EyeQ Tech

EyeQ Tech áp dụng phương pháp Deep Learning trong Thuật toán Theo dõi và Nhận dạng khuôn mặt trong sản phẩm, từ đó cho phép hệ thống trở nên thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn thông qua quá trình tích lũy dữ liệu và training (tương tự DeepMind của Google). Hơn nữa, EyeQ Tech đã thực hiện một bài kiểm tra độ chính xác trên một bộ dữ liệu bao gồm 10.000 khuôn mặt. Tỷ lệ chính xác đạt được là 95% khuôn mặt được nhận diện chính xác.

Có vô vàn những ứng dụng (use case) thiết thực mà hệ thống nhận diện gương mặt có thể mang lại giá trị cho các doanh nghiệp:

– Giúp các nhà doanh nghiệp quảng cáo đo lường độ hiệu quả của quảng cáo của họ, bằng cách cung cấp insights về người xem quảng cáo như: giới tính, độ tuổi, xem bao nhiêu lần, cảm xúc (expressions) của người xem, đo lường xem họ có nhìn trực tiếp vào quảng cáo hay không …

– Cung cấp dữ liệu và insights của khách hàng cho các nhà bán lẻ (retailers), doanh nghiệp F&B, các chuỗi cà phê, nhà hàng, khách sạn lớn, từ đó các chủ doanh nghiệp này có thể đưa ra những chính sách chăm sóc khách hàng hiệu quả và sát sao

– Bằng cách tự động nhận diện khách hàng và đề xuất thông tin cá nhân của họ, các bệnh viện, ngân hàng có thể lượt bỏ quá trình kê khai thông tin của khách hàng, bệnh nhân, từ đó giảm thiểu tình trạng quá tải ở các bệnh viện lớn ở các đô thị. Bệnh nhân hay khách hàng từ nay không phải điền các giấy tờ, thủ tục phức tạp nữa, mà chỉ cần ngồi xuống và trực tiếp thực hiện các giao dịch hoặc khám, chữa bệnh. Việc thu thập thông tin sẽ do công nghệ tiên tiến EyeQ Tech lo từ A đến Z

Một ưu điểm của EyeQ Tech đó là về mặt chất xám và con người.

Cốt lõi sản phẩm

– Phương pháp Deep Learning và thuật toán nhận diện mặt người được xây dựng và phát triển bởi các sinh viên đến từ chương trình APCS (www.apcs.hcmus.edu.vn)

– Nơi giảng dạy công nghệ thông tin hoàn toàn bằng tiếng Anh, tạo điều kiện cho chúng tôi tiếp cận các công nghệ, kỹ thuật tiên tiến của thế giới từ rất sớm.

Một lợi thế rất lớn của chúng tôi là đi tiên phong ở Việt Nam để thương mại hoá tiến bộ công nghệ này.

Hình thành dự án

EyeQ Tech ban đầu là 1 nhóm thực tập sinh đến từ chương trình Tiên Tiến APCS của Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM, đến thực tập dưới sự hướng dẫn của anh Lê Mai Tùng (Có bằng Tiến sĩ – PhD về Khoa học Máy Tính của Đại học New South Wales, Úc), Giám Đốc công ty ShareCar.vn.

Sản phẩm

Kết quả của quá trình nghiên cứu và thực nghiệm phương pháp Deep Learning và Máy Học (Machine Learning) vào công nghệ phát hiện và nhận diện mặt người.

Động lực chính và cũng là mục tiêu ban đầu của nhóm khi nghiên cứu sản phẩm đó là, giải quyết tình trạng quá tải của các bệnh viện lớn trên cả nước. Bằng cách áp dụng công nghệ nhận diện mặt người với độ chính xác rất cao và đáng tinh cậy, EyeQ Tech mong muốn rút gọn và tiến tới xóa bỏ quá trình và thủ tục khai báo thông tin (họ tên, thông tin cá nhân, tiền sử bệnh …) nhiêu khê khi bệnh nhân đến bệnh viện. Tầm nhìn nhóm muốn mang lại đó là, khi công nghệ và sản phẩm này được áp dụng rộng rãi, mỗi bệnh nhân khi đến bệnh viện sẽ chỉ cần găp trực tiếp bác sĩ chuyên khoa và hoàn toàn không phải khai báo thông tin. Mỗi bệnh nhân sẽ được nhận diện thông qua khuôn mặt của họ, từ đó bệnh viện truy xuất chính xác hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) của người đó mà không phải trải qua các thủ tục lãng phí thời gian của bệnh nhân và bệnh viện, giúp quá trình khám chữa bệnh của 1 bệnh nhân nhanh hơn từ 30 – 40%. Từ đó, nhóm mong muốn cải thiện hiệu suất khám chữa trị bệnh của các bệnh viện, tiến tới việc loại bỏ tình trạng quá tải ở các bệnh viện trung ương như hiện nay.

Nhóm tập trung nghiên cứu về phương pháp nhận diện mặt người. Sau 6 tháng khảo sát thị trường, nghiên cứu và thực nghiệm, nhóm đã thành công trong việc đưa ra 1 hệ thống nhận diện khuôn mặt đã được test trên tập dữ liệu gồm 10,000 khuôn mặt người, cho độ chính xác 95%.

Tình hình dự án

Hiện tại, EyeQ Tech đã có khách hàng đầu tiên là một chuỗi cà phê rất lớn ở TP.HCM. EyeQ Tech giúp họ đo lường số lượng khách đến quán trong 1 ngày, tổng lượng khách cũ/ mới, và tỉ lệ retention rate (tỉ lệ quay lại của khách). Hệ thống đang trong quá trình chạy alpha test và nghiệm thu kết quả.

Ngoài ra, EyeQ Tech đã có cuộc họp đầu tiên với 1 doanh nghiệp thống trị thị trường quảng cáo trong nhà (OOH Advertising) và thống nhất những điều khoản sơ bộ. Trong vòng 3 – 6 tháng tới, những tòa nhà lớn ở TP.HCM sẽ được lắp đặt hệ thống của EyeQ Tech, giúp đo lường độ hiệu quả của các quảng cáo của doanh nghiệp này.