Tiểu luận Phương pháp nghiên cứu khoa học trong hệ thống nhận dạng mặt người

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 
ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN 
________________ 
BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC PHƯƠNG PHÁP 
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 
Đề tài: 
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 
TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 
 Giảng viên hướng dẫn: GS.TSKH. Hoàng Kiếm 
 Học viên thực hiện: Từ Minh Dũng 
 Mã số: 10 11 010 
TP. HCM, năm 2012 
LỜI NÓI ĐẦU 
Thế kỷ 20 và đầu những năm thế kỷ 21 loài người chứng kiến những thành tựu vĩ đại 
của khoa học. Vai trò và tầm quan trọng của khoa học đối với Xã hội đã quan trọng nay 
còn quan trọng hơn trong thời kỳ mới. Nắm được xu hướng vận động này, nhà nước ta 
luôn chủ trương tạo mọi điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu khoa học, dùng khoa học làm 
sức bật nâng cao vị thế của đất nước. Thời gian qua đã có nhiều thành tựu khoa học trong 
nước nhưng nhìn chung vẫn còn nhiều hạn chế. Có nhiều công trình khoa học cấp nhà 
nước được người dân ủng hộ, được sự quan tâm của lãnh đạo các cấp nhưng vẫn không 
thành công. Điều này đã chứng tỏ phương pháp nghiên cứu khi thực hiện nghiên cứu một 
công trình khoa học vô cùng quan trọng, là yếu quyết định sự thành công trong khoa học. 
Về phần mình, khoa học cần thiết phải được nghiên cứu một cách khoa học, vấn đề 
này được trình bày chi tiết trong môn học “Phương pháp luận nghiên cứu khoa học”. Mục 
đính của môn học là làm rõ phương pháp nghiên cứu khoa học là gì và vận dụng nó trong 
thực tế như thế nào. Trong bày báo cáo trình bày cơ sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu 
khoa học và vận dụng nó trên hệ thống Nhận dạng mặt người - lĩnh vực khoa học máy 
tính. 
Em xin chân thành cám ơn GS.TSKH Hoàng Kiếm đã truyền đạt những kiến thức quý 
báu bộ môn “Phương pháp nghiên cứu khoa học” để có thể vận dụng trong các nghiên 
cứu khoa học mà trước mắt là luận văn tốt nghiệp của bản thân. 
Học viên: Từ Minh Dũng 
Mục Lục: 
CHƯƠNG 1:CƠ SỚ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ........ 3 
I. VẤN ĐỀ KHOA HỌC VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT........................... 3 
1.1. Khái niệm .................................................................................................................... 3 
1.2. Phân loại ...................................................................................................................... 3 
1.3. Các tình huống vấn đề ............................................................................................... 3 
1.4. Các phương pháp phát hiện vấn đề khoa học ......................................................... 4 
1.5. Phương pháp giải quyết vấn đề theo khoa học về phát minh, sáng chế .............. 4 
II. CÁC BƯỚC TIẾN HÀNH MỘT CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC .... 6 
2.1. Thế nào là một nghiên cứu khoa học ....................................................................... 6 
2.2. Các tiêu chí cần đáp ứng trong nghiên cứu khoa học ............................................ 6 
2.3. Trình tự các bước cần tiến hành khi nghiên cứu khoa học ................................... 7 
2.4. Các khó khăn gặp phải và cách khắc phục.............................................................. 9 
2.5. Những điều nên không nên trong nghiên cứu khoa học...................................... 11 
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 
CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI ................................................................... 1 
I. HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI .................................................................. 1 
1.1. Khái niệm hệ thống nhận dạng mặt người .............................................................. 1 
1.2. Cơ sở lý thuyết bài toàn nhận dạng mặt người ....................................................... 2 
II. PHÂN TÍCH CÁC NGUYÊN LÝ SÁNG TẠO KHOA HỌC ĐƯỢC ÁP DỤNG 
TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI.......................................................... 6 
2.1. Nguyên lý phân nhỏ ................................................................................................... 6 
2.2. Nguyên tắc kết hợp .................................................................................................... 6 
2.3. Nguyên tắc vạn năng.................................................................................................. 7 
2.4. Nguyên tắc đổi màu sắc............................................................................................. 7 
2.5. Nguyên tắc chuyển sang chiều khác ........................................................................ 7 
2.6. Nguyên tắc tách khỏi ................................................................................................. 7 
CƠ SỚ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
KHOA HỌC 
VẤN ĐỀ KHOA HỌC VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT 
Khái niệm 
Vấn đề khoa học (scientific problem) cũng được gọi là vấn đề nghiên cứu 
(research problem) hoặc câu hỏi nghiên cứu là câu hỏi được đặt ra khi người 
nghiên cứu đứng trước mâu thuẫn giữa tính hạn chế của tri thức khoa học hiện có 
với yêu cầu phát triển tri thức đó ở trình độ cao hơn. 
Phân loại 
Nghiên cứu khoa học luôn tồn tại hai vấn đề : 
- Vấn đề về bản chất sự vật đang tìm kiếm 
- Vấn đề về phương pháp nghiên cứu để làm sáng tỏ về lý thuyết và thực tiễn 
những vấn đề thuộc lớp thứ nhất. 
Các tình huống vấn đề 
Có ba tình huống : Có vấn đề , không có vấn đề, giả vấn đề được cho trong 
hình dưới đây: 
Hình 0.1: Sơ đồ phân loại 
Các phương pháp phát hiện vấn đề khoa học 
Có sáu phương pháp: 
1) Tìm những kẻ hở, phát hiện những vấn đề mới 
2) Tìm những bất đồng 
3) Nghĩ ngược lại quan niệm thông thường 
4) Quan sát những vướng mắc trong thực tiễn 
5) Lắng nghe lời kêu ca phàn nàn 
6) Cảm hứng : những câu hỏi bất chợt xuất hiện khi quan sát sự kiện nào đó. 
Phương pháp giải quyết vấn đề theo khoa học về phát minh, sáng 
chế 
Có 5 phương pháp: 
 Dựng Vepol đầy đủ 
 Chuyển sang Fepol 
 Phá vở Vepol 
 Xích Vepol 
 Liên trường 
Có 40 thủ thuật: 
 Nguyên lý phân nhỏ. 
 Nguyên lý “tách khỏi”. 
 Nguyên lý phẩm chất cục bộ. 
 Nguyên lý (phản) bất đối xứng. 
 Nguyên lý kết hợp. 
 Nguyên lý vạn năng. 
 Nguyên lý “chứa trong”. 
 Nguyên lý phản trọng lượng. 
 Nguyên lý gây ứng suất (phản tác động) sơ bộ. 
 Nguyên lý thực hiện sơ bộ. 
 Nguyên lý dự phòng. 
 Nguyên lý đẳng thế. 
 Nguyên lý đảo ngược. 
 Nguyên lý cầu (tròn) hóa. 
 Nguyên lý linh động. 
 Nguyên lý giải (tác động) “thiếu” hoặc “thừa”. 
 Nguyên lý chuyển sang chiều khác. 
 Sử dụng các dao động cơ học. 
 Nguyên lý hoạt động theo chu kỳ. 
 Nguyên lý liên tục các tác động có ích. 
 Nguyên lý “vượt nhanh”. 
 Nguyên lý biến hại thành lợi. 
 Nguyên lý quan hệ phản hồi. 
 Nguyên lý sử dụng trung gian. 
 Nguyên lý tự phục vụ. 
 Nguyên lý sao chép. 
 Nguyên lý “rẻ’ thay cho “đắt”. 
 Thay thế sơ đồ (kết cấu) cơ học. 
 Sử dụng các kết cấu khí và lỏng. 
 Sử dụng vỏ dẻo và màng mỏng. 
 Sử dụng các vật liệu nhiều lỗ. 
 Nguyên lý thay đổi màu sắc. 
 Nguyên lý đồng nhất. 
 Nguyên lý phân hủy hoặc tái sinh các phần. 
 Thay đổi các thông số hóa lý của đối tượng. 
 Sử dụng chuyển pha. 
 Sử dụng sự nở nhiệt. 
 Sử dụng các chất ôxy hóa mạnh. 
 Thay đổi độ trơ. 
 Sử dụng các vật liệu hợp thành (composite). 
CÁC BƯỚC TIẾN HÀNH MỘT CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA 
HỌC 
Thế nào là một nghiên cứu khoa học 
Nghiên cứu khoa học là hoạt động tìm kiếm, xem xét, điều tra hoặc thử 
nghiệm để phát hiện ra những cái mới về bản chất sự vật, về thế giới tự nhiên và 
xã hội, và để sáng tạo phương pháp và phương tiện kỹ thuật mới cao hơn, giá trị 
hơn. 
Các tiêu chí cần đáp ứng trong nghiên cứu khoa học 
Một nghiên cứu khoa học cần đáp ứng ít nhất một trong các tiêu chísau đây: 
- Phát hiện điều mới trong các quy luật và đặc tính của tự nhiên hoặc của xã 
hội. 
- So sách giữa hai hoặc nhiều hiện tượng của tự nhiên hoặc của xã hội để chỉ 
ra sự giống nhau và khác nhau giữa chúng. 
- Tìm kiếm phương pháp để giải quyết các khó khăn, trục trặc đang cản trở 
sự phát triển của tự nhiên và xã hội. 
- Thay đổi hoặc lợi dụng các hiện tượng tự nhiên hoặc xã hội để phục vụ tốt 
hơn cho con người và môi trường xung quanh. 
- Nghiên cứu các hiện tượng / công việc đã xảy ra / thực hiện trong quá khứ 
để rút ra bài học cho hiện tại và tương lai. 
- Dự đoán tương lai để có các hành động phù hợp trong hiện tại. 
 Trình tự các bước cần tiến hành khi nghiên cứu khoa học 
Hình 0.2 Thứ tự các bước thực hiện khi tiến hành nghiên cứu khoa học 
Bước 1: Mô tả các khó khăn trên thực tế 
Trong thực tế khi gặp khó khăn thì lúc đó mới cần tiến hành nghiên cứu khoa 
học với mục đích là giải quyết các khó khăn đó. Vậy có thể nói việc mô tả các khó 
khăn đang gặp phải chính là sự mở đầu cho một nghiên cứu. 
Bước 2: Tổng quan về các nghiên cứu liên quan 
Đây là thời gian tìm hiểu xem vấn đề dự định nghiên cứu đã và đang được 
nghiên cứu bởi các học giả khác chưa, ở mức độ nào qua đó có thể học những điều 
hay và tránh được việc lặp lại trong nghiên cứu trước. 
Bước 3: Xác định mục tiêu nghiên cứu 
Mục tiêu nghiên cứu là những dự định đặt ra để giải quyết được các khó khăn 
đã chỉ ra ở bước 1. Nghiên cứu viên phải luôn bám theo các mục tiêu đã đề ra 
trong suốt quá trình và phải hoàn thành chúng trước khi nghiên cứu được khép lại. 
Các nghiên cứu hiện nay thường thể hiện rất rõ ràng phần này 
Bước 4: Phương pháp nghiên cứu 
Đây là phần chỉ ra hướng nghiên cứu mà nghiên cứu viên muốn tiến hành để 
đạt được mục tiêu đề ra trong bước 3. Thông thường, các phương pháp thu thập dữ 
liệu hay thí nghiệm và phân tích chúng phải được thể hiện rõ. Ngoài ra, các giả 
thuyết và phạm vi nghiên cứu, kinh phí và thời gian cần thiết, các đề xuất dự định, 
 cũng cần phải được chỉ ra một cách rõ ràng. 
Bước 5: Dữ liệu thực tế hoặc giả định cụ thể 
Dữ liệu là phần rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Chúng có thể được 
thu thập qua quá trình điều tra tại hiện trường hoặc là dữ liệu giả định thu được từ 
thí nghiệm, mô phỏng. Những dữ liệu này có thể chỉ ra những phát triển của thực 
tế trong quá khứ và hiện tại, qua đó có thể dự đoán tương lai, so sánh với lý 
thuyết,Thông thường, giai đoạn thu thập dữ liệu tiêu tốn rất nhiều thời gian và 
tiền bạc của người nghiên cứu và sự chính xác của dữ liệu sẽ ảnh hưởng lớn đến 
kết quả cuối cùng của nghiên cứu. 
Bước 6: Phân tích dữ liệu hoặc chạy chương trình 
Đến đây nghiên cứu khoa học sẽ có 2 hướng đi. Một là phân tích các dữ liệu 
thu thập được để có các kết luận cho những điều đã và đang xẩy ra trong thực tế, 
từ đó có các đề xuất cho tương lai. Một cách khác là lập ra các chương trình máy 
tính để mô phỏng, tính toán lý thuyết dựa vào hoặc so sánh với các dữ liệu thực tế. 
Phần này thường liên quan tới các chuyên môn sâu nên chỉ có những người có 
cùng lĩnh vực nghiên cứu mới hiểu và quan tâm đến. 
Bước 7: Phát hiện hoặc đề xuất cái mới 
Thường mỗi nghiên cứu khoa học sẽ tiến đến kết thúc sau khi một vài phát 
hiện hoặc đề xuất mới được đưa ra. Những điều mới này chính là kết quả cuối 
cùng của nghiên cứu có thể áp dụng làm cho thực tế hiện tại và tương lai tốt hơn 
và phải thỏa mãn được các mục tiêu nghiên cứu đề ra trong bước 3. 
Bước 8: Kết luận 
Đây là phần cuối cùng và được độc giả chú ý đến trước tiên để xem kết quả 
của nghiên cứu rồi sau đó mới đến các phần khác nếu có quan tâm. Từ “kết luận” 
cũng đã thể hiện rõ ý nghĩa của nó. Từ “kết” có nghĩa là kết thúc, tổng kết. Người 
nghiên cứu phải đúc kết lại toàn bộ nghiên cứu theo một trình tự khoa học và ngắn 
nhất để người đọc có thể hình dung tổng thể toàn bộ quá trình. Từ “luận” là bình 
luận các kết quả thu được về thực tế nghiên cứu xem tốt hay xấu, thỏa mãn hay 
chưa thỏa mãn,  . 
Ngoài phần kết luận, các nghiên cứu nên có thêm các phần bổ trợ như đề xuất 
áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế, các nghiên cứu cần được tiến hành trong 
tương lai, những hạn chế của nghiên cứu,  . Các phần bổ trợ này dùng để nhấn 
mạnh phần nghiên cứu chính, thể hiện tính khả thi và khả năng áp dụng kết quả 
đạt được để củng cố, làm tốt hơn thực tế hiện tại và tương lai. 
Các khó khăn gặp phải và cách khắc phục 
Thông thường, mọi nghiên cứu đều có khó khăn trong quá trình thực hiện do 
nhiều nguyên nhân và người nghiên cứu phải nỗ lực giải quyết chúng để có được 
thành công cuối cùng. Sau đây là một số khó khăn điển hình trong nghiên cứu 
khoa học: 
Mối quan hệ với thầy giáo hướng dẫn 
Các giảngviên hướng dẫn thì mỗi người một tính, người thì khắt khe, người thì 
dễ dàng, người thì chẳng để tâm đến sinh viên, Nói chung họ là những người cá 
tính và nhiều khi gây khó chịu cho sinh viên trong cuộc sống hàng ngày cũng như 
trong nghiên cứu. 
Thông thường các giáo viên thì cũng là con người và có các tính cách khác 
nhau, nhưng nói chung là họ luôn thương sinh viên, chỉ có cách dạy bảo là khác 
nhau thôi. Khi vượt qua được rào cản trong các yêu cầu và tính cách của giảng 
viên hướng dẫn cũng chính là lúc ta đã học được trường phái nghiên cứu của họ. 
Khó khăn trong thu thập dữ liệu thực tế 
Các dữ liệu thực tế trong quá khứ và hiện tại thường rất khó xin được, đặc biệt 
là các số liệu nhạy cảm, có liên quan tới các cơ quan khác. Để vượt qua khó khăn 
này, việc đầu tiên là phải nghĩ đến điều này ngay trong giai đoạn thiết kế cách thu 
thập dữ liệu để tránh các dữ liệu không thể có được. Nghĩa là nghiên cứu chỉ tập 
trung đến các dữ liệu có sẵn hoặc có thể thu thập được. Ngoài ra, nguồn dữ liệu có 
sẵn không chỉ một nơi mà thường có ở nhiều nơi khác nhau. Vì vậy người nghiên 
cứu cần đa dạng cách thu thập dữ liệu, tập trung vào nhiều nguồn khác nhau. 
Không xác định được hướng nghiên cứu 
Nhiều người nghiên cứu phải loay hoay tìm hướng nghiên cứu trong thời gian 
dài hoặc phải đổi đề tài và hướng nghiên cứu sau một thời gian. Điều này làm ảnh 
hưởng đến toàn bộ quá trình nghiên cứu do thời gian và nguồn lực cho phép bị 
giảm đi. 
Thông thường trước khi bắt tay vào nghiên cứu cần phải đọc thật nhiều các 
nghiên cứu có sẵn về chủ đề liên quan để có được hiểu biết tổng quan về lĩnh vực 
đấy. Phần phương pháp nghiên cứu phải được chú ý đúng mức để chỉ ra các bước 
tuần tự thực hiện của đề tài với mục đích đạt được mục tiêu đề ra ban đầu. Việc 
tham khảo, tranh luận với giảng viên hướng dẫn, đồng nghiệp nghiên cứu, bạn bè, 
 cũng rất quan trọng để củng cố, chỉnh sửa hướng nghiên cứu cho phù hợp. 
Đăng báo không được chấp nhận hoặc phải đợi lâu 
Gặp rất nhiều khó khăn trong việc đăng báo để đủ tiêu chuẩn tốt nghiệp. Thông 
thường yêu cầu là bài báo quốc tế cũng tương đối khó cho nhiều người vì nhiều lý 
do. Bài báo của hội thảo thì dễ hơn và nhiều người dễ dàng có được. 
Thường các yêu cầu đầu tiên là phải đúng chủ đề của tạp chí đấy. Trước khi 
gửi bài đi đăng thì cần phải kiểm tra xem bài báo có đúng chủ đề yêu cầu không, 
đã có ai đăng nghiên cứu tương tự chưa, v.v Một lời khuyên là nên gửi bài đến 
tạp chí càng sớm càng tốt vì quá trình xem xét thường mất ít nhất là 6 tháng đến 1 
năm. Ngoài ra nên viết bài theo các hướng khác nhau và gửi cho nhiều tạp chí vì 
tiêu chí lựa chọn của các tạp chí thường khác nhau nên nếu may mắn thì sẽ được 
một tạp chí chấp nhận cho đăng. 
Khả năng tiếng Anh kém 
Người Việt nói chung khả năng tiếng Anh kém hơn các nước khác nên cũng 
gây ra nhiều khó khăn trong nghiên cứu và viết báo vì hầu hết tài liệu tham khảo 
hoặc các hội thảo, tạp chí đều yêu cầu tiếng Anh cả. 
Nên tìm kiếm những người nói tiếng Anh gốc để giúp chỉnh sửa bài viết. Một 
cách nữa là lựa chọn những đoạn viết trong các sách báo đã đăng để đưa vào bài 
viết của mình, nhưng sử dụng cho hợp lý với hoàn cảnh và chủ đề nghiên cứu. 
Một lời khuyên nữa là câu văn cần đơn giản vì trong nghiên cứu khoa học một 
đoạn viết chỉ có mục đích truyền đi ý nghĩa nghiên cứu. Không nên để một câu 
văn là tập hợp của vài câu văn, nghĩa là chỉ nên có 1 chủ ngữ - vị ngữ và không 
nên dài quá 3 dòng viết. 
Bị áp lực, quá lo lắng, mất ngủ trong giai đoạn đầu nghiên cứu 
Nhiều người nghiên cứu thường bị áp lực trong nghiên cứu và ảnh hưởng tới 
cuộc sống hàng ngày như mất ngủ, lo lắng ra mặt, trầm cảm, Những điều này 
nếu xảy ra trong thời gian dài và lặp lại nhiều lần dễ gây ra các bệnh về thần kinh 
hoặc tâm lý. 
Hầu hết ai cũng bị áp lực lớntrong giai đoạn đầu nghiên cứu. Vì vậy dù có lo 
lắng thêm nữa thì việc nghiên cứu cũng không thể tiến triển thêm được. Do đó khi 
có biểu hiện của áp lực nghĩa là nghiên cứu đang đi vào hướng bế tắc. Lúc này nên 
dừng nghiên cứu trong một thời gian ngắn để nghỉ ngơi, chơi thể thao, dành thời 
gian cho gia đình và bạn bè, để có thể tạm thời quên đi các khó khăn hiện tại. 
Khi đã vượt qua giai đoạn áp lực này thì dành thời gian kiểm tra tổng thể nghiên 
cứu để xác định lại hướng đi cho đúng hơn và có thể xin ý kiến của giảng viên 
hướng dẫn. 
Những điều nên không nên trong nghiên cứu khoa học 
Khi tiến hành nghiên cứu khoa học, việc định hướng ban đầu và chỉnh sửa 
hướng đi là rất quan trọng cho thành công cuối cùng. Có nhiều điều nên làm 
nhưng cũng có nhiều điều không nên làm. 
Sau đây là một số lưu ý quan trọng về việc cần làm gì và không cần làm gì: 
Trung thực trong nghiên cứu 
Nghiên cứu khoa học phải phản ánh trung thực và đầy đủ các kết quả, phát 
hiện, dẫu rằng chúng có thể không giống với các dự định ban đầu. Việc che đậy 
những thiếu sót, sai lầm hay sửa đổi dữ liệu, kết quả phải tuyệt đối không bao giờ 
được cho phép. Trích dẫn, số liệu lấy từ các nghiên cứu khác cần phải chỉ rõ 
nguồn gốc để thể hiện chúng là tài liệu tham khảo, không phải kết quả của nghiên 
cứu này và cũng là cách tôn trọng những nghiên cứu trước. 
Ứng xử có đạo đức trong nghiên cứu 
Có những điều nếu người nghiên cứu làm hoàn toàn không phạm luật nhưng 
không có tính đạo đức nghề nghiệp, vì vậy nên tránh nếu có thể. Phạm phải điều 
cấm này có thể vô tội trước pháp luật, nhưng sẽ bị lên án, coi thường bởi đồng 
nghiệp, bạn bè và bị day dứt lương tâm. Điều này sẽ làm ảnh hưởng tới uy tín của 
người nghiên cứu, thái độ nghi ngờ và thiếu hợp tác của mọi người, dẫn đến việc 
gặp phải nhiều khó khăn, ảnh hưởng tới chất lượng của các nghiên cứu sau này. 
Chọn đề tài nghiên cứu hợp lý 
Nên tiến hành các nghiên cứu có tính thực tiễn cao, có thể áp dụng vào thực tế 
để tạo ra lợi ích cho bản thân và xã hội. Không nên tiến hành những nghiên cứu vô 
bổ, tốn kém nhưng lợi ích thấp, mục đích để đánh bóng tên tuổi chứ không có ý 
nghĩa khoa học và kinh tế, Thông thường sức nghiên cứu đến mức nào thì nên 
tiến hành nghiên cứu ở mức đấy mà thôi, theo kiểu “tuổi nhỏ làm việc nhỏ”, đừng 
tiến hành những dự án quá tham vọng vượt quá khả năng, thời gian và nguồn tài 
chính cho phép. Một số ví dụ điển hình trong việc chon hướng nghiên cứu sai như: 
chọn đề tài mà kết quả chỉ có thể áp dụng sau 20-50 năm nữa do hạn chế về kinh 
tế, xã hội và kỹ thuật. Có nghiên cứu lại đề xuất các ý tưởng mới với các yêu cầu 
thực hiện tốn kém hơn nhiều lần so với giải pháp đã có hiện tại. Nhiều nghiên cứu 
sinh lại thực hiện đề tài quá tham vọng, dẫn đến việc không hoàn thành đúng hạn 
và phải gia hạn, tốn kém thời gian và tiền bạc. 
Thời gian nghiên cứu 
Hiện vẫn còn chưa rõ ràng về việc tiêu tốn thời gian thế nào là hợp lý trong 
nghiên cứu khoa học. Nhiều người dành quá nhiều thời gian cho nghiên cứu do 
vậy phải giảm thời gian nghỉ ngơi. Ngược lại, có nhiều người dành rất ít thời gian 
cho nghiên cứu. Vì vậy các nghiên cứu cần phải được tiến hành liên tục và không 
có nhiều gián đoạn dài để tránh tốn thời gian cho việc tái khởi động và xem xét lại 
các phần đã làm. Dẫu rằng chưa có nghiên cứu chính thức nào trong nghiên cứu, 
nhưng có thể coi như giống thời gian làm việc của người lao động và đã được 
kiểm chứng qua nhiều thời đại. Thời gian nghiên cứu thì khoảng 8-10 t iếng 1 ngày 
và 5 ngày 1 tuần là hợp lý. 
Ngoài ra, người nghiên cứu còn cần thời gian cho ngủ 8 tiếng, các sinh hoạt cá 
nhân và giải trí 8 t iếng. 
Tránh hao phí thời gian vô ích 
Quãng đời nghiên cứu rất ngắn nên tránh hao phí thời gian nghiên cứu (8 tiếng 
1 ngày) vào những việc vô ích. Nhiều người tốn quá nhiều thời gian trên phòng 
nghiên cứu cho các việc vô bổ như chat, xem phim, ngủ, nghe nhạc, tán chuyện, 
 dẫu rằng những việc đó có thể làm vào 16 tiếng còn lại trong ngày. Một số 
người khác lại hay bị gián đoạn nghiên cứu do phải ra ngoài để làm thêm, hoạt 
động xã hội, du lịch, Những thời gian vô ích đấy cần phải tránh trong thời gian 
8 tiếng nghiên cứu. Cần nhớ rằng bạn là người nghiên cứu nên mục đích đầu tiên 
và quan trọng nhất là nghiên cứu, các hoạt động khác chỉ là phụ mà thôi. Ngoài ra, 
người nghiên cứu đã có 16 tiếng 1 ngày và 2 ngày cuối tuần để giải quyết các hoạt 
động yêu cầu của bản thân và xã hội. 
Công bố kết quả nghiên cứu 
Các kết quả nghiên cứu cần được công bố nhiều nhất và sớm nhất có thể. Đây 
chính là cách thông báo cho ra công chúng những gì đề tài nghiên cứu đã thực 
hiện để nhận được các phê bình, nhận xét phục vụ cho việc hoàn thiện nghiên cứu 
hơn nữa. Việc công bố rộng rãi là cách chứng minh sự trung thực, không cóp 
nhặttừ nghiên cứu khác hoặc cũng là cách đóng góp trở lại cho khoa học, giúp 
những người đi sau có tài liệu tham khảo và trả ơn những người đi trước mà đề tài 
đã tham khảo đến. Đôi khi cũng có một số nghiên cứu không công bố hoặc luôn cố 
gắng giữ bí mật kết quả do nhiều lý do. Tuy nhiên khi nghiên cứu qua đi thì kết 
quả của nghiên cứu đấy đã không được áp dụng do không ai biết đến và gây lãng 
phí về mặt khoa học. 
Giảng viên hướng dẫn 
Như đã nói ở trên thì các giảng viên mỗi người một tính cách do vậy mối quan 
hệ với giảng viên không phải lúc nào cũng tốt đẹp cả. Một điều nên tránh là gây ra 
xung đột với giảng viên hướng dẫn vì dẫu có kết quả thế nào thì nghiên cứu sinh 
sẽ vẫn là người chịu thiệt thòi nhất. Một khi bạn đã chấp nhận giảng viên là người 
hướng dẫn thì bạn bắt buộc chịu sự hướng dẫn của họ, dù đúng hay sai. Thông 
thường khoảng thời gian nghiên cứu không dài, trung bình khoảng 3 năm, nên sự 
chịu đựng là chấp nhận được. Điều quan trọng là bạn có thể nhận ra được những 
điều chưa đúng để khi trở thành người nghiên cứu độc lập bạn tránh được. 
Bảo vệ kết quả nghiên cứu 
Khi nghiên cứu chưa hoàn thành và chưa được công bố, người nghiên cứu nên 
có những biện pháp cần thiết để bảo vệ những thông tin nhạy cảm hoặc những kết 
quả có thể bị sử dụng bởi người khác. Điều này là cần thiết để tránh những điều 
đáng tiếc sau này có thể dẫn đến tranh chấp không cần thiết. Ngoài ra, việc lưu giữ 
số liệu cần được làm theo định kỳ và cất giữ ở ít nhất 2 nơi để tránh việc mất dữ 
liệu trong máy tính hoặc các bản in ra. Việc xuất bản, ấn hành hay đăng báo cũng 
là cách tốt để đỡ mất công trong việc bảo vệ dữ liệu hoặc các kết quả nghiên cứu. 
Dịch tài liệu nước ngoài 
Nhiều người nghiên cứu chỉ đơn thuần dịch tài liệu nước ngoài, sửa đổi chút ít 
và coi như đấy là nghiên cứu của chính họ. Vậy câu hỏi đặt ra là đấy có phải các 
nghiên cứu khoa học không hay chỉ là những sự cóp nhặt, ăn cắp của người khác? 
Những hành vi đó không phải là các nghiên cứu khoa học vì những người đó 
không hề có nghiên cứu, không có mục tiêu rõ ràng và cũng không giải quyết 
được khó khăn của thực tế. Những bài dịch đấy chỉ có tác dụng phổ biếnkiến thức 
và hướng vào những độc giả kém hiểu biết hơn. 
ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
KHOA HỌC CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT 
NGƯỜI 
HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 
Khái niệm hệ thống nhận dạng mặt người 
Hệ thống nhận dạng mặt người là một hệ thống nhận đầu vào là một ảnh hay 
một video (chuỗi các ảnh), qua quá trình xử lý, hệ thống xác định được người nào 
trong ảnh (nếu có) là người mà hệ thống đã biết hoặc người lạ. 
Nhận dạng mặt người ngày càng được sử dụng rộng rãi. Nếu cách đây khoản 
một thập kỷ chỉ thấy các kỹ thuật dò tìm khuôn mặt sử dụng trong các thiết bị giải 
trí thì ngày nay nhiều hệ thống nhận dạng mặt người ra đời giữ vai trò quan trọng 
như: hệ thống chấm công bằng khuôn mặt (hệ thống FaceID), các hệ thống an ninh 
tự động cảnh báo khi có người lạ xâm nhập vào khu vực cấm (hệ thống SmartHD 
của Panasonic), hệ thống nhận dạng tội phạm (các thiết bị thu hình lấp đặt ở nơi 
công cộng truyền hình ảnh về trung tâm xử lý, hệ thống sẽ đưa ra thông báo khi 
phát hiện đối tượng là tội phạm cần truy tìm) (ví dụ như hệ thống nhận dạng tội 
phạm sử dụng ở Lodon, Chicago, hệ thống nhận diện tội phạm sử dụng tại 
Olympic Bắc), và gần đây là nhận dạng khuôn mặt trong các hệ thống nhà thông 
minh hứa hẹn nhiều tiềm năng trong tương lai gần  
Hệ thống nhận dạng mặt người cơ bản gồm có các thành phần: 
- Thiết bị thu hình: Thu thập hình ảnh đưa về trung tâm xử lý. 
- Một cơ sở dữ liệu gồm hình ảnh và các thông số đặc trưng của ảnh người 
mà hệ thồng cần nhận dạng. 
- Cơ sở lý thuyết và các thuật toán xử lý nhận dạng. Thành phần này quyết 
định tốc độ và độ chính xác của hệ thống nhận dạng mặt người. 
- Thiết bị hiển thị kết quả nhận dạng. 
Cơ sở lý thuyết bài toàn nhận dạng mặt người 
Nhìn chung một hệ thống nhận dạng mặt người đều trải qua các bước. 
- Phát hiện khuôn mặt (Face detection) 
- Phân đoạn khuôn mặt (Face alignment) 
- Rút trích đặc trưng (Feature extraction) 
- So khớp, phân lớp (Face classification) 
Để một hệ thống nhận dạng mặt người hiệu quả ngoài các giai đoạn nêu trên 
còn có giai đoạn tiền xử lý ảnh đầu vào. Như vậy sơ đồ một hệ thống nhận dạng 
mặt người như sau: 
Giai đoạn tiền xử lý: 
Ảnh chụp có thể ở các điều kiện khác nhau, dẫn đến độ sáng, độ tương 
phản, màu hiển thị cũng khác nhau. Quá trình tiền xử lý nhằm nâng cao 
chất lượng ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, kích thước ảnh, chuyển ảnh các ảnh về 
cùng một mức độ sáng, tương phản và cùng hệ màu. Việc chuẩn hóa cũng 
khiến độ lệch giữa 2 điểm ảnh được giảm xuống làm quá trình rút đặc trưng 
thêm chính xác. Tiền xử lý chủ yếu sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh (cân 
bằng sáng, tách ngưỡng, bó cụm, histogram ) 
Giai đoạn phát hiện khuôn mặt 
Ảnh không chỉ có mặt người mà còn chứa hình nền. Phát hiện khuôn 
mặt là xác định xem trong ảnh có khuôn mặt hay không, nếu có thì khuôn 
mặt nằm ở đâu trong ảnh, nghĩa là phải tách khuôn mặt ra khỏi ảnh nền. Có 
nhiều phương pháp cho bài toán phát hiện mặt người: 
- Phương pháp phát hiện mặt người dựa trên màu da: mặc dù những 
người khác nhau thì màu da khác nhau nhưng rất nhiều nghiên cứu 
chỉ ra rằng sự khác nhau này phần lớn là do sự khác nhau về cường 
độ ánh sáng giữa chúng hơn là về thành phần màu da, từ đó ta có 
thể xác định màu da của con người nằm ở một dãy màu cố định. 
Kết hợp việc tra trong bảng màu của từng điểm ảnh kết hợp với kỹ 
thuật phân vùng và các kết quả nghiên cứu về độ tương quan giữa 
chiều rộng và chiều cao khuôn mặt người sẽ xác định được có mặt 
người trang ảnh hay không. 
- Phát hiện mặt người dựa trên các đặc trưng Haar-like: tạo tập huấn 
luyện dựa vào các đặc trưng haar like sau đó dựa vào tập huấn 
luyện này để phát hiện khuôn mặt. Để làm như được vậy, ảnh đầu 
vào trước hết phải được xám hóa, sau đó cho một hoặc nhiều hình 
chữ nhật chứa đặc trưng haar-like chạy khắp bức ảnh, những chỗ 
khác biệt sẽ được lưu trữ lại. Tập hợp hàng nghìn điểm khác biệt 
của hàng trăm khuôn mặt khác nhau sẽ cho ta một tập dữ liệu dùng 
cho việc phát hiện mặt người 
Phân đoạn khuôn mặt (chuẩn hóa khuôn mặt) 
Khuôn mặt xuất hiện trong ảnh với nhiều hình dáng, điệu bộ khác nhau, 
có thể nghiêng, có thể bị che khuất một phần dẫn đến việc chuẩn hóa khuôn 
mặt là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của việc nhận dạng. Nếu việc 
chuẩn hóa không đạt kết quả tốt thì việc rút trích đặt trưng sẽ không được 
như mong muốn dẫn đến độ chính xác của giai đoạn so khớp giảm xuống, 
từ đó, kéo theo độ chính xác của hệ thống nhận dạng bị thấp. Ngược lại, 
nếu việc chuẩn hóa đạt được kết quả tốt thì việc trích chọn đặc trưng đạt 
hiệu quả cao hơn, kết quả của giai đoạn so khớp cũng sẽ tăng lên và độ 
chính xác của hệ thống nhận dạng tăng lên. Các phươn pháp chuẩn hóa mặt 
người: 
- Mô hình dáng điệu tích cực: Dáng điệu là một tập hợp các điểm 
được đánh dấu trên hình ảnh bởi các chuyên gia để biểu diễn dáng 
điệu của một đối tượng. Chuẩn hóa mỗi h ình ảnh là thực hiện các 
phép biến đổi sao cho tổng khoảng cách của các ảnh đến ảnh trung 
bình là nhỏ nhất. 
Rút trích đặc trưng 
Hệ thống nhận dạng mặt người thường hải xử lý trên một cơ sở dữ liệu 
ảnh lớn về số lượng và kích thước. Quá trình rút trích đặc trưng nhằm giảm 
số chiều của không gian dữ liệu bằng cách loại bỏ bớt những thành phần 
(chiều) dư thừa trong dữ liệu sao cho lượng thông tin sau khi rút trích vẫn 
đảm bảo các đặc trưng của dữ liệu ban đầu, rút trích đặc trưng tốt làm giảm 
chi phí và tăng độ chính xác cho quá trình so khớp phía sau. Cách phương 
pháp sử dụng để rút trích đặc trưng: 
- Phương pháp PCA (Principal Components Analysis): Phương pháp 
PCA giúp cho việc phân lớp hay xác định đối tượng bằng cách làm lộ rõ 
những điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu của các đối tượng. 
Thông qua quá trình phân tích tập dữ liệu của các đối tượng, phương 
pháp PCA cố gắng thể hiện các đối tượng từ một không gian dữ liệu lớn 
sang một không gian dữ liệu nhỏ hơn có thể kiểm soát được sao cho sự 
mất mát thông tin dữ liệu của đối tượng là nhỏ nhất. Từ kết quả thu 
được, các tác vụ tiếp theo như phân lớp, nhận diện sẽ được thực hiện 
với chi phí thấp hơn và không gian cần để lưu trữ các đối tượng cũng sẽ 
giảm bớt. 
- Phương pháp LDA (Linear Discriminant Analysis): Mục tiêu của 
phương pháp LDA là cố gắng thu nhỏ khoảng cách của các phần tử 
trong lớp so với tâm của lớp đó đồng thời tăng khoảng cách giữa các lớp 
với nhau 
So khớp, phân lớp: 
Là giai đoạn cuối cùng trong bài toán nhận dạng mặt người. Từ ảnh đầu 
vào, hệ thống thực hiện quá trình trình bày bên trên, đưa ra dữ liệu đặc 
trưng của ảnh, so sánh đặc trưng này với đặc trưng của toàn bộ ảnh trong cơ 
sở dữ liệu nhận dạng. Dựa vào khoản cách so sánh hệ thống xác định người 
nào trong ảnh (nếu có) là người mà hệ thống đã biết hoặc người lạ. Thường 
dữ liệu đặc trưng được thể hiện bằng một vector nên có thể dùng khoảng 
cách Eclic giữa hai vector để phân lớp, ngoài ra người ta cũng có thể dùng 
kết hợp PCA, LDA và độ đo Mean-KNN để tính khoảng cách kết hợp, từ 
đó cho ra kết quả. 
PHÂN TÍCH CÁC NGUYÊN LÝ SÁNG TẠO KHOA HỌC ĐƯỢC ÁP 
DỤNG TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 
Nguyên lý phân nhỏ 
Các hệ thống luôn luôn sử dụng nguyên lý phân nhỏ, nhận dạng mặt người 
cũng không ngoại lệ. Hai thách thức lớn nhất của một hệ thống nhận dạng mặt 
người là độ chính xác và tốc độ xử lý. Để chinh phục hai yếu tố này, hệ thống 
nhận dạng mặt người được chia thành nhiều phân hệ (tiền xử lý; phát hiện khuôn 
mặt; phân đoạn khuôn mặt; rút trích đặc trưng; so khớp, phân lớp), mỗi phân hệ có 
một vai trò chức năng riêng và sử dụng nhiều cơ sở lý thuyết khác nhau, mỗi cơ sở 
lý thuyết được nghiên cứu, chứng minh qua thực tiễn bởi một hoặc nhiều chuyên 
gia. Ở từng phân hệ người ta xây dựng bộ tiêu chí và dánh giá khác nhau, điều này 
làm đơn giản hóa bài toàn nhận dạng mặt người và cải tiến bài toán nhận dạng mặt 
người. 
Nguyên tắc kết hợp 
Thời gian ban đầu, các phân hệ của bài toàn nhận dạng mặt người có độ chính 
xác rất thấp, bên cạnh việc tìm kiếm các lý thuyết mới người ta kết hợp nhiều lý 
thuyết hiện có lại với nhau và kết quả là làm tăng đáng kể độ chính xác của nhận 
dạng. 
Ở giai đoạn phát hiện khuôn mặt nếu chỉ dùng phương pháp phát hiện khuân 
mặt thông qua màu da thì độ chính xác là dưới 90% nhưng nếu kết hợp thêm mạng 
noron thì độ chính xác đạt 98% . Tương tự, ở giai đoạn rút trích đặc trưng nếu chỉ 
áp dụng phương pháp PCA đạt độ chính xác 94,65%, nếu chỉ dùng LDA đạt độ 
chính xác 96,05% nếu kết hợp cả PCA và LDA thì độ chính xác lên đến 97,25% 
(kết quả lấy từ bài báo Fusion of LDA and PCA for Face Recognition năm 2002 
của tác giả Gian Luca Marcialis, Fabio Roli [1]) 
Nguyên tắc vạn năng 
Trong các phân hệ của hệ thống nhận dạng mặt người, cùng một cơ sở lý 
thuyết có thể áp dụng ở nhiều phân hệ. Ví dụ phương pháp LDA có thể dùng trong 
phân hệ rút trích đặc trưng và phân hệ phân lớp, so khớp; tương tự phướng pháp 
PCA có thể dùng trong hai phân hệ là rút trích đặc trưng và phân đoạn khuôn mặt. 
Nguyên tắc đổi màu sắc 
Ảnh đầu vào của hệ thống nhận dạng mặt người thường chịu ảnh hưởng bởi 
nhiều yếu tố như cường độ ánh sáng, thiết bị thu hình, góc thu, hệ màu  do đó 
giai đoạn tiền xử lý cần chuẩn hóa các yếu tố này lại về một chuẩn nhất định trước 
khi xử lý. Việc này thực hiện đơn giản nhưng ảnh hưởng rất nhiều đến độ chính 
xác của hệ thống. Thực chất các hệ thống nhận dạng mặt người phần lớn đều 
chuyển ảnh màu về ảnh trắng đen trong cả giai đoạn huấn luyện và nhận dạng. 
Nguyên tắc chuyển sang chiều khác 
Thị giác con người có thể nhận diện mặt người dựa vào vị trí, màu sắc của ảnh, 
máy tính không hiểu các thông tin này, đối với máy tính chỉ có những con số mới 
có ý nghĩa do đó tất cả các hệ thống nhận dạng mặt người trước khi xử lý đều 
chuyển thông tin hình qua ma trận và thực hiện các tính toán trên ma trận số này. 
Nguyên tắc tách khỏi 
Một hệ thống nhận dạng mặt người trên thực tế luôn nhận đầu vào là hình ảnh 
không chỉ có mặt người mà còn rất nhiều hình ảnh nền khác. Các chi tiết nền này 
sẽ làm độ chính xác nhận dạng giảm đáng kể. Các hệ thống nhận dạng mặt người 
tốt là các hệ thống tách hoàn toàn ảnh nền ra khỏi ảnh khuôn mặt cần nhận dạng. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Các tài liệu tiếng Anh: 
[1] Gian Luca Marcialis, Fabio Roli – Fusion of LDA and PCA for Face 
Recognition năm 2002. 
[2] Lindsay I Smith – A tutorial on Principal Components Analysis, (February 26, 
2002). 
[3] K. Baek, B. A. 
Draper, J. R. Beveridge, and K. She. PCA vs . ICA: A comparison on the FERET 
data set, presented at Joint Conference on Information Sciences, Durham, N.C., 
2002. 
[4] Fei Zuo, Peter H. N. de With (2005), “Real-time Face Recognition for Smart 
Home Applications”, International Conference on Consumer Electronics 
(ICCE2005), vol. 51 p. 183-190, February 2005. 
[5] Alok Sharma, Kuldip K. Paliwal and Godfrey C. Onwubolu – Splitting Technique 
Initialization in Local PCA (2006) 
[6] S. Balakrishnama, A. Ganapathiraju – LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS - 
A BRIEF TUTORIAL, 1998 
[8] P. J. Phillips, H. Moon, P. J. Rauss, and S. Rizvi, "The FERET evaluation 
methodology for face recognition algorithms" 
[9] T. Ojala, M. Pietikäinen, and D. Harwood (1994), "Performance evaluation of 
texture measures with classification based on Kullback discrimination of 
distributions" 
[10] Marian Stewart Bartlett, Javier R. Movellan and Terrence J. Sejnowski, “Face 
Recognition by Independent Component Analysis”, IEEE, VOL-13, NO-6, 2002. 
Các tài liệu tiếng Việt: 
[11] Slide _ Phương pháp nghiên cứu khoa học trong tin học _ GS.TSKH. Hoàng Kiếm 
[12] Phương pháp luận sáng tạo khoa học – kỹ thuật giải quyết vấn đề và ra quyết định 
(giáo trình tóm tắt) _ Phan Dũng 
[13] Phương pháp nghiên cứu khoa học _ TS. Đinh Tuấn Hải 
[14] Lương Quý Tịnh Hà, “Xây dựng công cụ tìm kiếm tài liệu học tập bằng các truy 
vấn ngôn ngữ tự nhiên trên kho học liệu mở Tiếng Việt”, Luận văn Thạc sỹ ngành 
Công nghệ thông tin, Trường Đại Học Công nghệ thông tin, Đại học quốc gia TP. 
Hồ Chí Minh, 2009. 
[15] Nguyễn Vũ Huy, “Một số phương pháp và kỹ thuật nâng cao hiệu quả xử lý các 
dạng câu hỏi tiếng Việt đơn giản cho công cụ tìm kiếm thư viện học liệu mở”, 
Khóa luận tốt nghiệp đại học, hệ Cử nhân Tài năng, ngành Khoa học máy tính, 
Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2010. 
[16] Nguyễn Văn Lễ, “Tìm kiếm thông tin theo ngữ nghĩa: ứng dụng trong lĩnh vực du 
lịch”, Luận văn Thạc sỹ ngành Truyền dữ liệu và mạng máy tính, Học Viện Công 
nghệ Bưu chính Viễn thông, 2011. 
[17] Nguyễn Đình Liên, “Phương pháp xử lý một số dạng câu hỏi tiếng Việt cho công 
cụ tìm kiếm thư viện điện tử”, Luận văn Thạc sỹ ngành Công nghệ thông tin, Đại 
học Lạc Hồng, 2011. 
[18] Vũ Thị Phương, “Công cụ tìm kiếm thông tin lịch trình các chuyến du lịch bằng 
truy vấn tiếng Việt”, Khóa luận tốt nghiệp Đại học ngành Khoa học máy tính, 
Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. 
[19] Lý Thiên Trang, “Mô hình công cụ tìm kiếm bằng truy vấn tiếng Việt ứng dụng 
cho thư viện trường đại học”, Luận văn Thạc sỹ ngành Công nghệ thông tin, 
Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2009. 
[20] Tô Hoài Việt, "Xây dựng hệ thống học linh hoạt với tương tác người dùng cho bài 
toán so khớp ontology", Luận văn Thạc sỹ, ngành Khoa học máy tính, Đại học 
Khoa Học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2009. 
Các tài liệu trên internet: 
[21] HTML Parser : 
[22] Protégé : 
[23] SWI-Prolog: 
[24] m/manuals/amzi/pro/ref_dcg.htm 
[25] 
[26]