Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì?

Công nghệ nhận diện khuôn mặt là chỉ một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận diện một người nào đó từ một hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video từ một nguồn video. Một trong những công nghệ lâu đời nhất để thực hiện điều này là so sánh các đặc điểm khuôn mặt chọn trước từ hình ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt.

Những kỹ thuật, thuật toán được sử dụng trong công nghệ nhận diện khuôn mặt

Truyền thống

Một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt xác định các đặc điểm khuôn mặt bằng cách trích xuất các ranh giới hay đặc điểm từ một hình ảnh khuôn mặt của đối tượng.
Ví dụ, một thuật toán có thể phân tích các vị trí tương đối, kích thước hoặc hình dạng của mắt, mũi, gò má và cằm. Những đặc điểm này sau đó được sử dụng để tìm kiếm điểm phù hợp với các hình ảnh khác. Các thuật toán bình thường hóa một bộ sưu tập các hình ảnh khuôn mặt và sau đó nén những dữ liệu hình ảnh nào được cho là hữu ích cho việc nhận dạng khuôn mặt. Mỗi một hình ảnh mẫu sau đó được so sánh lại với các dữ liệu khuôn mặt. Kỹ thuật này là một trong những hệ thống thành công sớm nhất của công nghệ nhận diện khuôn mặt.
Các thuật toán nhận dạng có thể được chia thành hai hướng chính, là hình học, đó là nhìn vào đặc điểm phân biệt, hoặc trắc quang (đo sáng), là sử dụng phương pháp thống kê để ‘chưng cất’ một hình ảnh thành những giá trị và so sánh các giá trị với các mẫu để loại bỏ chênh lệch.

Các thuật toán nhận dạng phổ biến bao gồm

• Principal Component Analysis (Phép phân tích thành phần chính) sử dụng các khuôn mặt riêng

• Linear Discriminate Analysis (Phân tích biệt tuyến tính), Elastic Bunch Graph Matching sử dụng thuật toán Fisherface, các mô hình Markov ẩn.

• Multilinear Subspace Learning (Luyện nhớ không gian con đa tuyến) sử dụng đại diện cơ căng, và theo dõi liên kết động thần kinh.

Nhận dạng 3D

Nhận dạng 3D là một xu hướng mới nổi lên, tuyên bố cải thiện được độ chính xác khi nhận diện. Kỹ thuật này sử dụng các cảm biến 3D để nắm bắt thông tin về hình dạng của khuôn mặt. Thông tin này sau đó được sử dụng để xác định các đặc điểm đặc biệt trên bề mặt của một khuôn mặt, chẳng hạn như các đường viền của hốc mắt, mũi và cằm.

Một lợi thế của kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt 3D là nó không bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong ánh sáng như các kỹ thuật khác. Nó cũng có thể xác định một khuôn mặt từ các góc nhìn khác nhau, trong đó có góc nhìn nghiêng. Các điểm dữ liệu ba chiều từ một khuôn mặt cải thiện lớn độ chính xác cho nhận dạng khuôn mặt. Nghiên cứu 3D được tăng cường bởi sự phát triển của các bộ cảm biến tinh vi giúp nắm bắt hình ảnh chụp khuôn mặt 3D được tốt hơn. Các cảm biến hoạt động bằng cách chiếu ánh sáng có cấu trúc lên gương mặt. Hàng chục hoặc nhiều hơn nữa các bộ cảm biến hình ảnh này có thể được đặt lên trên cùng một con chip CMOS, mỗi cảm biến sẽ thu một phần khác nhau của hình ảnh.

Phân tích kết cấu da

Một xu hướng mới nổi sử dụng các chi tiết hình ảnh của da, được chụp trong các hình ảnh kỹ thuật số hoặc máy scan tiêu chuẩn. Kỹ thuật này được gọi là phân tích kết cấu da, đưa các đường đặc trưng, hình dạng, và các điểm nốt trên làn da của một người vào một không gian toán học.

Các thử nghiệm đã chỉ ra rằng với việc bổ sung các phân tích cấu trúc của da, hiệu quả trong việc nhận ra khuôn mặt có thể tăng 20-25 phần trăm.

Ưu điểm và nhược điểm của công nghệ nhận diện khuôn mặt

So với các công nghệ khác

Trong số các kỹ thuật sinh trắc học, nhận dạng khuôn mặt có thể không phải là kỹ thuật hiệu quả nhất. Tuy nhiên, một trong những lợi thế quan trọng là nó không đòi hỏi sự hợp tác của các đối tượng thử nghiệm. Các hệ thống thiết kế được lắp đặt tại các sân bay, khu chung cư, và những nơi công cộng khác có thể xác định các cá nhân giữa đám đông, mà không bỏ sót một ai. Các loại sinh trắc học khác như dấu vân tay, quét mống mắt, và nhận dạng giọng nói không thể thực hiện được như vậy.

Nhược điểm

Công nghệ nhận diện khuôn mặt không phải là hoàn hảo và khó khăn để thực hiện trong các điều kiện nhất định. Nhận dạng khuôn mặt đã thực hiện được khá tốt ở phía mặt trước và phía chênh lệch 20 độ, nhưng ngay sau khi bạn đi về phía góc khuất, thì nó có vấn đề

Một số điều kiện mà công nghệ nhận dạng khuôn mặt không làm việc tốt

• Thiếu ánh sáng
• Đeo kính mát
• Các đối tượng có một phần khuôn mặt bị che
• Các hình ảnh độ phân giải thấp (thiết bị nhận diện khuôn mặt sử dụng camera có độ phân giải thấp)

Một bất lợi nghiêm trọng là nhiều hệ thống sẽ kém hiệu quả nếu biểu hiện khuôn mặt khác nhau. Ngay cả một nụ cười lớn, cũng có thể làm cho hệ thống giảm tính hiệu quả. Ví dụ: Canada hiện nay cho phép biểu lộ nét mặt trung tính trong ảnh chụp hộ chiếu.

Ngoài ra còn có sự thiếu thống nhất trong các dữ liệu được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng bất cứ hình ảnh nào từ nhiều đối tượng khác nhau cho đến điểm số của các đối tượng, từ một vài trăm bức hình cho tới hàng nghìn bức hình. Điều quan trọng là các nhà nghiên cứu cho phép những bộ dữ liệu mà họ sử dụng cũng có thể được sử dụng bởi người khác, hoặc có ít nhất một bộ dữ liệu chuẩn.

Ngày 18/1/2013 các nhà nghiên cứu Nhật Bản đã tạo ra một tấm che mặt riêng tư sử dụng ánh sáng gần dải hồng ngoại làm cho khuôn mặt bên dưới không thể nhận ra bởi phần mềm nhận dạng khuôn mặt.

Một số phần mềm nhận diện khuôn mặt

• digiKam (KDE)
• iPhoto (Apple)
• OpenCV (Open Source)[9]
• Photoshop Elements (Adobe Systems)
• Picasa (của Google)
• Picture Motion Browser (Sony)
• Windows Live Photo Gallery (Microsoft)

Mời các bạn theo dõi: Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? (Phần 2)

Nguồn: wikipedia.org