Sản phẩm sáng tạo của sinh viên: Nhận dạng qua dáng đi, khuôn mặt

“Để việc học và nghiên cứu khoa học đạt kết quả cao, ngoài đam mê, khi bắt tay vào công việc chúng ta cần dồn hết tâm huyết, tập trung giải quyết triệt để tất cả các công việc”, Đàm Nguyễn Trọng Nhân, tân cử nhân Khoa CNTT Trường ĐH KHTN TP.HCM, chia sẻ như vậy.

Mới đây, Đàm Nguyễn Trọng Nhân được Thành đoàn TP.HCM xét chọn là một trong 6 công dân trẻ tiêu biểu năm 2015 của TP vì có những thành tích cao trong học tập và nghiên cứu khoa học.

Trong số những đề tài nghiên cứu ứng dụng đưa ra làm tiêu chí bình chọn công dân trẻ tiêu biểu, đề tài Chứng thực người dùng bằng đặc trưng dáng đi, khuôn mặt của Nhân đã gây ấn tượng mạnh đối với Hội đồng xét chọn.

Theo Nhân, đề tài trên thiên về nghiên cứu, giải quyết bài toán định danh nằm trong đề tài nghiên cứu khoa học cấp ĐH Quốc gia Chứng thực người dùng trên thiết bị di động, thiết bị đeo của thầy hướng dẫn. Đặc trưng dáng đi, Nhân rút ra từ chuỗi dữ liệu những con số được ghi lại bằng các loại cảm biến. Còn đặc trưng khuôn mặt được rút ra qua ảnh chụp khuôn mặt. Qua hai đặc trưng này, hệ thống thông tin của thiết bị di động, thiết bị đeo sẽ định danh được người dùng là ai, từ đó cung cấp những dịch vụ, định hướng theo sở thích của người dùng thay vì phải đăng nhập tài khoản bằng mật khẩu như thường lệ. Nếu các thiết bị chuyển sang người khác, ngay lập tức hệ thống nhận biết được đó là người lạ và dừng đăng nhập nhằm tránh bị đánh cắp, làm giả thông tin. Đề tài chính là khóa luận tốt nghiệp ĐH ngành khoa học máy tính thuộc chương trình tiên tiến của Khoa CNTT và được Hội đồng khoa học đánh giá 10/10 điểm. So với các công trình công bố trước đó của các nhà khoa học trên thế giới, nghiên cứu của Nhân không thua kém khi đề xuất một phương pháp có thể áp dụng trên các thiết bị có khả năng tính toán hạn chế (như điện thoại di động) mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Đây là lí do công trình nghiên cứu của Nhân được đăng tải trên các tạp chí khoa học quốc tế tại Mỹ.

Đàm Nguyễn Trọng Nhân từng đỗ thủ khoa đầu vào khối A của Trường ĐH KHTN TP.HCM với 27,5 điểm. Còn điểm tốt nghiệp ĐH mới đây, Nhân đạt 9,64/10 – điểm cao nhất trong số các cử nhân cùng khóa và cao nhất trong suốt 20 năm qua của Khoa CNTT.

Chứng thực người dùng bằng đặc trưng dáng đi, khuôn mặt chỉ là một trong số những kết quả học tập nổi bật của Nhân. Trong những năm ĐH, Nhân luôn duy trì điểm trung bình học tập tốt, đạt nhiều giải thưởng cao tại các cuộc thi khoa học từ cấp trường đến quốc tế như Cuộc thi học thuật thách thức của Khoa CNTT; Olympic tin học sinh viên; lập trình sinh viên quốc tế ACM-ICPC… Các công trình Nhân nghiên cứu đạt giải đều có giá trị cao trong ứng dụng giảng dạy.

Nói về bí quyết thành công, Nhân cho rằng ngoài đam mê, khi bắt tay vào giải quyết công việc cần dồn hết tâm huyết, tập trung làm, không dàn trải. “Kinh nghiệm này rút ra từ chính bản thân tôi. Từng có lần tôi đặt quá nhiều mục tiêu trong một thời gian ngắn. Việc chia nhỏ thời gian và công sức khiến tôi thất bại, thậm chí chán nản. Kể từ đó, tôi luôn cân nhắc, chỉ đặt ra một số lượng phù hợp công việc tại từng thời điểm, đặc biệt chú trọng vào chất lượng đối với công việc của mình”, Nhân cho biết.

Do chuyên ngành theo học là nghiên cứu ứng dụng, vừa đòi hỏi kiến thức sâu rộng lẫn thời gian, vì thế Nhân luôn tập trung học đều các môn, từ lí thuyết đến công nghệ để có nền tảng kiến thức và có thể tham gia các đề tài nghiên cứu mang tính ứng dụng. Bên cạnh đó, nhận thấy tầm quan trọng của tiếng Anh trong môi trường làm việc quốc tế, Nhân đã tích cực trau dồi tiếng Anh ngay từ khi còn học phổ thông, qua đó giúp Nhân tự tin tham gia tích cực các chương trình mang tính quốc tế như JENESYS, tình nguyện viên đón đại biểu Tàu thanh niên Đông Nam Á, thực tập tại Canada…

Qua những thành tích đạt được, Nhân vinh dự được nhận danh hiệu “Sinh viên 5 tốt” cấp Trung ương, bằng khen của Bộ GD-ĐT, của UBND TP, ĐH Quốc gia TP.HCM… Mới đây, lãnh đạo Trường ĐH KHTN TP.HCM đã quyết định giữ Nhân ở lại nghiên cứu tại phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp. Theo đó, Nhân sẽ tiếp tục nghiên cứu nâng cao độ chính xác của hai đặc trưng dáng đi, khuôn mặt; xử lí những dữ liệu có nhiều nhiễu để tăng tính ứng dụng trong môi trường tương tác thông minh…

Bài, ảnh: Nguyễn Trinh