Nhận dạng khuôn mặt là một bài toán quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác cao, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với các phương pháp khác. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán FaceNet kết hợp với mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm (Multi-task Cascaded Convolutional Networks – MTCNN) để phát hiện và xác định khuôn mặt trong hệ thống chấm công. FaceNet được sử dụng để so sánh và nhận dạng khuôn mặt, trong khi MTCNN sử dụng học sâu để phát hiện khuôn mặt, xác định điểm đặc trưng và giới hạn khuôn mặt. Ngoài ra, nhóm tác giả còn thiết kế giao diện ứng dụng thân thiện với người dùng, giúp quản lí và chấm công trực quan hơn. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu quả nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác lên đến 96%, đồng thời giảm ảnh hưởng của yếu tố khách quan như ánh sáng, góc độ.