Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác.
Quan điểm của họ được đưa ra dựa trên các nghiên cứu gần đây về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt.
Nhận diện gương mặt là công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái chiều. Hồi tháng 5/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.
Tại Trung Quốc, những tiến bộ về nhận diện gương mặt được sử dụng bởi nhiều thành phố để “bêu tên” và làm người vi phạm xấu hổ, tìm kiếm tội phạm giữa đám đông hay xác minh danh tính của hành khách tại sân bay. Dùng thuật toán tinh vi, các công ty công nghệ và doanh nghiệp lớn khác của Trung Quốc ứng dụng hệ thống trong bán lẻ, du lịch và ngân hàng.
Trí tuệ nhân tạo hoạt động trong hệ thống nhận diện gương mặt ra sao?
Hệ thống nhận diện gương mặt có thể xác định mọi người từ cơ sở dữ liệu hình ảnh, bao gồm ảnh tĩnh và video. Sử dụng deep learning – một nhánh của trí tuệ nhân tạo – sẽ tăng tốc độ quét gương mặt do nó học được nhiều hơn về dữ liệu nó xử lý. Các hệ thống này đòi hỏi lượng thông tin khổng lồ để có thể nhanh hơn, chính xác hơn.
Các hệ thống này sản sinh ra cái gọi là “dấu gương mặt độc nhất vô nhị” cho mỗi đối tượng thông qua đọc và đo lường từ hàng chục đến hàng ngàn “điểm nút”, bao gồm khoảng cách giữa mặt, bề ngang mũi, độ sâu hốc mắt. Với mạng lưới camere giám sát, hệ thống nhận diện xử lý nhiều đặc điểm, bao gồm chiều cao, tuổi và màu sắc quần áo.
Trên iPhone, camera của nó có thể phân tích hơn 30.000 điểm hồng ngoại và tạo ra mô hình 3D của gương mặt người dùng. Nó được thiết kế để thích ứng với các thay đổi trong diện mạo của họ như khi họ trang điểm, đội mũ, khăn, đeo kính, đeo kính áp tròng.
Đeo khẩu trang có khiến công nghệ nhận diện "bó tay"?
Theo các chuyên gia Trung Quốc thì không hẳn. Hệ thống nhận diện gương mặt tiên tiến có khả năng phân tích những phần bị giấu sau lớp khẩu trang, giúp thu hẹp các đối tượng và đưa ra phán đoán chính xác.
Nhóm các nhà nghiên cứu của Đại học Bradford (Anh) cũng đồng tình với ý kiến này. Họ xuất bản báo cáo cho biết công nghệ nhận diện gương mặt có thể xác định đúng 100% ngay cả khi phần trên, nửa bên phải hay 3/4 gương mặt bị lộ.
Nếu hệ thống chỉ được đào tạo để xác định toàn bộ gương mặt, tỉ lệ thành công của nó sẽ giảm xuống còn 40% khi chỉ lộ mắt và mũi, 60% khi nửa dưới gương mặt bị giấu. Ngược lại, tỉ lệ thành công của các hệ thống được đào tạo để nhận diện từng phần lại lên tới 90% nếu lộ mắt và mũi, thậm chí với cả những gương mặt không cho thấy mắt và mũi.
Một số công nghệ hiện đại khác hỗ trợ cho nhận diện gương mặt
Nhận diện dáng đi: Startup Watrix của Trung Quốc giới thiệu phần mềm có thể xác định một người từ khoảng cách 50m, ngay cả khi họ giấu mặt hay quay lưng với camera. Công nghệ hoạt động nhờ phân tích hàng ngàn số liệu về dáng đi của một người để xây dựng cơ sở dữ liệu lớn. Nó bao gồm dáng người, chuyển động của cánh tay, đi vòng kiềng hay đi chữ bát. Công nghệ này không yêu cầu hợp tác từ đối tượng.
Nhận diện giọng nói: Công nghệ không mới, đang được sử dụng rộng rãi như trợ lý thông minh trong xe hơi và đồ gia dụng. Phần mềm được thiết kế để nhận diện giọng nói, ghi nhớ các đặc điểm cá nhân và tự động đáp lại. Hệ thống kết hợp khá tốt với camera giám sát để ghi lại âm thanh và phân tích dữ liệu người dùng tốt hơn.
Laser nhịp tim: Bộ Quốc phòng Mỹ đã phát triển thiết bị có tên Jetson, có khả năng xác định một dấu hiệu độc nhất vô nhị của một người từ khoảng cách 200m hoặc xa hơn bằng laser hồng ngoại. Các cảm biến laser thường được dùng để tự động ghi lại xung của bệnh nhân, phát hiện thay đổi dựa trên lưu lượng máu. Ngược lại, Jetson dùng kỹ thuật gọi là rung động laser để phát hiện chuyển động bề mặt gây ra bởi nhịp tim. Lầu Năm Góc khẳng định Jetson có thể chính xác 95% trong điều kiện thích hợp và tương lai sẽ được cải thiện. Hạn chế của nó là cần cơ sở dữ liệu dấu hiệu nhịp tim lớn.
Nguồn: Trí thức trẻ