Công nghệ nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt là một loại phần mềm sinh trắc học ánh xạ các đặc điểm khuôn mặt của một cá nhân về mặt toán học và lưu trữ dữ liệu dưới dạng faceprint (dấu khuôn mặt). Phần mềm sử dụng các thuật toán Deep Learning để so sánh ảnh chụp trực tiếp hoặc hình ảnh kỹ thuật số với faceprint được lưu trữ để xác minh danh tính của một cá nhân.

Ứng dụng nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Phần mềm xác định 80 điểm nút trên khuôn mặt người. Các điểm nút được sử dụng để đo các biến trên khuôn mặt người, như chiều dài hoặc chiều rộng của mũi, độ sâu của hốc mắt và hình dạng của xương gò má. Hệ thống hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu cho các điểm nút trên hình ảnh kỹ thuật số của khuôn mặt và lưu trữ dữ liệu kết quả dưới dạng faceprint. Faceprint sau đó được sử dụng làm cơ sở để so sánh với dữ liệu được chụp từ các khuôn mặt trong một hình ảnh hoặc video.

Mặc dù hệ thống nhận dạng khuôn mặt chỉ sử dụng 80 điểm nút, nhưng nó có thể xác định nhanh chóng và chính xác mục tiêu khi điều kiện thuận lợi. Tuy nhiên, nếu khuôn mặt của chủ thể bị che khuất một phần, loại phần mềm này trở nên ít đáng tin cậy hơn. Theo Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST), tỷ lệ phát hiện không chính xác trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt đã giảm một nửa cứ sau 2 năm, kể từ năm 1993.

Ví dụ về nhận dạng khuôn mặt

Camera chất lượng cao trong thiết bị di động đã làm cho tính năng nhận dạng khuôn mặt trở thành một lựa chọn khả thi để xác thực cũng như nhận dạng. Chẳng hạn, iPhone X và Xs của Apple, bao gồm công nghệ Face ID, cho phép người dùng mở khóa điện thoại với một faceprint được ánh xạ bởi camera của điện thoại.

Phần mềm điện thoại, được thiết kế với tính năng tạo hình 3D để chống lại việc bị giả mạo bởi ảnh hoặc mặt nạ, sẽ chụp và so sánh hơn 30.000 biến. Face ID có thể được sử dụng để xác thực mua hàng với Apple Pay và trong iTunes Store, App Store và iBooks Store. Apple mã hóa và lưu trữ dữ liệu faceprint trên đám mây, nhưng việc xác thực diễn ra trực tiếp trên thiết bị.

Quảng cáo thông minh trong các sân bay hiện có thể xác định giới tính, dân tộc và tuổi xấp xỉ của người qua đường, sau đó nhắm mục tiêu quảng cáo đến đối tượng đó.

Facebook sử dụng phần mềm nhận dạng khuôn mặt để gắn thẻ các cá nhân trong ảnh. Mỗi khi một cá nhân được gắn thẻ trong ảnh, phần mềm sẽ lưu trữ thông tin ánh xạ về đặc điểm khuôn mặt của người đó. Khi đã thu thập đủ dữ liệu, phần mềm có thể sử dụng thông tin đó để nhận diện khuôn mặt của một cá nhân cụ thể khi người đó xuất hiện trong một bức ảnh mới. Để bảo vệ quyền riêng tư của mọi người, một tính năng có tên là Photo Review sẽ thông báo cho thành viên Facebook đã được nhận dạng.

• Cách tắt tính năng nhận diện khuôn mặt của Facebook

Các ví dụ khác về nhận dạng khuôn mặt bao gồm Amazon, MasterCard và Alibaba, những bên đã triển khai các phương thức thanh toán bằng cách nhận dạng khuôn mặt, thường được gọi là Selfie Pay.

Các nhà phát triển có thể sử dụng Amazon Rekognition, một dịch vụ phân tích hình ảnh, để thêm các tính năng nhận dạng và phân tích khuôn mặt vào một ứng dụng. Google cung cấp khả năng tương tự với API Google Cloud Vision.

Công nghệ sử dụng Machine Learning để phát hiện, khớp và nhận diện khuôn mặt, đang được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, bao gồm giải trí và tiếp thị. Chẳng hạn, hệ thống chơi game chuyển động Kinect sử dụng nhận dạng khuôn mặt để phân biệt những người chơi.

Những trường hợp sử dụng của công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng cho vô số ứng dụng, từ bảo mật đến quảng cáo. Một số trường hợp sử dụng bao gồm:

• Các nhà sản xuất điện thoại di động, như Apple, để bảo mật.
• Mạng xã hội, chẳng hạn như Facebook, để gắn thẻ các cá nhân trong ảnh.
• Bảo mật doanh nghiệp, vì các doanh nghiệp có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để vào tòa nhà.
• Tiếp thị. Các nhà tiếp thị có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định độ tuổi, giới tính và dân tộc để nhắm mục tiêu tới đối tượng cụ thể.

Những lợi ích của nhận dạng khuôn mặt

Với việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt 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.

Bảo mật và quyền riêng tư

Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đang được nghiên cứu hoặc triển khai cho bộ phận an ninh sân bay. Dữ liệu từ một hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể được thu thập và lưu trữ mà đối tượng không hay biết. Thông tin sau đó có thể bị tin tặc hoặc kẻ nào đó truy cập với mục đích xấu.

Tham khảo bài viết 4 cách để tránh nhận diện khuôn mặt trực tuyến và ở nơi công cộng để biết cách tự bảo vệ mình.