Luận văn tập trung nghiên cứu và xây dựng hệ thống phát hiện giới tính tự động từ hình ảnh khuôn mặt, ứng dụng vào công tác quản lý học sinh tại Trường Phổ thông Dân tộc Nội trú (DTNT) tỉnh Quảng Ninh. Nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning), đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng và phân loại giới tính. Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ học sinh của trường và các bộ dữ liệu mở. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao, đáp ứng yêu cầu nhận diện trong điều kiện ánh sáng và góc chụp khác nhau. Hệ thống được đề xuất giúp tự động hóa quy trình điểm danh, thống kê và quản lý thông tin học sinh nội trú, giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công, đồng thời hỗ trợ nhà trường trong việc giám sát an ninh và nâng cao hiệu quả quản lý hành chính.