1. Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì?

Trình phân tích khuôn mặt là phần mềm xác định hoặc xác nhận danh tính của một người qua khuôn mặt của họ. Công nghệ này hoạt động bằng cách xác định và đo lường các đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể xác định khuôn mặt người trong hình ảnh hoặc video, xác định xem khuôn mặt xuất hiện trong hai hình ảnh có phải là cùng một người không hoặc tìm kiếm khuôn mặt trong một bộ sưu tập đồ sộ các hình ảnh hiện có. Các hệ thống bảo mật sinh trắc học sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng cá nhân độc nhất trong lúc triển khai người dùng hoặc đăng nhập, cũng như để tăng cường cho hoạt động xác thực người dùng. Các thiết bị di động và cá nhân cũng thường sử dụng công nghệ phân tích khuôn mặt để bảo mật thiết bị.

2. Nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Nhận dạng khuôn mặt hoạt động theo ba bước: phát hiện, phân tích và nhận dạng.

Phát hiện

Phát hiện là quá trình tìm khuôn mặt trong hình ảnh. Nhận dạng khuôn mặt được thị giác máy tính hỗ trợ có thể phát hiện và xác định khuôn mặt của cá nhân từ hình ảnh có một hoặc nhiều khuôn mặt người. Công nghệ này có thể phát hiện dữ liệu khuôn mặt ở cả nét mặt nhìn từ phía trước và từ phía bên.

Thiết bị máy sử dụng thị giác máy tính để xác định người, địa điểm và mọi thứ trong hình ảnh với độ chính xác bằng hoặc cao hơn mức của con người và với hiệu quả và tốc độ cao hơn nhiều. Nhờ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phức tạp, thị giác máy tính tự động hóa hoạt động trích xuất, phân tích, phân loại và nắm bắt thông tin hữu ích từ dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh tồn tại ở nhiều dạng, ví dụ: Hình ảnh đơn lẻ, Cảnh video, Góc nhìn từ nhiều camera, Dữ liệu ba chiều, Phân tích.

Phân tích

Sau đó, hệ thống nhận dạng khuôn mặt phân tích hình ảnh khuôn mặt. Hệ thống này ánh xạ và đọc hình dạng khuôn mặt cũng như biểu cảm trên khuôn mặt. Hệ thống xác định các điểm quan trọng trên khuôn mặt, những điểm này đóng vai trò là chìa khóa để phân biệt khuôn mặt với những vật thể khác. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt thường tìm kiếm những đặc điểm sau: Khoảng cách giữa hai mắt, Khoảng cách từ trán đến cằm, Khoảng cách giữa mũi và miệng, Độ sâu của hốc mắt, Hình dạng của gò má, Đường viền môi, tai và cằm.

Tiếp đến, hệ thống sẽ chuyển đổi dữ liệu nhận dạng khuôn mặt thành một dãy số hoặc điểm được gọi là dấu khuôn mặt (faceprint). Mỗi người sẽ có một dấu khuôn mặt độc nhất, tương tự như dấu vân tay. Thông tin được nhận dạng khuôn mặt sử dụng cũng có thể được sử dụng ngược lại để tái cấu trúc khuôn mặt của một người thành phiên bản kỹ thuật số.

Nhận dạng

Nhận dạng khuôn mặt có thể xác định một người bằng cách so sánh các khuôn mặt trong hai hoặc nhiều hình ảnh và đánh giá khả năng khớp khuôn mặt. Ví dụ: nhận dạng khuôn mặt có thể xác minh khuôn mặt có trong ảnh tự chụp bằng camera của di động khớp với khuôn mặt trong hình ảnh giấy tờ tùy thân do chính phủ cấp như giấy phép lái xe hoặc hộ chiếu, cũng như xác minh khuôn mặt có trong ảnh tự chụp không khớp với khuôn mặt trong tập hợp các khuôn mặt được chụp trước đó.

3. Ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Mở khóa điện thoại bằng nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt được ứng dụng trong phần mềm mở khóa của các thiết bị thông minh như điện thoại hay máy tính bảng. Phần mềm này được ưa chuộng bởi có tính bảo mật mạnh mẽ, bảo vệ dữ liệu cá nhân và đảm bảo thiết bị không thể truy cập được nếu điện thoại bị đánh cắp.

Thực thi pháp luật

Cơ quan thực thi pháp luật thường xuyên sử dụng tính năng nhận diện khuôn mặt. Cảnh sát thu thập ảnh chụp từ những người bị bắt và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu tội phạm để dễ dàng xác định thông tin đối tượng cũng như các đồng phạm.

Sân bay và kiểm soát biên giới

Ngày càng có nhiều khách du lịch sở hữu hộ chiếu sinh trắc học, điều này vô cùng thuận tiện khi họ không cần xếp hàng để chờ đợi kiểm tra hộ chiếu một cách thủ công mà thay vào đó chỉ cần đi bộ qua điều khiển ePassport tự động để chuẩn bị lên máy bay. Ứng dụng công nghệ này không chỉ giảm thời gian chờ đợi mà còn cho phép các sân bay cải thiện an ninh. Bộ An ninh Nội địa Hoa Kỳ dự đoán rằng nhận diện  khuôn mặt sẽ được sử dụng trên 97% khách du lịch vào năm 2023. Cũng như tại các sân bay và cửa khẩu biên giới, công nghệ này được sử dụng để tăng cường an ninh tại các sự kiện quy mô lớn như Thế vận hội.

Tìm người mất tích

Nhận diện  khuôn mặt có thể được sử dụng để tìm người mất tích và nạn nhân của nạn buôn người. Giả sử các cá nhân bị mất tích được thêm vào cơ sở dữ liệu. Trong trường hợp đó, cơ quan thực thi pháp luật có thể được cảnh báo ngay khi họ xác định được danh tính đối tượng bằng khuôn mặt – cho dù đó là trong sân bay, cửa hàng bán lẻ hay không gian công cộng khác.

Giám sát an ninh tại các cửa hàng

Nhận diện  khuôn mặt được sử dụng để xác định những người gian lận, tội phạm trộm cắp, gây rối tại các hệ thống cửa hàng. Thông qua hệ thống camera giám sát và đối chiếu về lịch sử phạm tội, có thể đưa ra cảnh báo và ngăn chặn những hành vi xấu ngay trước khi nó xảy ra.

Cải thiện trải nghiệm bán lẻ

Công nghệ này mang lại tiềm năng cải thiện trải nghiệm bán lẻ cho khách hàng. Hệ thống camera có thể nhận ra khách hàng, đưa ra đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng của họ và hướng họ đi đúng hướng, đồng thời, gợi ý cho các nhân viên tư vấn/ tiếp thị có những hành động đón tiếp phù hợp. Một ứng dụng khác là công nghệ “thanh toán bằng khuôn mặt” giúp người dùng có thể thanh toán dễ dàng, nhanh chóng.

Ngân hàng

Ứng dụng công nghệ sinh trắc học vào dịch vụ ngân hàng trực tuyến là một lợi ích khác của thuật toán này. Thay vì sử dụng mật khẩu một lần, khách hàng có thể xác thực giao dịch bằng khuôn mặt thông qua điện thoại thông minh hoặc máy tính.

Chăm sóc sức khỏe

Các bệnh viện sử dụng nhận diện  khuôn mặt để giúp chăm sóc bệnh nhân. Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang thử nghiệm việc sử dụng nhận diện  khuôn mặt để truy cập hồ sơ bệnh nhân, hợp lý hóa việc đăng ký bệnh nhân, phát hiện cảm xúc và triệu chứng của bệnh nhân, và thậm chí giúp xác định các bệnh di truyền cụ thể. AiCure đã phát triển một ứng dụng sử dụng nhận diện  khuôn mặt để đảm bảo rằng mọi người uống thuốc theo đúng quy định. Khi công nghệ sinh trắc học trở nên ít tốn kém hơn, việc áp dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dự kiến ​​sẽ tăng lên.

4. Nhận dạng khuôn mặt có chính xác không?

Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt có độ chính xác gần như hoàn hảo trong điều kiện lý tưởng. Các môi trường được kiểm soát có tỷ lệ thành công cao hơn nhưng thường thì ngoài đời thực có tỷ lệ hiệu suất thấp hơn. Khó mà dự đoán chính xác tỷ lệ thành công của công nghệ này vì không có thước đo nào có thể bao quát toàn cảnh.

Ví dụ: các thuật toán xác minh khuôn mặt khớp người với hình ảnh tham chiếu rõ ràng, chẳng hạn như giấy phép lái xe hoặc ảnh chụp chân dung, đạt tới điểm chính xác cao. Tuy nhiên, mức độ chính xác này chỉ có thể xảy ra trong những điều kiện sau: Điều chỉnh vị trí và ánh sáng nhất quán, Đặc điểm khuôn mặt rõ ràng và không bị che khuất, Màu sắc và khung cảnh phía sau được kiểm soát, Chất lượng camera và độ phân giải hình ảnh.

Một yếu tố khác tác động đến tỷ lệ lỗi là quá trình lão hóa. Theo thời gian, những thay đổi trên khuôn mặt tạo thành khó khăn khi khớp với những bức ảnh được chụp từ nhiều năm trước.

5. Nhận dạng khuôn mặt có an toàn không?

Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt người sử dụng mẫu toán học độc nhất để lưu trữ dữ liệu sinh trắc học. Do đó, những hệ thống này nằm trong số các phương pháp nhận dạng an toàn và hiệu quả nhất trong công nghệ sinh trắc học. Dữ liệu khuôn mặt có thể được ẩn danh và giữ kín để giảm rủi ro bị truy cập trái phép. Công nghệ phát hiện sự sống phân biệt người dùng là người thật với hình ảnh khuôn mặt của họ. Việc này ngăn hệ thống không bị bức ảnh của một người thật đánh lừa.

6. Những lợi ích của nhận dạng khuôn mặt

Với việc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể mang đến một loạt các lợi ích tiềm năng, bao gồm:

- Không cần phải trực tiếp tiếp xúc với thiết bị để xác thực (các kỹ thuật xác thực sinh trắc học dựa trên tiếp xúc khác như máy quét dấu vân tay, có thể không hoạt động chính xác nếu có vết bẩn trên tay của một người).

- Cải thiện mức độ bảo mật.

- Yêu cầu xử lý ít hơn so với các kỹ thuật xác thực sinh trắc học khác.

- Dễ dàng tích hợp với các tính năng bảo mật hiện có.

- Độ chính xác được cải thiện theo thời gian.

- Có thể được sử dụng để giúp tự động hóa việc xác thực.

banlegiare.com