banner 1banner 1banner 1banner 1banner 1banner 1banner 1

Nghiên cứu khoa học

(Cập nhật ngày: 28/9/2021)

Trong nhiều năm qua, tại Khoa Công nghệ thông tin & Truyền thông, đi đôi với học tập là nghiên cứu khoa học. Năm học 2020 – 2021 Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông đã thông qua đề cương cho 5 đề tài nghiên cứu khoa học cấp Trường và cấp khoa của sinh viên với các hướng nghiên cứu đa dạng và mang tính cập nhật xu hướng công nghệ mới.


Nghiên cứu khoa học của sinh viên là hoạt động trí tuệ giúp sinh viên vận dụng phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu khoa học trong học tập và trong thực tiễn

+ Các đề tài cấp trường của sinh viên gồm:

1. Đề tài “Công nghệ thực tế ảo hướng ứng dụng và phát triển đa ngành”, SV thực hiện: Đặng Quốc Toản, Trịnh Việt Anh; GVHD - TS Nguyễn Thị Hạnh, ThS Trần Thị Lụa

Bài toán tối ưu tìm đường đi trong không gian đóng có rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Tuy nhiên, việc tìm đường trong không gian đóng đối mặt với nhiều thách thức do không gian đóng có nhiều chướng ngại vật với các hình dạng khác nhau. Vì vậy, nghiên cứu này đề xuất ứng dụng công nghệ thực tế ảo tăng cường xây dựng ứng dụng điều hướng trong không gian đóng. Kết quả thực nghiệm cho thấy sản phẩm phần mềm đáp ứng các chức năng cơ bản của bài toán điều hướng trong không gian đóng và thuật toán cho kết quả tối ưu trên 3 kịch bản thực nghiệm.

2. Đề tài “Áp dụng phương pháp học sâu để xây dựng ứng dụng điểm danh trong trường học”, SV thực hiện: Lê Ngọc Kiên, Ninh Quang Duẩn, Nguyễn Thái Tuấn; GVHD: ThS Nguyễn Thị Mười Phương, TS Nguyễn Thị Hạnh

Nhận diện khuôn mặt là một trong những phương pháp xử lý sinh trắc học vô cùng phổ biến trên thế giới và có rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Tuy nhiên, vấn đề này vẫn còn phải đối mặt với nhiều thách thức như ảnh bị che khuất một phần, ảnh chụp không chính diện hay chất lượng ảnh không tốt. Những yếu tố này ảnh hưởng không nhỏ đến thuật toán nhận diện khuôn mặt. Có rất nhiều thuật toán khắc phục những vấn đề này. Trong bài viết này, tác giả đề xuất hệ thống điểm danh bằng mặt người với máy học véc-tơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM) sử dụng kết hợp hai đặc trưng HOG và PCA (HOG-PCA-SVM), trong đó định vị khuôn mặt sử dụng mô hình pre-train CNN. Thực nghiệm trên tập dữ liệu gồm 715 bức ảnh của 13 đối tượng và so sánh với các nghiên cứu trước đó. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất cho kết quả nhận diện nhanh và chính xác hơn khi so sánh với các phương pháp SVM-GIST, HOG-SVM và PCA-SVM.

+ Các đề tài cấp khoa của sinh viên gồm:

1. Đề tài “Nghiên cứu điều khiển Android bằng giọng nói, ứng dụng xây dựng App bán hàng”, SV thực hiện: Lê Văn Linh; GVHD: Đỗ Thanh Bình

Mục đích xây dựng ứng dụng nhằm đảm bảo App hoạt động tốt trên các hệ điều hành của điện thoại, tốc độ tải mượt. Thiết kế đơn giản, đẹp, độc đáo, bố trí thông tin giúp người dùng dễ dàng theo dõi. Phát triển ứng dụng thân thiện với người dùng, giao diện chuẩn UI/UX để mang đến trải nghiệm tốt nhất cho người dùng; Khả năng bảo mật thông tin khách hàng cao, bảo vệ tính riêng tư và thông tin cá nhân của khách hàng. Sử dụng công nghệ lập trình bậc cao bằng giọng nói giúp cho người dùng tìm mua hàng một cách khách quan

2. Đề tài “Áp dụng Nhận diện khuôn mặt và xây dựng ứng dụng Movie trên điện thoại di động , SV thực hiện: Nguyễn Văn Đức, GVHD: ThS Nguyễn Thị Như Quỳnh.

Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng cho mục đích bảo mật. So với dấu vân tay và mống mắt truyền thống, nhận dạng khuôn mặt có nhiều ưu điểm hơn. Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt có lợi thế như bảo mật cao, giới hạn không tiếp xúc, người dùng thân thiện. Hiện nay, từ mục đích bảo mật đến giáo dục, mọi lĩnh vực đều thích ứng với công nghệ ứng dụng khuôn mặt. Ứng dụng xem phim trực tuyến được xây dựng đã lựa chọn phương pháp nhận diện khuôn mặt nhằm nâng cao bảo mật và tính riêng tư của người dùng, ứng dụng giúp người dùng có trải nghiệm tốt nhất.

3. Đề tài “Xây dựng phần mềm phát triển bảo mật điện toán đám mây”, SV thực hiện: Phạm Duy Anh, GVHD: ThS Vũ Thị Thương

Điện toán đám mây đang là xu hướng phát triển mạnh của ngành công nghệ thông tin. Điện toán đám mây là một mô hình tính toán năng động cao, có khả năng mở rộng đến các tài nguyên ảo trên mạng Internet. Với điện toán đám mây người dùng có thể sử dụng các thiết bị cá nhân để truy cập các chương trình, các platforms lưu trữ và triển khai ứng dụng trên internet thông qua các dịch vụ được các nhà cung cấp điện toán đám mây đưa ra. Lợi thế của điện toán đám mây là tiết kiệm chi phí, tăng sự linh hoạt và khả năng sẵn sàng của hệ thống. Chính vì thế mà điện toán đám mây ngày càng được ưu chuộng. Vì vậy vấn đề an toàn bảo mật thông tin trong điện toán đám mây là nội dung nghiên cứu thiết thực, có tính cấp thiết và thực tiễn.

Các đề tài đã được các chủ nhiệm và các thành viên thực hiện và chuẩn bị nghiệm thu. Tham gia nghiên cứu khoa học giúp các bạn sinh viên còn có cơ hội được rèn luyện và trau dồi các kỹ năng mềm như: giao tiếp, cách làm việc nhóm, kỹ năng thuyết trình, kỹ năng quản lý thời gian, quản lý dự án,…Bên cạnh việc phấn đấu đạt kết quả cao trong học tập, các bạn sinh viên trong Khoa CNTT &TT luôn tích cực hưởng ứng phong trào nghiên cứu khoa học. Một số đề tài trên đây sẽ được chọn để tham dự các giải thưởng nghiên cứu khoa học cấp cao hơn như giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Bộ, giải thưởng Euréka, … mở ra cho sinh viên những cơ hội phát triển hơn nữa.



TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHƯƠNG ĐÔNG - KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Địa chỉ: Số 4 ngõ 228 phố Minh Khai, Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội
Điện thoại: 0243.6241394  - 093.673.8889
Email: cntt_tt@dhpd.edu.vn
Facebook: https://www.facebook.com/cntt.phuongdong
Thống kê truy cập
Số người trực tuyến: 40
Số người đã truy cập: 2365494