diện thời gian thực (realtime), dự đoán tên của sinh viên với tốc độ nhận diện và độ chính xác cao và đưa ra thông tin của sinh viên đó.

Đồ án "Tìm hiểu các phương pháp và xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt người dựa trên Adaboost" có nội dung trình bày những vấn đề lý thuyết cơ bản của lĩnh vực phát hiện khuôn mặt cũng như những thành công mà các nhà nghiên cứu đã đạt được trong những năm gần đây. Để nắm được nội dung chi tiết, mời các bạn cùng tham khảo tại đây nhé.

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.

Thiết kế và thi công được hệ thống chống trộm thông minh thông qua quá trình xử lý ảnh nhận diện chuyển động và nhận dạng khuôn mặt để cảnh báo bằng tin nhắn SMS và báo động đồng thơi đóng mở cửa. Đặc tính của hệ thống xử lý ảnh thông thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Trong điều kiện thực tế cho phép nhóm thực hiện đề tài trong một số điều kiện giới hạn sau: Điều kiện thu nhận hình ảnh ngày và đêm, trong điều kiện ánh sáng ổn định. Khuôn mặt không trang điểm hoặc bị biến dạng. Không thể xác định được mắt khi khuôn mặt nghiêng, xoay trái, xoay phải một góc lớn hơn 45 độ, cúi xuống hoặc ngước lên một góc lớn hơn 300 độ.