Nhận dạng khuôn mặt là một kĩ thuật công nghệ sinh trắc học ánh xạ các đặc điểm khuôn mặt người. Tập dữ liệu ảnh Facial Expression Recognition 2013 (FER-2013) gồm có bảy loại biểu cảm khác nhau của khuôn mặt người, được tác giả dùng làm bộ dữ liệu huấn luyện trong nghiên cứu này. Hiện tại, tầm quan trọng của bảo mật hệ thống là hết sức cấp thiết, vì vậy triển khai ứng dụng xác thực nhận dạng khuôn mặt người để đăng nhập vào hệ thống, xác thực trên điện thoại thông minh, chấm công, đeo khẩu trang. Chúng tôi đề xuất mô hình học máy, học sâu với nhiều phương pháp huấn luyện khác nhau kết hợp với tập dữ liệu FER-2013, được mở rộng các định dạng ảnh kích thước (32x32, 48x48, 64x64, 72x72) nhằm mở rộng mục tiêu hướng nghiên cứu và tiến hành thực nghiệm với các mô hình LDA, NB, KNN, DT, SVM. Sau đó, đánh giá sự hiệu quả của từng mô hình các tiêu chí Accuracy, Precision và F1-Score. Kết quả thực nghiệm của chúng tôi đã đóng góp được ba vấn đề chính: một là, mở rộng định dạng bộ dataset với kích thước đa dạng hơn để làm nền tảng cho kết quả nghiên cứu
hai là mô phỏng các mô hình thuật toán khác nhau trong quá trình huấn luyện nhằm đánh giá và so sánh về các tiêu chí ở trên
ba là đề xuất mô hình học sâu CNN được đánh giá hiệu quả.