Cơ chế hoạt động của công nghệ nhận diện khuôn mặt diễn ra như thế nào?

Sau thời gian dài sử dụng, hầu hết mọi người đều thừa nhận công nghệ nhận diện khuôn mặt rất thuận tiện và hữu ích, có thể kể đến như Face ID. Tuy vậy, loại công nghệ mới này có thể dấy nên lo ngại khi mà giờ đây, khuôn mặt đã trở thành phương thức bảo mật thay cho vân tay.

Như bao công nghệ mới, nhận diện khuôn mặt vẫn tồn tại những khuyết điểm. Chúng ngày càng rõ rệt khi quân đội, cảnh sát hay người tạo nội dung deepfake đang cố tìm cách tận dụng triệt để công cụ này. Hơn bao giờ hết, chúng ta cần hiểu rõ về phương thức hoạt động của công nghệ nhận diện khuôn mặt, những hạn chế và cách người ta sẽ phát triển nó trong tương lai.

Trước khi tìm hiểu sâu hơn, ta cần hiểu rõ phương thức hoạt động của nhận diện khuôn mặt. Dưới đây là ba ứng dụng về phần mềm nhận diện khuôn mặt, kèm theo đó là lời giải thích đơn giản về cách mà nó thực hiện:

Nhận diện khuôn mặt cơ bản:;Đối với các bộ lọc như Animoji hay Instagram, camera trước sẽ tìm các đặc điểm cơ bản trên khuôn mặt: mắt, mũi, miệng. Sau đó, nó sẽ dùng các thuật toán để nhận diện, xác định biểu cảm của khuôn mặt và áp dụng những bộ lọc hình ảnh sau đó.

Nhận diện 3D: Nói một cách dễ hiểu, khi thiết lập Face ID (hoặc các chương trình tương tự) trên điện thoại của bạn, nó sẽ chụp ảnh và đo khoảng cách giữa các đặc điểm trên khuôn mặt bạn. Sau đó, mỗi lần mở khóa điện thoại, camera trước sẽ hoạt động để đo và xác nhận danh tính của bạn.

Nhận diện để xác định danh tính: Khi một tổ chức nào đó muốn dùng nhận diện khuôn mặt với mục đích bảo mật, quảng cáo hoặc kiểm soát, họ sẽ sử dụng thuật toán để đối chiếu khuôn mặt thật với cơ sở dữ liệu khuôn mặt được thu thập trước đó. Quá trình này gần giống với Face ID của Apple nhưng ở quy mô lớn hơn. Về mặt lý thuyết, bất cứ cơ sở dữ liệu nào cũng có thể được sử dụng (thẻ căn cước, hồ sơ Facebook), nhưng trên thực tế, những dữ liệu thường là hình ảnh sắc nét được yêu cầu chụp trước để dễ bề quản lý.

Là một người dùng Instagram, bạn nên biết công nghệ nhận diện khuôn mặt của ứng dụng này chỉ nằm ở mức cơ bản và vô hại. Ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về những dạng thuật toán nhận diện khác và các công nghệ đằng sau hỗ trợ cho việc nhận diện khuôn mặt:

Hầu hết các công nghệ nhận diện giờ đây đều dựa trên hình ảnh 2D

Hiện nay, phần lớn các phần mềm nhận diện khuôn mặt đều sử dụng hình ảnh 2D là chính. Tuy nhận diện 2D không hoàn toàn chính xác nhưng bù lại thuận tiện và chi phí thấp. Đa số các máy quét đều không có khả năng thu thập chiều sâu vật thể, và những bức ảnh được thu thập trong cơ sở dữ liệu nhận diện khuôn mặt (ví dụ như ảnh đại diện Facebook) cũng đều ở dạng 2D.

Hình ảnh 2D không chính xác là vì chỉ là một bức hình phẳng và thiếu đi những đặc điểm nhận dạng chiều sâu. Với một tấm hình phẳng, máy tính chỉ có thể đo được khoảng cách giữa hai mắt hoặc độ dày của miệng chứ không thể đo được mũi bạn dài bao nhiêu hay độ nhô của trán.

Ngoài ra, nhận diện 2D còn phụ thuộc vào cường độ ánh sáng xung quanh. Tức là trong bóng tối hoặc điều kiện ánh sáng yếu, nhận diện khuôn mặt sẽ không thể hoạt động. Và đây sẽ là lúc chúng ta cần đến công nghệ nhận diện 3D.

Camera hồng ngoại (IR) là giải pháp tăng cường độ sâu ảnh giúp nhận diện ngay cả trong tối

Sẽ không có gì lạ khi công nghệ nhận diện khuôn mặt cần dựa trên hình ảnh 3D. Trên thực tế, chúng liên quan chặt chẽ với nhau. Đây được gọi là công nghệ Lidar, cho phép thiết bị, lấy ví dụ là iPhone, tạo một bản đồ hồng ngoại (IR) trên khuôn mặt bạn. Bản đồ sau đó sẽ được camera IR (hoặc camera ToF) ghi nhận và truyền về điện thoại. Khi đó, camera IR có nhiệm vụ đo thời gian cần thiết để mỗi bit ánh sáng hồng ngoại đi từ khuôn mặt về lại điện thoại. Đương nhiên, ánh sáng đi từ sóng mũi ra sẽ có thời gian ngắn hơn so với từ phía hai bên tai.

Và sau khi thu thập được dữ liệu trên khuôn mặt, camera hồng ngoại giờ đây sẽ sử dụng thông tin để tái tạo lại bản đồ chiều sâu bên trong máy để bắt đầu quá trình nhận diện. So với hình ảnh 2D thông thường, nhận diện bằng chiều sâu 3D giúp làm tăng đáng kể độ chính xác của phần mềm nhận diện khuôn mặt.

Cảm biến nhiệt cho phép nhận diện vào ban đêm

Một trong những thiếu sót của nhận diện 2D là sự phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng và sẽ không thể hoạt động trong bóng tối. Và nhược điểm này có thể được khắc phục bằng cảm biến nhiệt. Cùng việc sử dụng kết hợp với cảm biến hồng ngoại, nhận diện khuôn mặt trong bóng tối giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết.

Máy ảnh nhiệt có khả năng tiếp nhận ánh sáng hồng ngoại. Cụ thể, các vật ấm, nóng sẽ phát ra hàng tấn tia hồng ngoại, trong khi các vật thể lạnh chỉ phát ra một lượng không đáng kể. Thậm chí, những chiếc máy ảnh nhiệt đắt tiền còn có khả năng phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ trên cùng một bề mặt, nên có thể nói đây là công nghệ lý tưởng để áp dụng vào nhận diện khuôn mặt.

Dưới đây là một số cách khác nhau để nhận diện khuôn mặt bằng cảm biến nhiệt. Tất cả mọi kỹ thuật đều phức tạp, nhưng nhìn chung chúng vẫn có một số điểm tương đồng cơ bản, bao gồm:

Cần nhiều hình ảnh: Một máy ảnh nhiệt cần chụp nhiều hình ảnh của một đối tượng. Và mỗi bức ảnh tập trung vào một phổ ánh sáng hồng ngoại khác nhau (sóng dài, sóng ngắn và sóng trung). Thông thường, phổ sóng dài cung cấp đầy đủ chi tiết của khuôn mặt nhất.

Bản đồ mạch máu: Những hình ảnh hồng ngoại này cũng có thể được sử dụng để trích xuất quá trình hình thành các mạch máu trong khuôn mặt một người. Tuy trông rất đáng sợ, nhưng bản đồ mạch máu có thể được sử dụng như dấu vân tay. Chúng cũng có thể được sử dụng để đo khoảng cách giữa các cơ quan trên khuôn mặt (nếu hình ảnh nhiệt kém chất lượng) hoặc để xác định vết bầm tím và sẹo.

Xác định đối tượng: Một hình ảnh tổng hợp (hoặc tập dữ liệu) được tạo bằng nhiều bức ảnh hồng ngoại. Hình ảnh tổng hợp này sau đó có thể được so sánh với cơ sở dữ liệu khuôn mặt để xác định đối tượng cụ thể.

Tất nhiên, nhận dạng khuôn mặt nhiệt sẽ chỉ được dùng trong quân đội và cũng không xuất hiện trên điện thoại trong tương lai. Thêm vào đó, cảm biến nhiệt lại không thể hoạt động tốt vào ban ngày (hoặc trong môi trường ánh sáng tốt) nên nó không có nhiều tiềm năng để ứng dụng bên ngoài quân đội.

Hạn chế của nhận diện khuôn mặt

Các công ty công nghệ đã dành khá nhiều thời gian để nghiên cứu về những thiếu sót còn tồn đọng của công nghệ mới này. Dù cảm biến hồng ngoại hay cảm biến nhiệt đều có thể khắc phục những hạn chế ấy nhưng đâu đó vẫn còn những yếu tố xuất phát từ chính người dùng:

Phụ kiện gây cản trở: Kính râm, khẩu trang hay bất kỳ phụ kiện nào khác trên khuôn mặt cùng đều hạn chế khả năng nhận diện.

Tư thế nhận diện: Nhận diện khuôn mặt hoạt động tốt nhất với góc mặt hướng về phía trước. Việc nghiêng hay xoay đầu cũng có thể làm cho khả năng nhận dạng khuôn mặt trở nên kém đi, ngay cả đối với phần mềm nhận diện dựa trên IR. Ngoài ra, một nụ cười, má phồng hoặc bất kỳ tư thế nào khác có thể thay đổi cách máy tính nhận diện khuôn mặt bạn.

Ánh sáng: Tất cả các hình thức nhận dạng khuôn mặt đều phụ thuộc vào ánh sáng, cho dù đó có là ánh sáng hồng ngoại đi chăng nữa. Do đó, điều kiện ánh sáng không lý tưởng có thể làm giảm độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt. Tuy nhiên điều này có thể khắc phục bởi các nhà khoa học hiện đang phát triển công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên sóng âm Sonar.

Cơ sở dữ liệu: Nếu không có cơ sở dữ liệu tốt, hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ không thể làm việc. Điển hình như việc nó sẽ không thể xác định được một khuôn mặt đã được xác định chính xác trước đó.

Khả năng xử lý dữ liệu: Tùy thuộc vào kích thước và định dạng của cơ sở dữ liệu, có thể mất một lúc để máy tính xử lý và xác định chính xác khuôn mặt. Trong một số tình huống, xử lý dữ liệu có thể sẽ hạn chế việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt cho các ứng dụng hàng ngày (có lẽ đó là một điều tốt).

Hiện tại, cách tốt nhất để khắc phục những hạn chế này là sử dụng song song các hình thức nhận dạng khác kết hợp với nhận diện khuôn mặt. Điện thoại của bạn sẽ yêu cầu mật khẩu hoặc dấu vân tay nếu không xác định được khuôn mặt. Và chính phủ Trung Quốc hiện đang sử dụng thẻ căn cước và công nghệ theo dõi để hạn chế các lỗi còn tồn tại trong hệ thống nhận diện khuôn mặt.

Trong tương lai, các nhà khoa học chắc chắn sẽ tìm ra cách khắc phục những vấn đề này. Họ có thể sử dụng công nghệ Sonar cùng với Lidar để tạo bản đồ khuôn mặt 3D trong bất kỳ môi trường nào, đồng thời tìm ra cách xử lý dữ liệu khuôn mặt và xác định danh tính trong một khoảng thời gian cực ngắn. Dù bằng cách nào đi chăng nữa, công nghệ này có rất nhiều khả năng khai thác nên nó rất đáng để chúng ta theo đuổi và phát triển.

Thái Âu