Thiết bị hệ thống nhận diện khuôn mặt 2020




giả dụ hình ảnh này có dạng 3D và cơ sở dữ liệu cũng chứa các hình ảnh 3D, thì việc đối chiếu có thể tiến hành mà không phải thực hành bất kỳ đổi thay nào đối với hình ảnh đó. tuy thế, nếu hình ảnh vẫn ở dạng 2D thì sẽ có tí chút khó khăn hơn, bởi công nghệ 3D đem lại hình ảnh thực và sống động hơn so với một hình ảnh 2D phẳng lì, bất động. Nhưng công nghệ mới có thể giải quyết được khó khăn này. tỉ dụ, phần bên ngoài và bên trong của con mắt cùng với phần đỉnh mũi sẽ được lấy ra đo đạc. Sau khi việc đo đạc này hoàn tất, một thuật toán sẽ được vận dụng để chuyển hình ảnh trong cơ sở dữ liệu sang dạng 2D. Sau khi chuyển đổi, phần mềm sẽ so sánh hai hình ảnh 2D này với nhau để tìm ra đối tượng.

Cái này thì fan nhà Táo rành quá rồi 😃. Apple mới ra mắt tính năng mở khóa bằng FaceID, sau tính năng mở khóa vân tay TouchID. Mặc dù độ chuẩn xác của tính năng này còn nhiều lùm xùm, nhưng Apple đã khẳng định công nghệ bảo mật quét 3D bộ mặt có tỉ lệ sai là 1/1,000,000 thấp hơn nhiều so với Touch ID ( 1/50,000 )

https://tblcte.blogspot.com/2019/12/...-mat-2019.html


Nguyên tắc hệ thống nhận diện khuôn mặt tương lai Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video từ một nguồn video. Một trong những cách để thực hành điều này là so sánh các đặc điểm khuôn mặt chọn trước từ hình ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt.

Hệ thống này thường được dùng trong các hệ thống an ninh và có thể được so sánh với các dạng sinh trắc học khác như các hệ thống nhận dạng vân tay hay tròng mắt (theo wikipedia).

Tuy nhiên, ngay cả một kỹ thuật 3D hoàn hảo cũng có thể gặp khó khăn bởi các sắc thái biểu cảm trên gương mặt, bởi vì nó có thể gây méo mó cho sự đo đạc cũng như xác định vị trí các điểm cấp thiết cho nhận diện.

Một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt xác định các đặc điểm khuôn mặt bằng cách trích xuất các ranh giới, hoặc đặc điểm, từ một hình ảnh khuôn mặt của đối tượng. Từ đó các thuật toán sẽ trích xuất được các thông tin, và những tính năng này sau đó được sử dụng để tìm kiếm các hình ảnh khác với các tính năng hợp. Trong trường hợp sử dụng để nhận mặt, cần phải lưu lại thông báo khuôn mặt để ghi nhớ trước. Các thuật toán sẽ đơn giản hóa một tập các hình ảnh khuôn mặt và sau đó nén dữ liệu khuôn mặt, chỉ lưu dữ liệu hình ảnh nà hữu dụng cho việc nhận dạng khuôn mặt.

Cách thức dùng độ sâu và trục của các phần trên khuôn mặt không bị ảnh hưởng bởi ánh sáng, do vậy việc nhận dạng khuôn mặt 3D có thể được dùng cả trong bóng tối và có thể nhận ra khuôn mặt từ nhiều góc độ khác nhau với độ chênh lệch lên tới 90 độ. Và nhờ có việc xác định khuôn mặt dựa trên hình ảnh 3 chiều, nên nhận dạng 3D có khả năng xác định 1 khuôn mặt từ nhiều góc nhìn hơn. Số lượng các điểm dữ liệu 3 chiều khiến cho độ chính xác tăng lên đáng kể bởi sự phát triển của các bộ cảm biến tinh tướng 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 khuân 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.

Trong số các kỹ thuật sinh trắc học, nhận dạng khuôn mặt có thể không đáng tin cẩn và hiệu quả nhất. Tuy nhiên, một trong những lợi thế quan trọng là nó không đòi hỏi sự hiệp tác của các đối tượng thí nghiệm. Các hệ thống thiết kế được lắp đặt tại các phi trường, khu chung cư, và những nơi công cộng khác có thân xác định các cá nhân chủ nghĩa giữa đám đông, mà không bỏ sót một ai. Sinh trắc học khác như dấu vân tay, quét mống mắt, và nhận dạng giọng nói chẳng thể thực hiện được như vậy. Tuy nhiên, câu hỏi đã được đặt ra về hiệu quả của phần mềm nhận dạng khuôn mặt trong trường hợp của an ninh đường sắt và phi trường

Khi đó, muốn nhận mặt sẽ so sánh hình ảnh mấu với các dữ liệu khuôn mặt đã lưu.

Các thuật toán nhận dạng có thể được chia thành hai hướng chính, là hình học, đó là nhìn vào tính năng 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.

Tuy nhiên, các trường hợp nhận diện thường không phải lúc nào cũng được đo đạc trong môi trường ổn định, có thể bị ảnh hưởng ngay chỉ bởi sự thiếu sáng, hay góc nghiêng của khuôn mặt, do đó ảnh hưởng đáng kể đến độ chuẩn xác của kết quả.

Mặc dù 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 có thể ảnh hưởng tới tính chuẩn xác của phương pháp như:

Thiếu ánh sáng, đeo kính râm, tóc dài, hoặc một phần khuôn mặt bị che
Hình ảnh độ phân giải thấp
Hệ thống sẽ kém hiệu quả nếu diễn tả khuôn mặt khác nhau, thí dụ như khi cười lớn cũng có ảnh hưởng. nên chi nên chụp ảnh hộ chiếu, chứng minh thư, hay khi đi 1qua cửa hộ chiếu chụp ảnh hộ không cho mình cười là nên chi đấy

Vào tháng Bảy, một công ty Phần Lan, Uniqul đã tạo ra một hệ thống có thể thanh toán tiền ưng chuẩn nhận dạng khuôn mặt. Tại một cửa hàng, thay vì thanh toán bằng tiền mặt hoặc thẻ tín dụng, bạn chỉ cần đưa ra một biểu cảm cho máy quét để mua hàng. Một bài báo của Huffington Post trình bày công nghệ mới này, họ đã dùng nhận dạng khuôn mặt làm phương pháp bảo mật chính.

Ta có thể thấy, nhận diện khuôn mặt đang phát triển một cách chóng vánh. Qua đó, con người có thể kì vọng một số ích mà nó mang lại trong đời sống.

Tìm hiểu máy nhận dạng khuôn mặt chuẩn xác Trước hết, để có thể phân tách khuôn mặt và nhận diện, cần phải tách khuôn mặt ra khỏi quang cảnh còn lại trước đã

Tiếp đến, chính là việc phân tích gương mặt. Chúng ta nhận diện bộ mặt mọi người qua các đặc điểm, hệ thống nhận diện cũng vậy, nhưng nó thực hiện đánh giá các đặc điểm ở 1 level cao hơn, chính xác hơn là việc cảm nhận bằng mắt như của chúng ta, vì thị giác có thể bị đánh lừa mà

Mỗi khuôn mặt đều có nhiều điểm mốc, những phần lồi lõm tạo nên các đặc điểm của khuôn mặt. Các hệ thống nhận diện gương mặt định nghĩa những điểm này là những điểm nút. Mỗi mặt người có khoảng 80 điểm nút. Có thể nhận mặt một số điểm nút như sau:

Khoảng cách giữa hai mắt
Chiều rộng của mũi
Độ sâu của hốc mắt
hình dáng của xương gò má
Độ dài của xương hàm

Một xu hướng khác mới nổi lên đó là kỹ thuật phân tích kết cấu da. Quá trình này được gọi là phân tích cấu trúc bề mặt, cũng hoạt động giống như hệ thống nhận diện khuôn mặt. trước hết, đưa các đường đặc trưng, dạng hình, và các điểm nốt trên làn da của một người vào một không gian toán học. Một mảng da, gọi là dấu da (SkinPrint), sẽ được chụp thành hình ảnh . Sau đó, mảng da này được chia nhỏ ra thành nhiều khối. Bằng cách dùng thuật toán để chuyển mảng da thành một không gian toán học có thể đo đạc được, công nghệ này sau đó sẽ phân biệt từng đường nét, từng lỗ chân lông, và cấu trúc thực của bề mặt da. Điều này giúp phân biệt được cả một cặp song sinh giống hệt nhau mà một mình phần mềm nhận dạng khuôn mặt chẳng thể thực hiện được. Các thí nghiệm đã chỉ ra rằng, bằng cách phối hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt với công nghệ phân tích cấu trúc da, độ chính xác có thể tăng thêm từ 20 đến 25%.

https://www.intensedebate.com/people/NourLeech61

Xác minh có nghĩa là một hình ảnh sẽ được đối chiếu với chỉ 1 hình ảnh trong cơ sở dữ liệu (tỉ lệ 1:1). Ví dụ như, một hình ảnh của một đối tượng nào đó sẽ được đối chiếu với một hình ảnh trong cơ sở dữ liệu của Uỷ ban công cụ giao thông để xác minh xem đối tượng đó là ai.

Còn nhận diện có tức là một hình ảnh sẽ được đối chiếu với tất tật các hình ảnh trong cơ sở dữ liệu để tìm ra đối tượng (tỉ lệ 1:N). Khi đó, bạn phải ghi lại hình ảnh đối tượng và so sánh với hết thảy cơ sở dữ liệu để biết được đối tượng đó là ai.

Năm ngoái, Baidu đã giới thiệu một hệ thống nhận mặt khuôn mặt tại phi trường chính của Bắc Kinh, cho phép xác minh phi hành đoàn và nhân viên của hãng hàng không. Một sân bay ở đô thị Nanyang tỉnh Hà Nam cũng đang sử dụng một hệ thống na ná như vậy. Tuy nhiên, hệ thống của họ đang ứng dụng cho hành khách. Việc quét mặt được thực hiện và sử dụng để xác minh danh tính của họ trước khi lên tàu bay

camera kiểm soát nhận dạng khuôn mặt chính xác chắc hẳn mọi người đều biết về hệ thống nhận mặt khuân mặt rồi, trong phim hay có kiểu dùng camera tìm trong 1 đám đông để tìm tù hãm các thứ nhìn rõ ngầu,... mới rồi Apple cũng rùm beng về cái FaceID của iPhone. Chắc ít nhiều cũng có vài lần bạn đặt câu hỏi: sao nó nhận ra mặt người này để phân biệt với mặt người khác nhỉ? Trong khi mình nhìn còn chả nhận ra (??)

hiện tại, với sự phát triển của công nghệ, và với thiên hướng 3D đang thịnh hành, thì cũng tương tự vậy, chúng ta có nhận dạng khuôn mặt 3 chiều. Và đương nhiên, nghe là biết kỹ thuật này sẽ cải thiện được độ chuẩn xác nhờ việc phân tích được nhiều thông báo để so sánh hơn rồi. Kỹ thuật này sử dụng các cảm biến 3D để nắm bắt thông báo về hình trạng của khuôn mặt, rồi dùng các điểm trội trên khuôn mặt – nơi những mô cứng và xương nhìn thấy rõ nhất như đường cong của hốc mắt, mũi và cằm -- để nhận ra đối tượng. Các đặc điểm này là độc nhất đối với mỗi khuôn mặt và không thay đổi theo thời gian.

Như trong phim ấy, hệ thống quét nhận diện bộ mặt trên diện rộng hoặc đối chiếu trực tiếp với ảnh chụp phạm nhân có sẵn (kiểu poster Wanted dead or live ấy), cơ quan kiểm soát có thể tìm được đối tượng hiểm nguy đang tróc nã, đỡ hiểm nguy cho chúng ta