TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐHQGHCM
KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ĐỀ TÀI
ỨNG DỤNG ĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG
MỤN TRỨNG CÁ VÀ GỢI Ý LỘ TRÌNH
HỖ TRỢ ĐIỀU TRỊ
Ngành: Khoa học và Kỹ thuật Máy tính
Hội động: KHMT4
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Trần Ngọc Bảo Duy
Giảng viên phản biện: ThS. Lưu Quang Huân
Sinh viên thực hiện: 1712393 Phạm Nguyễn Xuân Nguyên
1713214 Trần Thị Thắm
1713217 Đỗ Minh Thắng
TP. HỒ CHÍ MINH THÁNG 7 NĂM 2021
ĈҤ,+Ӑ&48Ӕ&*,$73+&0
75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&%È&+.+2$
.+2$ .+ .70È<7Ë1+
%Ӝ0Ð1 .+2$+Ӑ&0È<7Ë1+
&Ӝ1*+Ñ$;+Ӝ,&+Ӫ1*+Ƭ$9,ӊ71$0
ĈӝFOұS7ӵGR+ҥQKSK~F
1+,ӊ09Ө/8Ұ1È17Ӕ71*+,ӊ3
&K~ê 6LQKYLrQSK̫LGiQ WͥQj\YjRWUDQJQK̭WFͯDE̫QWKX\͇WWUuQK
+Ӑ9¬7Ç1 3KҥP1JX\ӉQ;XkQ1JX\rQ
1*¬1+ .KRDKӑF0i\WtQK
0669
/Ӟ3 07.+
+Ӑ9¬7Ç1 7UҫQ7Kӏ7KҳP
1*¬1+ .KRDKӑF0i\WtQK
0669
/Ӟ3 07.+
+Ӑ9¬7Ç1 Ĉӛ0LQK7KҳQJ
1*¬1+ .KRDKӑF0i\WtQK
0669
/Ӟ3 07.+
ĈҫXÿӅOXұQiQ
ӬQJGөQJÿiQKJLiWuQKWUҥQJPөQWUӭQJFiYjJӧLêOӝWUuQKKӛWUӧÿLӅXWUӏ
1KLӋPYө \rXFҫXYӅQӝLGXQJYjVӕOLӋXEDQÿҫX
7uP KLӇX Yj ÿiQK JLi FiF ӭQJ GөQJ Kӛ WUӧ ÿiQK JLi WuQK WUҥQJ PөQ WUӭQJ Fi WUrQ FiF QӅQ
WҧQJZHEYjFiFNKRӭQJGӵQJGLÿӝQJ
7uP KLӇX FiF Nӻ WKXұW [ӱ Oê ҧQK Yj KӋ WKӕQJ JӧL ê ÿӇ [k\ GӵQJ SKѭѫQJ SKiS WK{QJ
PLQKGӵDWUrQFiFNLӃQWKӭF\NKRDYӅGDOLӉX
+LӋQWKӵFӭQJGөQJÿiQKJLiWuQKWUҥQJPөQWUӭQJFiYjJӧLêOӝWUuQKKӛWUӧÿLӅXWUӏ
.LӇPWKӱYjÿiQKJLiKӋWKӕQJ
1Jj\JLDRQKLӋPYөOXұQiQ
1Jj\KRjQWKjQKQKLӋPYө
+ӑWrQJLҧQJYLrQKѭӟQJGүQ 7K67UҫQ1JӑF%ҧR'X\
1ӝLGXQJYj\rXFҫX/971ÿmÿѭӧFWK{QJTXD%ӝP{Q
1Jj\WKiQJQăP
&+Ӫ1+,ӊ0%Ӝ0Ð1
*,Ҧ1*9,Ç1+ѬӞ1*'Ү1&+Ë1+
.êYjJKLU}K͕WrQ
.êYjJKLU}K͕WrQ
3*676+XǤQK7ѭӡQJ1JX\rQ
3+̮1'¬1+&+2.+2$%͠0Ð1
1JѭӡLGX\ӋW FKҩPVѫEӝ
ĈѫQYӏ
1Jj\EҧRYӋ
ĈLӇPWәQJNӃW
1ѫLOѭXWUӳOXұQiQ
7K67UҫQ1JӑF%ҧR'X\
75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&%È&+.+2$
KHOA KH & KT MÁY TÍNH
&Ӝ1*+Ñ$;+Ӝ,&+Ӫ1*+Ƭ$9,ӊ7 NAM
ĈӝFOұS- 7ӵGR- +ҥQK phúc
1Jj\WKiQJQăP
3+,ӂ8&+Ҩ0%Ҧ29ӊ/971
'jQKFKRQJ˱ͥLK˱ͣQJG̳Q
+ӑYjWrQ69 PhҥP1JX\ӉQ;Xân Nguyên
MSSV: 1712393
1JjQK FKX\rQQJjQK .KRDKӑF0i\tính
+ӑYjWrQSV: TrҫQThӏ7KҳP
MSSV: 1713214
1JjQK FKX\rQQJjQK .KRDKӑF0i\tính
+ӑYjWrQSV: Ĉӛ0LQK7hҳQJ
MSSV: 1713217
1JjQK FKX\rQQJjQK .KRDKӑF0i\WtQK
2. ĈӅWjL +ӋWKӕQJKӛWUӧWKӵFKjQKOұSWUuQKYjJӧLêOӝWUuQKWKӵFKjQK
3. +ӑWrQQJѭӡLKѭӟQJGүQ 7K67UҫQ1JӑF%ҧR Duy
4. 7әQJTXiWYӅEҧQWKX\ӃWPLQK
6ӕWUDQJ
6ӕFKѭѫQJ
6ӕEҧQJVӕOLӋX
6ӕKuQKYӁ
6ӕWjLOLӋXWKDPNKҧR
3KҫQPӅPWtQKtoán:
+LӋQYұW VҧQSKҭP
5. 7әQJTXiWYӅFiFEҧQYӁ
- 6ӕEҧQYӁ
%ҧQ A1:
%ҧQ A2:
.KәNKiF
- 6ӕEҧQYӁYӁWD\
6ӕEҧQYӁWUrQPi\WtQK
6. 1KӳQJѭXÿLӇPFKtQKFӫDLVTN:
- 1KyPVLQKYLrQÿmWUuQKEj\ÿѭӧFFiFѭXNKX\ӃWÿLӇPFӫDFiFӭQJGөQJKLӋQWҥLWUrQWKӏWUѭӡQJ
- 1KyPÿmQJKLrQFӭXFiFNӻWKXұW[ӱOêҧQKWUX\ӅQWKӕQJYjGӵDWUrQKӑFVkXWLӃQKjQK[k\GӵQJ
EӝGӳOLӋXҧQKPөQWUӭQJFiSKKӧSYӟLÿһFWUѭQJQJѭӡL 9LӋW
- 1KyPÿmQJKLrQFӭXFiFNLӃQWKӭF\NKRDYӅÿiQKJLiWuQKWUҥQJPөQYj[k\GӵQJKӋWKӕQJJӧLý
GӵDWUrQWuQKWUҥQJPөQ
- 1KyPÿmNLӇPWKӱYjÿiQKJLiKLӋXVXҩWFӫDKӋWKӕQJWUrQPӝWWұSQJѭӡLGQJYjÿѭDӭQJGөQJ
OrQNKRӭQJGөQJ*RRJOHPlay.
- 1KyPÿmF{QJEӕÿѭӧFPӝWF{QJWUuQKQJKLrQFӭXNKRDKӑFWҥLKӝLQJKӏ,309 2021.
7. 1KӳQJWKLӃXVyWFKtQKFӫDLVTN:
- 3KѭѫQJSKiSÿiQKJLiQăQJOӵFQJѭӡLKӑFFzQÿѫQJLҧQ
8. ĈӅQJKӏ ĈѭӧFEҧRYӋႨ
%әVXQJWKrPÿӇEҧRYӋප
9. FkXKӓL69SKҧLWUҧOӡLWUѭӟF+ӝL ÿӗQJ
10. ĈiQKJLiFKXQJ EҵQJFKӳ JLӓLNKi 7% *LӓL
.K{QJÿѭӧFEҧRYӋප
ĈLӇP
10 /10
.êWrQ JKLU}KӑWrQ
7K67UҫQ1JӑF%ҧR'X\
75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&%È&+.+2$
.+2$.+ .70È<7Ë1+
&Ӝ1*+Ñ$;+Ӝ,&+Ӫ1*+Ƭ$ 9,ӊ71$0
ĈӝFOұS7ӵGR+ҥQKSK~F
1Jj\WKiQJQăP
3+,ӂ8&+Ҩ0%Ҧ29ӊ/971
'jQKFKRQJ˱ͥL K˱ͣQJG̳QSK̫QEL͏Q
+ӑYjWrQ69
3KҥP1JX\ӉQ;XkQ 1JX\rQ
7UҫQ7Kӏ
7KҳP
Ĉӛ0LQK
7KҳQJ
1JjQK FKX\rQQJjQK .KRD+ӑF0i\WtQK
ĈӅWjL ӬQJGөQJÿiQKJLiWuQKWUҥQJPөQWUӭQJFiYjJӧLêOӝWUuQKKӛWUӧÿLӅXWUӏ
+ӑWrQQJѭӡLSKҧQELӋQ /ѭX4XDQJ+XkQ
7әQJTXiWYӅEҧQWKX\ӃWPLQK
6ӕWUDQJ
6ӕFKѭѫQJ
6ӕEҧQJVӕOLӋX
6ӕKuQKYӁ
6ӕWjLOLӋXWKDPNKҧR
3KҫQPӅPWtQKWRiQ
+LӋQYұW VҧQSKҭP
7әQJTXiWYӅFiFEҧQYӁ
6ӕEҧQYӁ
%ҧQ$
%ҧQ$
.KәNKiF
6ӕEҧQYӁYӁWD\
6ӕEҧQYӁWUrQPi\WtQK
1KӳQJѭXÿLӇPFKtQKFӫD/971
Ɣ &KӫÿӅWK~YӏFyNKҧQăQJiSGөQJWKӵFWLӉQ
Ɣ 1KyPWKӵFKLӋQÿmWLӃQKjQKNKҧRViWYjFyQKӳQJSKkQWtFKFөWKӇYӅEjLWRiQYjÿmOӵD
FKӑQKѭӟQJWLӃSFұQWLrQWLӃQ
Ɣ ĈmÿӅ[XҩWÿѭӧFP{KuQKӭQJGөQJ$,[iFÿӏQKWuQKWUҥQJGDGӵDWUrQYLӋFQKұQGLӋQPөQ
WUӭQJFi
Ɣ Ĉm[k\GӵQJÿѭӧFӭQJGөQJWUrQWKLӃWEӏGLÿӝQJYjSXEOLVKVҧQSKҭPOrQ&+3OD\
Ɣ ĈmFyF{QJEӕNKRDKӑFWUrQKӝLQJKӏ,309
1KӳQJWKLӃXVyWFKtQKFӫD/971
Ɣ 0өFWLrX*ӧLêFiFVҧQSKҭPSKKӧSYӟLWuQKWUҥQJPөQWUӭQJFiFӫDPӛLQJѭӡLPӟLFKӍ
GӯQJӣYLӋFJӧLêVҧQSKҭPFKӫÿӝQJWӯWӯNKyDPjQJѭӡLGQJWuPNLӃP
Ɣ *ӧLêOӝWUuQKKӛWUӧÿLӅXWUӏFKѭDWKDPNKҧRWjLOLӋXFKX\rQNKҧRYӅ\NKRDGDOLӉX1ӝL
GXQJQj\KLӋQÿDQJWұSWUXQJYjRJӧLê VҧQSKҭP PӻSKҭPYjFiFQӝLGXQJWUtFKGүQWӯ
QKӳQJQJXӗQFKѭDFKtQKWKӕQJ ZHEVLWHEiQPӻSKҭP
ĈӅQJKӏ ĈѭӧFEҧRYӋ √
%әVXQJWKrPÿӇEҧRYӋ □
.K{QJÿѭӧFEҧRYӋ □
FkXKӓL69SKҧLWUҧOӡLWUѭӟF+ӝLÿӗQJ
D6ӕOѭӧQJGӳOLӋXQKyPWKXWKұSYjWUDLQLQJPRGHONKiQKӓ"VӕOѭӧQJҧQKQj\ÿmÿӫÿӇKXҩQ
OX\ӋQFKRP{KuQK"1ӃXFKѭDÿӫQKyPÿmWLӃQKjQKOjPJLjXÿDGҥQJGӳOLӋXKXҩQOX\ӋQQKѭWKӃ
QjR"
E7KHRFiFSKkQORҥLKӋWKӕQJJӧLêÿmÿѭӧFWUuQKEj\WURQJ/XұQYăQӣPөFKӋWKӕQJJӧLêOӝ
WUuQKÿLӅXWUӏPөQFiQKkQKyDPjQKyPÿmWLӃSFұQYjWKHRP{KuQKQjR"1KyPÿm[ӱOêYҩQÿӅ
FROGVWDUWQKѭWKӃQjR"9LӋFJӧLêOӝWUuQKÿLӅXWUӏQj\FyVӱGөQJNӃWTXҧFӫD[iFÿӏQKWuQKWUҥQJ
PөQKD\NK{QJ"
F+LӋXQăQJFөWKӇOjWKӡLJLDQSKҧQKӗLFӫDP{KuQKÿiQKJLiWuQKWUҥQJPөQNKiFDR OkX QKyP
ÿmFyFKLӃQOѭӧFQjRÿӇFҧLWKLӋQ"
ĈiQKJLiFKXQJ EҵQJFKӳ JLӓLNKi7% *LӓL
ĈLӇP
.êWrQ JKLU}KӑWrQ
/ѭX4XDQJ+XkQ
Lời cảm ơn
Lời đầu tiên, nhóm xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Giám hiệu nhà
trường, khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính cùng toàn thể thầy/cô đã tận tình giảng
dạy, truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm quý báo cho nhóm trong suốt quãng thời
gian học tập và làm việc tại trường Đại học Bách Khoa ĐHQGHCM.
Nhóm đặc biệt xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ThS. Trần Ngọc Bảo Duy,
người thầy, người giảng viên hướng dẫn giám sát trực tiếp quá trình thực hiện đề tài
này. Nhờ có những chỉ dẫn, góp ý tận tình cùng nhiều kiến thức bổ ích, quý giá của
thầy mà nhóm mới có thể hoàn thành tốt được Luận văn tốt nghiệp này.
Nhóm cũng xin được cảm ơn TS. Trần Đức Dũng và ThS. Lưu Quang Huân, lần
lượt là giảng viên phản biện của đề tài trong quá trình Đề cương luận văn và giảng
viên phản biện trong quá trình Luận văn tốt nghiệp, với những góp ý đúng đắn và
mang tính định hướng cao cho nhóm.
Ngoài ra, nhóm cũng xin được cảm ơn Bác sĩ Tào Hằng Nga từ Bệnh viện Da Liễu
tỉnh Khánh Hòa về những hỗ trợ trong việc tư vấn, bổ sung kiến thức về Da Liễu để
nhóm có để hoàn thành được đề tài này.
Cuối cùng, nhóm cũng xin gửi lời cảm ơn đến tất cả các anh/chị/em và các bạn sinh
viên đã sử dụng, góp ý cho sản phẩm. Đặc biệt cảm ơn các bạn Phạm Đức Duy Anh,
Trần Thị Thanh Kim Huệ, Trần Thị Thanh Trúc đã đóng góp một phần quan trọng
trong khâu xử lý dữ liệu để đề tài có thể thực hiện theo đúng định hướng ban đầu đã
vạch ra. Đặc biệt cảm ơn các bạn trong ĐoànHội khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy
tính đã kiểm thử sản phẩm để sản phẩm hoàn thiện nhất có thể.
Đề tài được lên ý tưởng và hoàn thiện thành sản phẩm trong hoàn cảnh dịch bệnh
đang căng thẳng và gặp nhiều khó khăn do giãn cách xã hội tại Việt Nam. Vì thế, mỗi
đóng góp cho đề tài càng được nhóm trân trọng và xin chúc mọi người có dồi dào sức
khỏe để vượt qua đại dịch lần này.
2
Tóm tắt nội dung
Xã hội ngày càng phát triển, cuộc sống càng trở nên đầy đủ và tiện nghi hơn và
con người càng biết chăm lo cho bản thân của mình hơn. Nhưng việc xã hội phát triển
cũng góp phần khiến cho con người trở nên bận rộn và ít cho thời gian chăm sóc cho
bản thân mình, đặc biệt là học sinh, sinh viên và công nhân viên chức văn phòng. Bản
thân bác sĩ da liễu cũng trở nên bận rộn hơn trong thời đại này vì nhu cầu cải thiện
nét đẹp trên gương mặt trở nên ngày càng phổ biến hơn. Việc có một ứng dụng để có
giúp đỡ phần nào đó công việc những bác sĩ này hay góp phần cải thiện chất lượng
cuộc sống của bản thân những người bận rộn là điều cần thiết.
Nhận thấy những nhu cầu thực tiễn đó, nhóm nảy sinh một ý tưởng nhằm giúp bản
thân mỗi người tự cải thiện chất lượng đời sống trong việc tự chăm sóc da mặt mỗi
ngày dưới hình thức ứng dụng điện thoại thông minh có ứng dụng sức mạnh của Trí
tuệ nhân tạo (AI) và các thư viện hỗ trợ sẵn để giúp đỡ được phần nào gánh nặng ở
phía người tổ chức cũng như giúp cho việc sử dụng của người dùng trở nên thuận tiện
hơn. Ứng dụng này được kì vọng là có khả năng đưa ra kết luận về tình trạng da mặt,
đồng thời gợi ý lộ trình điều trị phù hợp với tình trạng mỗi người.
3
MỤC LỤC
I
Lời cam đoan
1
Lời cảm ơn
2
Tóm tắt nội dung
3
Giới thiệu
14
1
Đặt vấn đề . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2
Mục tiêu, giới hạn và các giai đoạn thực hiện luận văn . . . . . . . . .
14
2.1
Mục tiêu của đề tài . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.2
Giới hạn của đề tài . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.3
Các giai đoạn thực hiện luận văn . . . . . . . . . . . . . . . .
16
Cấu trúc luận văn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3
II Kiến thức nền tảng
1
Khối kiến thức về y học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
1.1
Dấu hiệu nhận biết về mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
1.2
Phương pháp đánh giá tình trạng mụn . . . . . . . . . . . . .
19
1.3
Tỷ lệ vàng khuôn mặt người . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
1.4
Kích thước mụn trứng cá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
1.5
Kiến thức về sản phẩm chăm sóc da . . . . . . . . . . . . . .
25
1.6
Kiến thức về lộ trình sử dụng sản phảm chăm sóc da . . . . .
27
1.7
Đặc điểm các không gian màu trong phân đoạn màu da (Skin
Color Segmentation) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
Kênh màu RGB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
1.8.1
Không gian màu Lab . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
1.8.2
Không gian màu YCrCb . . . . . . . . . . . . . . .
31
1.8.3
Không gian màu HSV . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
Khối kiến thức về học máy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
2.1
Mạng nơron tích chập Convolution Neural Network (CNN)
32
2.1.1
Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
2.1.2
Các công thức toán học . . . . . . . . . . . . . . . .
34
2.1.3
Khả năng của mạng CNN . . . . . . . . . . . . . . .
34
2.1.4
Một số hàm kích hoạt (activation function) phi tuyến 34
2.1.5
Huấn luyện CNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.8
2
17
4
35
2.2
Transfer Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.2.1
Khái niệm pretrain model . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.2.2
Khái niệm Transfer Learning . . . . . . . . . . . . .
35
2.2.3
VGG16 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
Kiến thức về hệ thống gợi ý . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
2.3.1
Lọc nội dung (Contentbased Filtering) . . . . . . .
40
2.3.2
Lọc cộng tác (Collaborative Filtering) . . . . . . . .
41
2.3.3
Lọc dựa trên miền kiến thức (Knowledge Filtering)
41
2.3.4
Hướng tiếp cận lai . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
Khối kiến thức về công nghệ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.1
Ngôn ngữ lập trình . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.1.1
Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.1.2
Javascript . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.1.3
Dart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
Các nền tảng framework và thư viện . . . . . . . . . . . . . .
44
3.2.1
Flask . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.2.2
Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.2.3
Tensorflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.2.4
Pandas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.2.5
Scikitlearn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
3.2.6
Pymongo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
3.2.7
Flutter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
3.2.8
Selenium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
Công cụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
3.3.1
Google Colab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
3.3.2
Mongo Atlas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
3.3.3
FullText Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
2.3
3
3.2
3.3
III Công trình nghiên cứu liên quan
1
47
Các công trình liên quan đến phát hiện mụn . . . . . . . . . . . . . . .
47
1.1
Khái quát hóa các giải pháp phát hiện mụn . . . . . . . . . . .
47
1.2
Xử lý hình ảnh y tế trong phát hiện mụn tự động để điều trị y
tế [2014] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3
48
Theo dõi da liễu về độ hiệu quả trong việc điều trị mụn mãn
tính [2016] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
50
1.4
2
Đánh giá mụn tự động trên khuôn mặt từ hình ảnh điện thoại
thông minh [2018] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
Các công trình liên quan đến phân loại mụn . . . . . . . . . . . . . . .
53
2.1
Khái quát các giải pháp phân loại mụn . . . . . . . . . . . . .
53
2.2
Mô hình phân loại mụn trứng cá trên khuôn mặt sử dụng học
sâu do Jung Cheeoh và các cộng sự đề xuất [2019] . . . . . .
3
54
Mô hình phân loại mụn trứng cá trên khuôn mặt sử dụng học sâu do
Xiaolei Shen và các cộng sự đề xuất [2018]
. . . . . . . . . . . . . .
56
4
Các công trình liên quan đến đánh giá độ mụn . . . . . . . . . . . . .
59
5
Các công trình liên quan đến hệ thống gợi ý . . . . . . . . . . . . . .
62
5.1
Khái quát các giải pháp gợi ý sản phẩm . . . . . . . . . . . .
62
5.2
Hệ thống khuyến nghị sản phẩm chăm sóc da dựa trên nội
dung [2020] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3
Hệ thống khuyến nghị để mua mỹ phẩm bằng cách sử dụng
lọc dựa trên nội dung [2018] . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
IV Phương pháp thực hiện
1
2
62
65
68
Phát hiện điểm bất thường cho khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . .
69
1.1
Tổng quan về phát hiện mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
1.2
Phát hiện khuôn mặt người . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
1.3
Phát hiện vùng quan tâm (ROI) . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
1.4
Cân bằng histogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72
1.5
Phát hiện mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72
1.5.1
Phát hiện mụn đầu trắng . . . . . . . . . . . . . . .
73
1.5.2
Phát hiện mụn đầu đen . . . . . . . . . . . . . . . .
74
1.5.3
Phát hiện mụn đầu viêm . . . . . . . . . . . . . . .
74
1.6
Trích xuất ngưỡng (Threshold extraction) . . . . . . . . . . .
76
1.7
Xử lý hàng đợi (Queue handling) . . . . . . . . . . . . . . . .
76
1.8
Xử lý loại bỏ nhiễu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
1.9
Kết quả đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
1.10
Thảo luận về phương pháp phát hiện mụn . . . . . . . . . . .
81
Phân loại điểm bất thường . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
2.1
Tập dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
2.2
Mô hình lựa chọn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
2.3
Đánh giá mô hình . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
2.3.1
87
Đối tượng đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
3
4
5
2.3.2
Phương pháp đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . .
88
2.3.3
Dữ liệu đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
2.3.4
Kết quả đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
Đánh giá tình trạng mụn cho khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
3.1
Phương pháp đánh giá sử dụng . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
3.2
Đánh giá độ hiệu quả của phương pháp . . . . . . . . . . . . .
92
3.2.1
Tập dữ liệu để đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . .
92
3.2.2
Đánh giá độ hiệu quả . . . . . . . . . . . . . . . . .
93
Hệ thống gợi ý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
4.1
Tập dữ liệu sử dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
4.2
Gợi ý sản phẩm tự động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
4.3
Gợi ý sản phẩm chủ động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
98
4.4
Gợi ý lộ trình điều trị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5
Đánh giá phương pháp gợi ý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
Tổng kết trực quan toàn bộ phương pháp nhóm . . . . . . . . . . . . . 103
V Hiện thực ứng dụng website đánh nhãn
106
1
Tổng quan về kiến trúc hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
2
Mô tả UML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
2.1
Usecase Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
2.2
Sequence Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
3
Kiến trúc vật lý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
4
Mô tả chức năng chính của website đánh nhãn . . . . . . . . . . . . . 110
4.1
Đăng nhập/Đăng ký . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
4.2
Xem ảnh/Điều chỉnh UID/Đánh nhãn . . . . . . . . . . . . . . 110
4.3
Đăng tải ảnh để phát hiện/phân loại mụn . . . . . . . . . . . . 111
4.4
Tìm kiếm/Xóa ảnh/UID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
VI Hiện thực ứng dụng điện thoại
112
1
Tổng quan về kiến trúc hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
2
Mô tả UML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
2.1
Usecase Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
2.2
Sequence Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
3
Kiến trúc vật lý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
4
Mô tả chức năng chính của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.1
Đăng nhập/Đăng ký . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.2
Phát hiện và phân loại mụn cho người dùng . . . . . . . . . . 119
7
4.3
Gợi ý sản phẩm cho người dùng . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
4.4
Gợi ý lộ trình cho người dùng . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
4.5
Tìm kiếm sản phẩm theo từ khóa . . . . . . . . . . . . . . . . 121
4.6
Xem thông tin sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
4.7
Tủ sản phẩm yêu thích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
4.8
Nhật ký theo dõi tình trạng da mặt . . . . . . . . . . . . . . . 123
4.9
Báo thức cho việc sử dụng lộ trình đúng thời gian . . . . . . . 124
4.10
Bộ câu hỏi dự đoán loại da mặt . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
4.11
Đánh giá hệ thống đã được triển khai . . . . . . . . . . . . . . 125
4.11.1
Ưu điểm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.11.2
Nhược điểm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
VII Kiểm thử và đánh giá toàn bộ hệ thống
1
129
Kiểm thử hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
1.1
Kiểm thử hệ thống (System Test) . . . . . . . . . . . . . . . . 129
1.2
Kiểm thử chức năng toàn bộ hệ thống ứng dụng ACNE SCAN 130
1.3
Kiểm thử chức năng toàn bộ hệ thống website đánh nhãn . . . 131
2
Đánh giá hiệu suất hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
3
Đánh giá và nhận xét từ người dùng hệ thống . . . . . . . . . . . . . . 133
VIIITổng kết
138
1
Kết quả đạt được . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
2
Những đóng góp của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
3
Những hạn chế còn tồn tại . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
4
Hướng phát triển của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
TÀI LIỆU THAM KHẢO
140
PHỤ LỤC
147
DANH SÁCH HÌNH VẼ
1
Hình ảnh của mụn đầu trắng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2
Hình ảnh của mụn đầu đen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3
Hình ảnh của mụn sẩn viêm đỏ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
4
Hình ảnh của mụn mủ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
5
Các hình chuẩn về chấm điểm tình trạng mụn trong phương pháp
Hayashi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
6
68 điểm được định nghĩa trên khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . .
21
7
68 điểm thực tế được định nghĩa trên khuôn mặt . . . . . . . . . . . .
22
8
5 vùng được cắt trên một khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
9
Tỷ lệ vàng khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
10
Nghiên cứu về kích thước đầu của con người ở mọi quốc gia . . . . .
24
11
Thông tin các thành phần khuyên dùng cho từng loại mụn [56] . . . .
25
12
Khối rubik trong 2 điều kiện ánh sáng ngoài trời và trong nhà . . . . .
29
13
Sự khác nhau giữa các kênh trong không gian màu RGB . . . . . . .
30
14
Sự khác nhau giữa các kênh trong không gian màu Lab . . . . . . . .
30
15
Sự khác nhau giữa các kênh trong không gian màu YCrCb . . . . . .
31
16
Sự khác nhau giữa các kênh trong không gian màu HSV . . . . . . . .
32
17
Các lớp của mạng nơ ron tích chập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
18
So sánh tương quan hiệu quả của model train từ đầu và transfered model 37
19
Các tầng của VGG16 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
20
VGG16 architect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
21
Bước chuẩn bị dữ liệu của mô hình do Cheeoh đề xuất . . . . . . . . .
55
22
Mô hình CNN do Cheeoh đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
55
23
Mô hình CNN chi tiết do Cheeoh đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . .
56
24
Quy trình thu thập ảnh mụn với công cụ Google Fatkun . . . . . . . .
57
25
Quá trình chuẩn đoán tự động do Shen và các cộng sự đề xuất. . . . .
57
26
Kiến trúc CNN được Shen và các cộng sự đề xuất . . . . . . . . . . .
58
27
Kiến trúc Finetuning sử dụng pretrained model VGG16 được Shen
và các cộng sự đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
28
Kết quả phân loại 7 lớp của model do Shen đề xuất. . . . . . . . . . .
59
29
Kiến trúc hệ thống khuyến nghị dựa trên nội dung . . . . . . . . . . .
64
30
Ma trận thành phần mỹ phẩm [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
31
Thiết kế hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
32
Flowchart phương pháp hiện thực . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
33
Kết quả của 2 bước đầu tiên . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
34
Cân bằng ngưỡng do Lucut và các cộng sự đề xuất . . . . . . . . . . .
35
Thứ tự từ trái sang phải: ảnh gốc, ảnh sau khi chuyển không gian màu
HSV, ảnh sau khi lấy giá trị của kênh S, ảnh sau khi dùng ngưỡng . .
36
73
Thứ tự từ trái sang phải: ảnh gốc, ảnh sau khi chuyển không gian màu
HSV, ảnh sau khi lấy giá trị của kênh S . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
72
74
Thứ tự từ trái sang phải: ảnh gốc, ảnh sau khi chuyển không gian màu
CIELa*b*,ảnh sau khi lấy giá trị của kênh a . . . . . . . . . . . . . .
75
38
Mụn viêm tiêu chuẩn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
79
39
Mụn đầu đen tiêu chuẩn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
40
Mụn đầu trắng tiêu chuẩn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
41
Từ trái sang phải: (a) mụn đầu trắng, (b) mụn đầu đen, (c) sẩn viêm đỏ 82
42
Từ trái sang phải: (a) mụn mủ, (b) da thường, (c) không phải da . . .
82
43
Mô hình tổng quát do nhóm đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
44
Sự khác nhau giữa LeakyReLU và ReLU . . . . . . . . . . . . . . . .
85
45
Flowchart thứ tự phân loại của 2 mô hình . . . . . . . . . . . . . . . .
86
46
Ma trận nhầm lẫn của phát hiện mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
47
Đồ thị thể hiện độ chính xác và độ mất mát trong quá trình huấn luyện
91
48
Flowchart hệ thống gợi ý sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
49
Flowchart hệ thống gợi ý lộ trình điều trị. . . . . . . . . . . . . . . . . 100
50
Đồ thị về độ tiêu tốn thời gian của giải thuật của nhóm theo thời gian
sử dụng của người dùng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
51
Kiến trúc tổng thể . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
52
Use Case của hệ thống website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
53
Sequence Diagram phát hiện mụn trên website . . . . . . . . . . . . . 108
54
Use Case của hệ thống website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
55
Giao diện đăng nhập website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
56
Giao diện đăng ký website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
57
Giao diện chính website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
58
Giao diện đăng tải ảnh của website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
59
Giao diện quản trị viên website . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
60
Kiến trúc tổng thể . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
61
Use Case của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
62
Sequence Diagram phát hiện và phân loại mụn . . . . . . . . . . . . . 115
63
Sequence Diagram gợi ý sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
64
Use Case của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
65
Giao diện bắt đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
10
66
Giao diện đăng ký tài khoản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
67
Giao diện đăng nhập tài khoản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
68
Giao diện chụp hình . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
69
Giao diện sau khi chụp hình xong . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
70
Giao diện chờ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
71
Giao diện kết quả detect được . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
72
Giao diện thông tin từng loại mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
73
Giao diện 5 phần ROI được nhận diện mụn . . . . . . . . . . . . . . . 120
74
Giao diện bộ lọc gợi ý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
75
Giao diện gợi ý sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
76
Giao diện gợi ý lộ trình vào buổi sáng . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
77
Giao diện gợi ý lộ trình vào buổi tối . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
78
Giao diện tìm kiếm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
79
Giao diện kết quả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
80
Giao diện xem sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
81
Giao diện xem chi tiết sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
82
Giao diện tủ đồ yêu thích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
83
Giao diện kết quả phát hiện và phân loại ở lần chụp gần nhất . . . . . 123
84
Giao diện nhật ký da theo tuần . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
85
Giao diện nhật ký da theo tháng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
86
Giao diện danh sách báo thức đã tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
87
Giao diện tạo báo thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
88
Giao diện chọn sản phẩm báo thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
89
Giao diện bộ câu hỏi về da . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
90
Giao diện dự đoán loại da . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
91
Mô tả chung của ứng dụng trên kho ứng dụng Google Play . . . . . . 126
92
Kết quả searching từ khoá trên Google Play . . . . . . . . . . . . . . . 126
93
Thông số chiếm dụng của tiến trình sử dụng trên server . . . . . . . . 127
94
Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về tính dễ sử dụng của
ứng dụng Acne Scan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
95
Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về tính hữu ích của ứng
dụng và khả năng giới thiệu cho người dùng khác . . . . . . . . . . . 134
96
Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về tính hữu ích của ứng
dụng và sự quan tâm của người dùng với ứng dụng . . . . . . . . . . 135
97
kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về Tiêu chí về tính khả
quan trong việc hữu ích trong thời gian dài của ứng dụng. . . . . . . . 135
11
98
Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về mức độ đáp ứng của
tính năng ”Chụp ảnh phát hiện mụn” của ứng dụng . . . . . . . . . . 136
99
Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về mức độ đáp ứng của
tính năng ”Giới thiệu sản phẩm và giới thiệu lộ trình” của ứng dụng . 136
100 Kết quả đánh giá của người dùng cho tiêu chí về so sánh ứng dụng với
các ứng dụng có tính năng tương tự . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
101 kết quả đánh giá của người dùng tổng quan của ứng dụng trên thang
điểm 5 sao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
12
DANH SÁCH BẢNG
1
Cấu trúc luận văn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2
Bảng mô tả về mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3
Bảng so sánh giữa 2 phương pháp chấm điểm và đếm thương tổn . . .
21
4
Tổng quan phương pháp thực hiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
5
Kết quả của 10 ROI ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
6
Kết quả của tập dữ liệu 60hình . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
7
Kiến trúc CNN do nhóm đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84
8
Sự khác nhau giữa mô hình đề xuất và mô hình tham khảo . . . . . .
85
9
Lớp cuối cùng trong kỹ thuật Finetuning . . . . . . . . . . . . . . . .
87
10
Kết quả bộ phân lớp nhị phân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
11
Kết quả bộ phân loại 6 lớp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
90
12
Bảng trọng số các loại mụn trong phương pháp đánh giá tình trạng . .
92
13
Kết quả đánh giá mức độ mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
93
14
Kết quả đánh giá mức độ mụn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
15
Bảng số lượng sản phẩm gợi ý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
16
Bảng các trường sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95
17
Bảng các trọng số của các trường sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . .
97
18
Bảng các trường sử dụng trong việc tính độ tương tự . . . . . . . . . .
99
19
Bảng tính toán độ tương tự . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
99
20
Bảng các trường sản phẩm đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
21
Kết quả đánh giá trung bình gợi ý các tình trạng . . . . . . . . . . . . 103
22
Bảng kiểm thử giao diện úng dụng ACNE SCAN và website đánh nhãn129
23
Bảng kiểm thử chức năng toàn bộ hệ thống ứng dụng ACNE SCAN . 130
24
Bảng kiểm thử chức năng toàn bộ hệ thống ứng dụng ACNE SCAN . 131
25
Bảng kiểm thử chức năng toàn bộ hệ thống website đánh nhãn . . . . 132
26
Bảng hiệu suất chức năng chính của hệ thống . . . . . . . . . . . . . . 132
13
I. Giới thiệu
1. Đặt vấn đề
Hiện nay, trên thị trường trong nước cũng như ngoài nước cũng có những ứng
dụng với chức năng phát hiện mụn hoặc gợi ý sản phẩm như Laroche Posay Scan,
Skin Detection, DeepClinics, ... Những ứng dụng này có đặc điểm chung là cần khá
nhiều thao tác để có được một bức ảnh xử lý. Và các ứng dụng tập trung gợi ý các
sản phẩm chăm sóc da mặt theo thương hiệu mà nó hợp tác. Điều này đồng nghĩa với
việc chưa có hệ thống sử dụng 1 thao tác hoặc giúp cho người dùng có nhiều sự lựa
chọn trong hệ thống gợi ý sản phẩm phù hợp với từng người dùng. Quan trọng hơn
cả là chưa có sản phẩm nào có thể thiết lập một quá trình đầu cuối từ việc chụp ảnh
phát hiện mụn cho tới gợi ý lộ trình sử dụng cho người dùng.
Chính vì lý do trên, việc xây dựng một ứng dụng để đáp ứng các thiếu sót là điều
cần thiết. Cụ thể hơn, trong phạm vi luận văn tốt nghiệp của nhóm, nhóm sẽ xây dựng
một ứng dụng có khả năng phát hiện và nhận diện được mụn, từ đó có thể đánh giá
tình trạng da mặt hiện tại, cùng với đó gợi ý các sản phẩm chăm sóc da mặt cũng như
gợi ý lộ trình phù hợp với tình trạng da mặt của người dùng. Bên cạnh đó, ứng dụng
còn cung cấp các tính năng khác như lưu sản phẩm yêu thích, đặt báo thức sử dụng
sản phẩm hay bộ câu hỏi dự đoán loại da mặt hiện tại.
2. Mục tiêu, giới hạn và các giai đoạn thực hiện luận văn
2.1 Mục tiêu của đề tài
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, nhóm tập trung xây dựng một ứng dụng
có thể giúp việc chăm sóc da mặt tại nhà. Ứng dụng bao gồm các tính năng sau:
• Đánh giá tình trạng mụn trứng cá thông qua số lượng mụn trứng cá được phát
hiện bằng các hình ảnh camera trước từ điện thoại thông minh.
• Gợi ý các sản phẩm phù hợp với tình trạng mụn trứng cá của mỗi người, từ đó
gợi ý lộ trình phù hợp cho từng người.
Để có thể đạt được những tính năng trên, nhóm phải đạt được các mục tiêu sau:
• Xây dựng bộ dữ liệu mụn trứng cá từ các dữ liệu mã nguồn mở.
• Xây dựng hệ thống để đánh nhãn các loại mụn trứng cá, bộ trích xuất thông tin
để lưu vào cơ sở dữ liệu.
14
• Huấn luyện các mô hình học máy và hiện thực các hệ thống đi kèm để có thể
phân loại tương đối chính xác các loại mụn để có thể đánh giá chính xác tình
trạng mụn trứng cá trên khuôn mặt,
• Xây dựng bộ dữ liệu sản phẩm chăm sóc da từ trang thương mai điện tử, bộ trích
xuất thông tin để lưu vào cơ sở dữ liệu.
• Xây dựng các hệ thống gợi ý và hiện thực chúng để có thể gợi ý phù hợp với tình
trạng mụn trứng ca, đồng thời đưa ra lộ trình sử dụng từ các sản phẩm gợi ý đó.
• Xây dựng và hiện thực giao diện ứng dụng Acne Scan, dễ sử dụng cho người
dùng.
• Xây dựng và hiện thực hệ thống server để xử lý thông tin liên quan từ ứng dụng
như phát hiện, phân loại mụn và gợi ý sản phẩm.
• Xây dựng và hiện thực các giao tiếp API giữa ứng dụng Acne Scan và hệ thống
server.
2.2 Giới hạn của đề tài
Luận văn tập trung nghiên cứu các phương pháp nhận diện, đánh giá tình trạng
mụn và các phương pháp gợi ý lộ trình hỗ trợ điều trị.
1. Giới hạn về phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu các phương pháp nhận diện và đánh giá đối với 4 loại mụn trứng cá
thông thường, cụ thể là mụn đầu trắng, mụn đầu đen, mụn nhọt và mụn mủ.
2. Giới hạn về khách thể nghiên cứu
Những học sinh, sinh viên đang ở độ tuổi dậy thì và những người ở độ tuổi trưởng
thành ở Việt Nam (1424 tuổi).
3. Giới hạn về đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các hình ảnh khuôn mặt 2D được chụp bằng điện thoại
di động có thể đảm bảo về chất lượng độ sáng, phải có đầy đủ các bộ phận của
khuôn mặt như mặt, tóc, tai, mắt, mũi, miệng và có thể chứa các loại mụn thông
thường.
4. Giới hạn về phương pháp gợi ý lộ trình hỗ trợ điều trị
Gợi ý lộ trình hỗ trợ điều trị đối với các trường hợp bị mụn trứng cá một cách
tổng quát, không cá nhân hóa theo từng người sử dụng.
15
5. Giới hạn về thời gian nghiên cứu
Thời gian nghiên cứu trong vòng gần 1 năm kể từ lúc bắt đầu chọn đề tài nghiên
cứu.
2.3 Các giai đoạn thực hiện luận văn
Với những mục tiêu đã đề ra ở mục I.2.2, nhóm đã chia đề tài thành các giai đoạn
như sau:
• Giai đoạn 1: Đánh nhãn tập dữ liệu
• Giai đoạn 2: Nhận diện điểm bất thường
• Giai đoạn 3: Phân loại và đánh giá mụn
• Giai đoạn 4: Gợi ý lộ trình điều trị
• Giai đoạn 5: Hiện thực ứng dụng
• Giai đoạn 6: Thử nghiệm và đánh giá thực tế
Trong thời gian đề cương luận văn, nhóm đã thực hiện 2 giai đoạn đầu của đề tài.
Trong thời gian luận văn, 4 giai đoạn còn lại sẽ được thực hiện.
3. Cấu trúc luận văn
Chương Nội dung
1
Giới thiệu tổng quan về đề tài, các nội dung và giai đoạn sẽ thực hiện.
2
Trình bày các kiến thức nền tảng có liên quan đến đề tài như các khối kiến thức
về y học, xử lý ảnh, học máy và công nghệ.
3
Trình bày các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài.
4
Trình bày phương pháp của nhóm.
5
Trình bày cách thức hiện thực ứng dụng.
6
Trình bày cách thức kiểm thử và đánh giá hệ thống.
7
Tổng kết quá trình thực hiện luận văn, những hạn chế và hướng phát triển.
Bảng 1: Cấu trúc luận văn
16
- Xem thêm -
.PDF 
158 
1 
116 
