Deep learning, một hướng nghiên cứu mới của lĩnh vực học máy nhằm triển khai thuật toán dựa trên ý tưởng từ bộ não của con người qua việc thu nhận tri thức thông qua nhiều tầng biểu đạt. Hướng nghiên cứu này, hiện đang đóng góp không nhỏ vào quá trình thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói, chẩn đoán y khoa, …

Computer vision là lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và đạt được những thành tựu đáng kể, những thành tựu này phần lớn đến từ việc áp dụng những cải tiến, điều chỉnh và phát triển mô hình mới trong huấn luyện của các kỹ thuật Deep Learning^{[2][6][7][13][15]}. Một trong những hướng nghiên cứu của computer vision đạt được những tiến bộ rất lớn là object detection, ứng dụng của hướng nghiên cứu này có ý nghĩa rất quan trọng đối với xã hội, và được sử dụng trong nhiều ứng dụng thục tế như: robotics, an ninh (nhận dạng, theo dõi), thiết bị thông minh (smart phone, tablet), vận chuyển (xe tự hành, giao hàng tự động), tương tác người – máy, ...

Với những thành tựu của lĩnh vực Deep learning hiện nay, việc ứng dụng các mô hình tiên tiến cho việc triển khai một sản phẩm cụ thể, phục vụ cho môi trường thực tế là hoàn toàn khả thi. Việc điểm danh sinh viên theo cách truyền thống dẫn đến tốn kém chi phí về thời gian, công sức rất lớn trong các buổi học tại giảng đường. Điều này không có lợi cho quá trình học tập của sinh viên, cho công tác giảng dạy của giảng viên ở trên lớp học, cũng như đối với các đội ngũ hỗ trợ có liên quan trong môi trường đại học

Việc xây dựng bộ dữ liệu phục vụ cho việc điểm danh được thực hiện dựa trên ảnh chụp của sinh viên khóa 19, khoa công nghệ thông tin. Quá trình chụp ảnh, lấy mẫu dữ liệu được triển khai trong suốt thời gian diễn ra của học kỳ 1-2020 ở các môi trường học tập khác nhau: giảng đường, phòng thực hành, …

Dữ liệu sinh viên khóa 19, sau khi được tập hợp, cần được đánh dấu khuôn mặt để phục vụ cho quá trình huấn luyện, để chương trình máy tính có thể học và phát hiện được khuôn mặt của người ở trên môi trường của ảnh chụp.

Để phụ vụ cho việc điểm danh, hình chụp của toàn bộ các sinh viên thuộc lớp học phần, hay một nhóm các sinh viên thuộc lớp được xem là dữ liệu đầu vào cho chương trình thực hiện ở giai đoạn thứ nhất: “Phát hiện khuôn mặt trên ảnh”

Khi đã xác định được các khuôn mặt trên ảnh chụp, giai đoạn thứ hai của quá trình điểm danh là nhận dạng khuôn mặt của từng sinh viên dựa theo thư viện đã được xây dựng.