Công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ có khả năng đối sánh khuôn mặt người từ hình ảnh kỹ thuật số hoặc khung video với cơ sở dữ liệu khuôn mặt để xác nhận danh tính của một cá nhân. Mặc dù kém chính xác hơn so với nhận dạng vân tay, nó thường được ưa chuộng vì tính chất không tiếp xúc của nó. Nó chủ yếu được sử dụng trong bảo mật cá nhân, thực thi pháp luật hoặc giới thiệu kỹ thuật số trong lĩnh vực tài chính.

Cách thức hoạt động của nhận dạng khuôn mặt

Các kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt trước đây là thác Voila-Jones Haar hoặc biểu đồ các độ dốc có định hướng. Tuy nhiên, công nghệ nhận dạng khuôn mặt hiện đại dựa trên một mạng nơ-ron cụ thể được gọi là mạng nơ-ron tích tụ. Để khớp với các mẫu khuôn mặt, mạng nơ-ron tích tụ xử lý từng hình ảnh qua một số bước:

Phát hiện khuôn mặt
Căn chỉnh khuôn mặt
Trích xuất mẫu
Đối sánh mẫu
Một mạng nơ-ron tích tụ chuyển đổi mọi mẫu khuôn mặt thành một mã số với mọi mẫu được biểu thị dưới dạng vectơ số. Hai vectơ càng gần nhau thì càng có nhiều khả năng xảy ra đối mặt giữa chúng.

Độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt đang được cải thiện

Thuật toán nhận dạng khuôn mặt không chính xác như thuật toán vân tay hoặc mống mắt. Tuy nhiên, với sự phát triển của mạng nơ-ron tích tụ, độ chính xác của các thuật toán nhận dạng khuôn mặt đã tăng lên.

Độ chính xác của mỗi thuật toán được đo bằng hai lớp lỗi:

Tính tích cực sai
Tiêu cực sai
Tính xác thực giả xảy ra khi phần mềm coi ảnh của hai người khác nhau là cùng một người. Mặt khác, phủ định sai có nghĩa là phần mềm không thể nhận ra cùng một người. Luôn có sự cân bằng giữa tích cực giả và tiêu cực giả, do đó, đôi khi có thể khó thiết lập các ngưỡng trong sinh trắc học.

Độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt đang tăng lên nhanh chóng. Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt hàng đầu thế giới đã giảm tỷ lệ lỗi theo mức độ lớn (từ 10% xuống dưới 1%) chỉ trong 3 năm. Từ năm 2014 đến 2018, độ chính xác của công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã tăng gấp 20 lần. Những cải tiến liên tục này trong vài năm tới có thể sẽ mang lại vô số trường hợp sử dụng mới. Xem kết quả của Innovatrics tại đây.

Sử dụng mẫu sinh trắc học trên thiết bị cá nhân

Xác thực sinh trắc học hiện được sử dụng trên các thiết bị cá nhân thay vì mã PIN hoặc tích hợp sẵn trong ứng dụng như một công cụ xác minh hoặc giới thiệu ứng dụng. Tuy nhiên, lý do chính mà các nhà sản xuất điện thoại di động sử dụng nó là do tính tiện lợi của nó. Không cần bảo vệ và quản lý mật khẩu. Ngoài ra, cả nhận dạng vân tay và khuôn mặt đều nhanh hơn nhiều so với các phương pháp xác thực truyền thống. Ngoài ra còn có tính bảo mật cao hơn, bởi vì không ai có thể đơn giản nhìn qua để lấy cắp mật khẩu của bạn. Cuối cùng, vì có công nghệ đối sánh trên thiết bị và dữ liệu không bao giờ được cung cấp cho bên thứ ba cũng như không được lưu trữ trên đám mây, người dùng có thể chắc chắn rằng không có ai khác đang giả mạo dữ liệu đó.

Tiêu chuẩn công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Nghiên cứu đo lường, đánh giá và khả năng tương tác để thúc đẩy việc sử dụng các công nghệ sinh trắc học bao gồm các kỹ thuật khuôn mặt, vân tay, mống mắt, giọng nói và đa phương thức
Phát triển các mô hình và thước đo chung để quản lý danh tính, các tiêu chuẩn quan trọng và khả năng tương tác của danh tính điện tử
Hỗ trợ việc phát triển kịp thời các tiêu chuẩn có giá trị khoa học, phù hợp với mục đích
Phát triển các kiến trúc kiểm tra sự phù hợp được yêu cầu và các công cụ kiểm tra để kiểm tra việc triển khai các tiêu chuẩn đã chọn
Bài kiểm tra ngành uy tín nhất là Chương trình Kiểm tra Nhà cung cấp Nhận dạng Khuôn mặt NIST (FRVT), chấp nhận các bài nộp từ bất kỳ tổ chức nào trên toàn thế giới. NIST FRVT đánh giá khả năng của các thuật toán nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng một-nhiều và xác minh một-một.

Thiết Bị Nhận Diện Khuôn Mặt – Chấm Công Khuôn Mặt