Công nghệ nhận diện khuôn mặt

30/08/2013 16:36

Theo thời gian, công nghệ bảo mật đã phát triển theo hướng sinh trắc học, đó là bảo mật bằng phương pháp nhận dạng khuôn mặt. Loại bảo mật này có gì đặc biệt?.

Nhận dạng khuôn mặt là một khái niệm còn khá mới mẻ, nó mới chỉ được phát triển vào những năm 60 của thế kỷ trước. Khi đó, người ta phải dùng tới những phương pháp tính toán thủ công để xác định vị trí, khoảng cách và các bộ phận trên khuôn mặt. Về sau, vào cuối thập niên 80, kỹ thuật nhận diện khuôn mặt dần được cải thiện khi M. Kirby và L. Sirovich phát triển phương pháp tìm mặt riêng (eigenface) sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA), một cột mốc mới trong ngành công nghệ nhận diện khuôn mặt. Ngày nay, có thể dễ dàng nhận ra ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong việc điều tra tội phạm, kiểm tra hành khách ở sân bay, và xác thực truy cập vào hệ thống.

Nhận diện khuôn mặt bằng cách nào?

Thuật toán nhận diện khuôn mặt hiện chia làm hai loại là hình học (geometric) và trắc quang (photometric). Hình học nhận diện khuôn mặt dựa trên các đặc trưng trên khuôn mặt như mắt, mũi, miệng, gò má; trong khi trắc quang là phương pháp biến hình ảnh thành các giá trị và so sánh với giá trị mẫu để nhận diện. Các nhà nghiên cứu ngày nay đã phát triển những kỹ thuật nhận diện khuôn mặt riêng, nhưng phổ biến nhất hiện có ba loại chính là phân tích thành phần chính (PCA), phân tích phân lớp tuyến tính (LDA) và phương pháp đồ thị đàn hồi (EBGM).

Cách nhận diện khuôn mặt sử dụng phương pháp PCA phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu ban đầu chứa các ảnh mẫu và góc quay camera cũng như ánh sáng. Sử dụng các thuật toán đại số để tìm giá trị mặt riêng và vector riêng rồi so sánh với giá trị mẫu, ta thu được khuôn mặt cần nhận diện. Đặc điểm của phương pháp này là giảm thiểu được dữ liệu cần sử dụng làm mẫu. Trong khi đó, phương pháp LDA lại phân loại các lớp chưa biết thành các lớp đã biết, mà ở đó các khuôn mặt tạo thành một lớp và sự khác biệt giữa các khuôn mặt trong một lớp là rất nhỏ. Cả PCA và LDA đều chọn cách thống kê lấy mẫu, chọn lọc để nhận diện khuôn mặt.

Phương pháp còn lại EBGM chia mặt thành mạng lưới gồm các nút với mỗi khuôn mặt có khoảng 80 điểm nút. Vị trí của các nút giúp xác định khoảng cách giữa hai mắt, độ dài của sống mũi, độ sâu của hốc mắt, hình dạng của gò má… Điểm khó của phương pháp này là cần tính toán chính xác khoảng cách giữa các điểm nút, và do đó đôi khi nó phải dùng kết hợp với các phương pháp như PCA hay LDA.

Với những hạn chế khi sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt truyền thống, phương pháp nhận diện 3D đã trở thành hướng đi mới trong việc ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Phương pháp này lưu lại hình ảnh 3D của khuôn mặt với các điểm đặc trưng như độ cong của cằm, mũi, hốc mắt… Ưu điểm của nó là có thể nhận diện khuôn mặt ở nhiều góc độ khác nhau, không bị ảnh hưởng bởi ánh sáng.

Cũng như những phương pháp truyền thống, phương pháp nhận diện khuôn mặt 3D cũng dựa trên các thuật toán. Nó tính toán các đường cong, những điểm đặc trưng trên khuôn mặt để tạo thành những dòng lệnh duy nhất và so sánh với cơ sở dữ liệu. Chúng ta có thể dễ dàng bắt gặp quá trình so sánh này trong các bộ phim hành động của Mỹ, khi hình ảnh của một người được camera ghi lại và ngay lập tức nó được so sánh liên tục với hàng triệu khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu của cảnh sát.

Ngày nay, các công ty của Mỹ đã cải tiến phương pháp nhận diện 3D bằng việc bổ sung thêm nhận diện mẫu da, được gọi là phương pháp phân tích vân bề mặt. Phương pháp này cũng sử dụng các thuật toán chia nhỏ vùng da thành các không gian có thể đo đếm được, giúp xác định danh tính của cả những cặp sinh đôi.

Nhận diện khuôn mặt 3D vẫn chưa hoàn hảo, nó vẫn bị hạn chế đáng kể bởi các yếu tố bên ngoài như khuôn mặt bị tóc che phủ, đeo kính, hình ảnh quá mờ. Các công ty của Mỹ hiện vẫn đang liên tục tìm cách cải tiến để tăng độ chính xác cho công nghệ nhận diện khuôn mặt mà không gây khó chịu cho người bị nhận diện.

Ứng dụng nhận diện khuôn mặt

Ngày nay, hệ thống nhận diện khuôn mặt được triển khai khá rộng rãi ở Mỹ, vốn trước kia chỉ dành cho các cơ quan thực thi pháp luật của nước này. Chính phủ Mỹ hiện đang ứng dụng công nghệ này để đảm bảo an ninh quốc gia thông qua việc nhận diện khuôn mặt kẻ tội phạm ngay khi chúng xuống sân bay và loại bỏ những lá phiếu gian lận thông qua việc xác định khuôn mặt người đi bầu cử. Một ứng dụng khác rất tiềm năng là việc xác thực rút tiền từ máy rút tiền tự động ATM, một giải pháp bảo mật hứa hẹn sẽ trở nên phổ biến trong tương lai gần.

Trên lĩnh vực điện thoại di động, ứng dụng nhận diện khuôn mặt để mở máy đã có trong hệ điều hành Android 4.x, thành quả thu được của Google sau thắng lợi trong cuộc chiến bằng sáng chế trước các đối thủ cạnh tranh. Cùng thời điểm đó, Apple cũng đã tiết lộ bằng sáng chế khóa và mở khóa các dòng sản phẩm của hãng ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt, tuy nhiên, đến khi iOS 6 ra đời, tính năng này vẫn mất hút. Tuy nhiên, người dùng iOS vẫn có thể tải về ứng dụng bên thứ ba có tính năng tương tự mang tên FaceVault.

Hồi tháng 6/2012, việc mạng xã hội Facebook mua lại công ty nhận diện khuôn mặt Face.com với mức giá không được tiết lộ đã tạo ra những hy vọng nhất định cho các công ty hoạt động trong lĩnh vực này. Trước đó, Google và Sony cũng đã ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong các phần mềm của họ, tương ứng là Picasa và Picture Motion Browser. Tất nhiên, tất cả mới chỉ dừng lại ở việc tạo sự thuận tiện cho người sử dụng.

Kết

Ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong điều tra tội phạm là một bước tiến đáng hoan nghênh. Tuy nhiên, trong nhiều lĩnh vực khác, nhận diện khuôn mặt đang vướng phải những vấn đề liên quan đến pháp lý, đặc biệt là ở Mỹ và các nước phát triển ở Châu Âu. Việc Facebook phải tắt hoàn toàn tính năng nhận diện khuôn mặt ở Châu Âu vào tháng 10 năm ngoái do vi phạm quyền tự do cá nhân chỉ mới là sự khởi đầu. Đấy là chưa kể đến vấn đề bằng sáng chế vốn làm đau đầu các công ty muốn triển khai công nghệ này. Rõ ràng, công nghệ nhận diện khuôn mặt vẫn chưa thể được ứng dụng một cách rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực của cuộc sống.

DARKLORD480

Ý kiến bạn đọc (0)
Tên   Email

Lên đầu trang