Nội dung chính
Trong những năm gần đây, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào đời sống trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Không chỉ xuất hiện trong các sản phẩm lớn như công cụ tìm kiếm, mạng xã hội hay xe tự lái, AI còn ngày càng được áp dụng vào những nhiệm vụ thực tế như phân loại tài liệu, kiểm tra hàng hoá, nhận diện khuôn mặt, chấm điểm bài thi, phân tích hình ảnh y tế…
Một trong những ứng dụng quan trọng, có tính thực tiễn cao, đó là nhận diện tiền thật – tiền giả.
Ở Việt Nam hiện nay, câu chuyện tiền giả vẫn luôn là vấn đề nóng. Các cửa hàng, ngân hàng, quầy giao dịch, khu du lịch… đều phải đối mặt với rủi ro nhận tiền giả. Việc kiểm tra bằng tay hoặc đèn UV đôi khi không đủ chính xác, đặc biệt đối với các tờ tiền được làm giả tinh vi. Chính vì vậy, mô hình AI có khả năng phân tích hình ảnh và nhận diện chính xác tiền thật – tiền giả sẽ là một giải pháp hữu ích.
Video demo nhận diện tiền USD thật – giả
Dự án “AI Nhận Diện Tiền Thật / Tiền Giả (USD)” được thiết kế như một demo AI hoàn chỉnh, phù hợp cho:
-
Người tự học AI muốn có một dự án thực chiến
-
Sinh viên cần đề tài báo cáo, bài tập lớn, đồ án tốt nghiệp
-
Kỹ sư phần mềm muốn hiểu pipeline AI end-to-end
-
Người làm startup hoặc kinh doanh muốn minh chứng khả năng ứng dụng AI
-
Cộng đồng AI tại Đà Nẵng (AIDaNang.com) muốn chia sẻ kiến thức, demo công nghệ
Đây là một dự án có kích thước nhỏ, chạy ngay trên máy tính cá nhân, không cần GPU mạnh, không phụ thuộc server. Tất cả đều được thực hiện dưới dạng offline – local, từ việc tạo dataset, huấn luyện mô hình, đánh giá và triển khai chạy thử bằng giao diện web mini (Gradio).
1. Tổng quan dự án
Dự án gồm 4 phần cốt lõi:
1.1. Thu thập dữ liệu (Dataset Crawling)
Dữ liệu hình ảnh tiền USD thật và giả được cào tự động từ Bing Image Search thông qua script Python.
Việc tạo dataset là bước cực kỳ quan trọng, vì chất lượng mô hình AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu huấn luyện.
Dataset được xây dựng gồm hai nhóm:
-
real → hình ảnh tiền thật
-
fake → hình ảnh tiền giả
Người dùng có thể tự mở rộng dataset bằng cách bổ sung hình ảnh từ Google, camera hoặc nguồn tài liệu khác.
1.2. Huấn luyện mô hình (Model Training)
Dự án sử dụng PyTorch và mô hình ResNet18 – mạng CNN phổ biến, nhẹ, chạy tốt trên CPU.
Quy trình huấn luyện gồm:
-
Tiền xử lý ảnh
-
Load dataset
-
Chia train/validation
-
Tối ưu hoá mạng
-
Lưu mô hình thành file
model.pth
Đây là pipeline chuẩn cho các dự án Computer Vision.
1.3. Demo ứng dụng (App Demo – Gradio)
Dự án có giao diện web nhỏ chạy local, cho phép:
-
Upload hình ảnh tờ tiền
-
AI dự đoán “Real” hoặc “Fake”
-
HIển thị độ chính xác (confidence score)
1.4. Hệ thống cải thiện dữ liệu sai
Ứng dụng hỗ trợ khi AI dự đoán sai:
-
Người dùng nhập nhãn đúng
-
Ảnh được lưu lại trong thư mục chứa lỗi
-
Dùng dữ liệu này để huấn luyện lại mô hình → giúp AI ngày càng chính xác hơn
Đây chính là cơ chế AI tự học theo thời gian (Incremental Learning Concept).
2. Lợi ích của dự án đối với người học AI tại AIDaNang.com
Dự án này mang lại nhiều giá trị thực tế, đặc biệt cho người mới học:
2.1. Học được pipeline AI hoàn chỉnh
Không chỉ đơn thuần chạy vài dòng code mẫu, bạn sẽ hiểu cả quy trình:
-
Cào dữ liệu
-
Tạo dataset
-
Huấn luyện mô hình
-
Đánh giá
-
Xây dựng giao diện demo
-
Cải thiện mô hình
Đây là kỹ năng mà các công ty AI thực tế yêu cầu.
2.2. Tự triển khai được mô hình AI chạy offline
Nhiều người nghĩ AI chỉ chạy được bằng server đắt tiền, GPU mạnh.
Dự án này chứng minh:
-
Máy tính phổ thông
-
Windows bình thường
-
Không cần GPU
-
Vẫn chạy AI tốt
Điều này giúp người học tự tin hơn khi bước vào AI.
2.3. Dễ mở rộng sang các bài toán khác
Chỉ cần thay dataset, bạn có thể chuyển sang:
-
Nhận diện hộ chiếu/thẻ căn cước thật – giả
-
Phân loại hàng thật – hàng nhái
-
Nhận diện tem chống hàng giả
-
Nhận diện tiền Việt Nam (VND)
-
Kiểm tra giấy tờ giả trong giao dịch
Chỉ thay dữ liệu, code vẫn dùng được 90%.
3. Quy trình thực hiện dự án
3.1. Bước 1: Cào dữ liệu
Thông qua bing_image_downloader, script sẽ tải hàng trăm ảnh USD thật và giả.
Ví dụ:
Hai thư mục sẽ được tạo:
-
dataset/real/ -
dataset/fake/
Bạn có thể xem và xoá ảnh trùng, ảnh không phù hợp.
3.2. Bước 2: Huấn luyện mô hình
Lệnh train:
Sau khi train xong, file:
được tạo.
3.3. Bước 3: Chạy demo giao diện
Chạy:
Giao diện mở ra tại:
Tải ảnh tiền USD → AI trả kết quả.
4. Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp
Mặc dù đây chỉ là một demo, nhưng có thể phát triển thành sản phẩm thực thụ:
4.1. Cho ngân hàng – cửa hàng vàng
Tự động phân tích tiền thật – tiền giả bằng camera HD.
4.2. Cho siêu thị, cửa hàng tiện lợi
Chỉ cần một ứng dụng đơn giản chạy trên PC hoặc tablet.
4.3. Cho cổng thanh toán – fintech
Tích hợp vào hệ thống quầy giao dịch.
4.4. Cho công an – cơ quan nhà nước
Phân tích tiền giả trong điều tra.
5. Mở rộng dự án
Dự án có thể nâng cấp theo nhiều hướng:
5.1. Hỗ trợ nhiều loại tiền
VND, EUR, GBP, JPY…
5.2. Dùng mô hình mạnh hơn
EfficientNet, MobileNetV3, ViT, CLIP…
5.3. Chạy trên điện thoại
Convert sang ONNX / TFLite → chạy mobile.
5.4. Kiểm tra mức độ giả
Không chỉ “thật/giả”, mà đánh giá độ tinh vi.
5.5. Xây dựng API + WebApp
Cho doanh nghiệp sử dụng trực tiếp.
6. Kết luận
Dự án “AI Nhận Diện Tiền Thật – Tiền Giả (USD)” không chỉ là một demo minh họa mà còn là một tài liệu học tập cực kỳ giá trị cho cộng đồng AI tại Đà Nẵng và Việt Nam.
Nó bao gồm đầy đủ các kỹ năng quan trọng trong AI hiện đại:
-
Xây dựng dataset
-
Huấn luyện mô hình
-
Phân loại ảnh
-
Tinh chỉnh kết quả
-
Ứng dụng AI vào thực tế
-
Làm việc với PyTorch
-
Tạo giao diện demo
Điều quan trọng hơn cả, dự án hoàn toàn dễ hiểu, thực tiễn và chạy được trên máy tính cá nhân, giúp người học AI tự tin hơn khi bắt đầu hành trình của mình.
AIDaNang.com hướng tới trở thành nền tảng chia sẻ kiến thức AI lớn nhất miền Trung, và những dự án demo như thế này là minh chứng cho tinh thần cộng đồng – chia sẻ – học tập nghiêm túc của chúng ta.
Nếu bạn muốn mở rộng dự án, tạo sản phẩm thực tế hoặc phát triển thêm tính năng nâng cao, mình có thể hỗ trợ bất cứ lúc nào!
Be the first to comment