Quay lại NTechLab, hãng phát triển trí tuệ nhân tạo AI, về công nghệ nhận dạng khuôn mặt, đã được nói quá nhiều từ vol 1 công ty tận bây giờ. Bài này nói cả về công nghệ nhận dạng khuôn mặt nói chung trên thế giới, và cũng nói đến các công ty nhận dạng khuôn mặt khác của Nga (ví dụ VisionLabs cũng đã đươc nói đến khá nhiều), etc.
Cách công nghệ nhận dạng khuôn mặt (facial recognition technologies) đang thay đổi thế giới của chúng ta
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt của NtechLab Nga được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (US NIST - US National Institute of Standards and Technology) công nhận là tốt nhất trên thế giới. Làm thế nào nó sẽ làm cho thế giới an toàn hơn và thay đổi cuộc sống của nhân loại?
Giết người và cướp của bị tóm gọn trong tích tắc; để chẩn đoán, bác sĩ có thể chỉ cần chụp ảnh bệnh nhân; học sinh không cần phải thi nữa - camera thông minh trong lớp học sẽ xác định ai chưa học kỹ tài liệu. Một tương lai như vậy đã được tiên tri cho nhân loại bởi những người tạo ra hệ thống nhận dạng khuôn mặt - những chiếc máy ảnh đặc biệt, ngày nay đã được tìm thấy trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống. Với sự giúp đỡ của họ, bạn có thể theo dõi tội phạm, thanh toán không tiếp xúc tại các cửa hàng và đi qua các cửa quay trong tàu điện ngầm. Sinh trắc học sẽ mang lại những cơ hội nào cho kinh doanh, y học, giáo dục và cách thế giới sẽ trở nên an toàn và thuận tiện hơn với sự trợ giúp của công nghệ nhận dạng khuôn mặt - Lenta.ru đã kiểm tra trong khuôn khổ dự án CyberReality.
Đầu những năm 1960. Nhiều người ngồi vào bàn và dùng thước đo các khuôn mặt trong ảnh in. Họ quan tâm đến chiều rộng của miệng, chiều cao của trán và đặc điểm của các đặc điểm khác trên khuôn mặt: những dữ liệu này cần thiết để giúp những máy tính yếu học cách nhận dạng khuôn mặt. Nếu ngày nay, để đào tạo trí tuệ nhân tạo, chỉ cần tải hàng triệu bức ảnh lên đó là đủ, thì đơn giản là các nhà khoa học Mỹ Woody Bledsoe, Helen Chen Wolfe và Charles Bisson đã không có cơ hội như vậy.
Vào buổi bình minh của sự ra đời của công nghệ nhận dạng khuôn mặt, quá trình học tập của chương trình diễn ra trong một thời gian dài. Để tăng tốc độ, các nhà khoa học đã mua một máy tính bảng đồ họa điện tử đặc biệt - một trong những máy tính bảng đầu tiên thuộc loại này. Với sự giúp đỡ của anh ấy, Bledsoe đã xác định được tọa độ của các đặc điểm trên khuôn mặt - điều này đã giảm đáng kể thời gian đào tạo cho hệ thống.
Thuật toán được phát triển vào những năm 60 thực sự biết cách xác định một người từ một bức ảnh, nhưng công nghệ này vẫn chưa hoàn hảo: một chiếc ô tô có thể dễ dàng bị nhầm lẫn bởi nụ cười hoặc dấu hiệu lão hóa.
Mọi thứ thay đổi khi các nhà chức trách Mỹ quan tâm đến sự phát triển của các nhà khoa học. Năm 1967, họ yêu cầu Bledsoe và kỹ sư nghiên cứu Peter Hart phát triển một hệ thống để các sĩ quan cảnh sát có thể so sánh nhanh hơn các bức ảnh của những tên tội phạm tiềm năng với những bức ảnh trong cơ sở dữ liệu của họ. Kết quả là, các nhà khoa học đã tạo ra hai chương trình, thậm chí sau đó còn nhanh hơn con người vài lần: chiếc xe thực hiện nhiệm vụ trong ba phút, khiến một cảnh sát mất sáu giờ. Đúng vậy, công chúng chỉ mới biết đến những thành tựu của Bledsoe và Hart trong thời gian gần đây - cho đến năm 2005, thông tin về nghiên cứu của họ đã được phân loại.
Sau đó, người Nhật, Takeo Kanade, đã có thể loại bỏ sự can thiệp của con người khỏi quy trình và tự động hóa nhận dạng khuôn mặt, và các nhà nghiên cứu Michael Kirby và Lawrence Sirovich đã giúp chương trình xử lý việc nhận dạng một người trong các bức ảnh khác nhau, bất kể vị trí đầu và hình ảnh. tỉ lệ. Chẳng bao lâu sau, những người Mỹ Matthew Turk và Alex Pentland đã cải tiến thuật toán này bằng cách kết hợp nó với công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Đã 60 năm trôi qua kể từ khi những hệ thống như vậy đầu tiên xuất hiện, và công nghệ đã tiến xa hơn nhiều so với những gì người ta có thể tưởng tượng.
Năm 2017. Ở khu vực tội phạm nhất của Vương quốc Anh - South Wales - không có tội phạm cao cấp nhất, nhưng việc tiết lộ nó đã trở thành một cột mốc trong lịch sử nhận dạng khuôn mặt. Một chiếc xe tải được trang bị camera đã phát hiện ra tên tội phạm có khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu của các nhân viên thực thi pháp luật.
Vụ bắt giữ anh ta là lần đầu tiên một tội phạm bị giam giữ nhờ vào hệ thống nhận dạng khuôn mặt.
Đã vài năm trôi qua, và ít người ngạc nhiên rằng với sự trợ giúp của công nghệ này, người ta có thể tìm kiếm những kẻ phạm tội trong nước, bảo vệ biên giới các bang và thậm chí ngăn chặn các cuộc tấn công khủng bố. Ở Anh tương tự, camera với thuật toán thông minh được sử dụng để kiểm tra khách đến tham dự các sự kiện công cộng: một chiếc xe tải được trang bị đặc biệt với các cảm biến trên mái được lắp đặt bên cạnh lối vào. Họ quét khuôn mặt của những người đi qua và so sánh các hình ảnh thu được với cơ sở dữ liệu về tội phạm và người phạm tội. Ngay sau khi hệ thống nhận thấy một người từ căn cứ trong đám đông, nó nhanh chóng thông báo cho cảnh sát về điều này. Thủ đô London của Vương quốc Anh thường được gọi là nơi giữ kỷ lục về số lượng camera giám sát: năm 2019 có hơn 420 nghìn camera trong số đó.
Có rất nhiều máy ảnh thông minh ở Hoa Kỳ. 19 trong số 24 cơ quan chính phủ Hoa Kỳ đã sử dụng nhận dạng khuôn mặt theo cách này hay cách khác . Ví dụ, Bộ Năng lượng và Quốc phòng sử dụng một hệ thống có tên là TacID Guard Dog. Nó cho phép bạn xác định chính xác ai đã truy cập vào các đối tượng chiến lược quan trọng. Và Bộ An ninh Nội địa sử dụng một hệ thống đặc biệt để nhận ra những người ở biên giới giữa các tiểu bang. FBI thường dựa vào dữ liệu thu được từ các camera như vậy trong các cuộc điều tra của mình.
Trong tương lai, các nhà chức trách Mỹ có kế hoạch giới thiệu công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống và những người muốn ẩn náu khỏi các thuật toán thông minh sẽ tạo ra các bản đồ đặc biệt để đánh dấu nơi thiết bị mới đã xuất hiện.
Trung Quốc đã trở thành quốc gia giữ kỷ lục về số lượng camera được trang bị thuật toán thông minh. Ở các thành phố lớn của đất nước, chúng được treo khoảng 100 mét. Người ta tin rằng gần một nửa số máy ảnh thông minh trên thế giới nằm ở Celestial Empire - khoảng 400 triệu chiếc. Công nghệ này không chỉ được sử dụng để truy tìm tội phạm mà còn thu thập thông tin ảnh hưởng đến xếp hạng xã hội của người Trung Quốc - cho đến nay dự án chỉ hoạt động ở một vài khu vực thí điểm, nhưng nếu các nhà chức trách công nhận thử nghiệm là thành công, các thành phố khác sẽ tham gia nó.
Nhà ga, sân bay, điểm du lịch, trung tâm triển lãm, công viên và các tòa nhà văn phòng - camera ở Trung Quốc được lắp đặt theo đúng nghĩa đen ở mọi ngã rẽ. Những kẻ vi phạm lệnh sẽ không thể thoát khỏi công lý ở bất cứ đâu, ngay cả trong nhà vệ sinh công cộng.
Tuy nhiên, bước đột phá thực sự trong hệ thống nhận dạng khuôn mặt không phải ở Bắc Kinh xa xôi mà ở Moscow. Mọi chuyện bắt đầu khi Artem Kukharenko, tốt nghiệp Khoa Toán tính toán và Điều khiển học của Đại học Tổng hợp Moscow (Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics of Moscow State University),
tạo ra một ứng dụng nhận dạng các giống chó. Bạn bè đã giới thiệu tác phẩm của anh ấy cho một nhà đầu tư tiềm năng, sau đó họ quyết định không giới hạn chúng ta với chó, mà nhắm đến một thị trường hứa hẹn hơn - nhận dạng khuôn mặt người.
Kukharenko thành lập công ty NtechLab, công ty đã phát triển một thuật toán nhận dạng khuôn mặt độc đáo dựa trên mạng nơ-ron tự học (self-learning neural networks). Vì muốn kiểm tra trình độ của họ,
nhóm nghiên cứu đã gửi thuật toán tới The MegaFace Benchmark uy tín tại Đại học Washington, Hoa Kỳ. Thật bất ngờ đối với mọi người, giải pháp NtechLab được công nhận là tốt nhất, người Nga đã qua mặt ngay cả một gã khổng lồ như Google. Kukharenko và nhóm của anh ấy phải đối mặt với một sự phấn khích chưa từng có: tất cả mọi người đều trở nên quan tâm đến thuật toán - các nhà đầu tư, khách hàng tiềm năng, nhà báo.
Để cho thấy thuật toán của họ có khả năng gì, vào năm 2016, Kukharenko đã cung cấp ứng dụng FindFace cho người dùng VKontakte.
Nó đã tìm thấy một người chỉ trong vài giây từ một bức ảnh trong cơ sở người dùng trị giá hàng triệu đô la. Hơn nữa, thuật toán đã nhận ra tuổi, giới tính và cảm xúc của anh ấy. Điều này càng thúc đẩy sự quan tâm đến NtechLab.
Công nghệ NtechLab hiện được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (US NIST - US National Institute of Standards and Technology) công nhận là tốt nhất trên thế giới. Ưu điểm của nó là chương trình chỉ mất chưa đầy một giây để tìm kiếm cơ sở dữ liệu: trong thời gian này, trí tuệ nhân tạo quản lý để xác minh hình ảnh với một tỷ khuôn mặt.
Từ lâu,
ngành công nghiệp này đã tự hỏi ai sẽ có được giải pháp độc đáo của các nhà phát triển Nga. Vào năm 2017, người ta biết rằng công nghệ này đã được chính quyền Moscow áp dụng: giải pháp nhận dạng khuôn mặt NtechLab đã được đưa vào hệ thống giám sát video của thành phố. Sau đó, mạng lưới bao gồm 160 nghìn máy quay video - chúng được trang bị cho 95% lối vào của các tòa nhà dân cư trong thành phố.
Theo tính toán của TelecomDaily, năm 2020 có 13,5 triệu camera CCTV ở Nga. Cứ 1.000 người Nga thì có gần 100 camera giám sát.
Trong tương lai, hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ được lắp đặt trên các camera đường phố ở mọi thành phố của Nga. Bộ trưởng Nội vụ Nga Vladimir Kolokoltsev tin rằng chỉ cần sử dụng các công nghệ cao là có thể đấu tranh hiệu quả với tội phạm. Việc triển khai thuật toán đã có kết quả: trong quá trình thử nghiệm ở Tatarstan, hệ thống đã giúp cảnh sát Almetyevsk giam giữ 11 người. Kết quả công việc của chương trình trong suốt FIFA World Cup 2018 hóa ra còn tham vọng hơn nhiều: sau đó nó cho phép bắt giữ hơn 180 người vào căn cứ của những kẻ phạm tội.
Vài trăm công dân nằm trong danh sách truy nã của liên bang đã bị bắt nhờ camera trong tàu điện ngầm ở Moscow. Chỉ trong sáu tháng, bắt đầu từ tháng 9 năm 2020, hệ thống đã giúp phát hiện 800 tên tội phạm. Cảnh sát nhận được thông báo về những người khả nghi trên tàu điện ngầm chỉ ba giây sau khi camera nhận dạng được họ.
Trong tương lai, việc truy bắt tội phạm sẽ càng trở nên thuận lợi hơn.
Hiện đã có những chiếc kính đặc biệt có camera thông minh tích hợp, được phát triển bởi công ty Trung Quốc LLVision Technology Co. Khi chủ nhân của chiếc kính nhìn vào một người, các thuật toán sẽ kiểm tra khuôn mặt của người đó bằng cơ sở dữ liệu - quá trình xử lý mất khoảng hai phút. Tính mới đã giúp ích cho cảnh sát: nếu kính nhận thấy tội phạm bị truy nã, nhân viên thực thi pháp luật sẽ được thông báo ngay lập tức. Chỉ trong một tuần rưỡi thử nghiệm thiết bị, chiếc kính đã giúp bắt giữ hơn 30 người vi phạm.
Một công nghệ tương tự đã được phát minh ở Nga. Kể từ năm 2019, cảnh sát Moscow đã thử nghiệm máy ghi video di động với tính năng nhận dạng khuôn mặt từ NtechLab. Các thiết bị có thể xác định người ở khoảng cách 3,5 đến 4,5 mét. Sở công nghệ thông tin Moscow cho biết thêm rằng họ đã áp dụng ý tưởng về kính. Chương trình sẽ được phát triển bởi NtechLab, vì vậy
đối tác Nga sẽ dành một giây để xác minh danh tính chứ không phải vài phút.
Trước đây, công nghệ nhận dạng khuôn mặt là một dự án phân loại của chính phủ, nhưng ngày nay chúng có thể được tìm thấy trong nhiều khu vực hộ gia đình. Có những camera cho phép bạn thanh toán bằng khuôn mặt của mình trong các ngân hàng, cửa hàng và nhà hàng. Những người sử dụng nhận dạng sinh trắc học không còn cần phải ghi nhớ mã pin, hiển thị tài liệu và chạm vào bề mặt bẩn - những thứ sau này trở nên đặc biệt quan trọng trong đại dịch.
Hệ thống thanh toán đầu tiên "trực diện" (in the face) trong đại dịch đã được thử nghiệm bởi chuỗi siêu thị "Lenta". Ngay sau đó, nó đã được quyết định giới thiệu công nghệ này tại các cửa hàng bán lẻ của X5 Group. Hiện bạn có thể thanh toán bằng mắt tại 150 siêu thị Perekrestok và Pyaterochka.
Bạn cũng có thể thanh toán bằng khuôn mặt của mình tại các nhà hàng. Ví dụ, trong chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh KFC, nơi đã khởi động dự án Nhà hàng của tương lai ở Nga. Để nhận đơn đặt hàng, khách hàng chỉ cần nhìn vào camera. Đúng vậy, trước tiên bạn cần đăng ký một ứng dụng đặc biệt và chụp ảnh tự sướng - cùng với đó, khuôn mặt của khách truy cập sẽ được so sánh.
Ở Trung Quốc, những thiết bị đầu cuối như vậy không còn gây ngạc nhiên cho người dân địa phương - các cửa hàng và nhà hàng ở các thành phố lớn từ lâu đã chấp nhận thanh toán trong nháy mắt.
Khách hàng của một số ngân hàng Nga cũng không cần phải nhớ mã PIN. Vào năm 2019,
hệ thống nhận dạng khuôn mặt từ công ty VisionLabs của Nga bắt đầu được sử dụng trong các máy ATM của Sberbank và Tinkoff. Một dự án thí điểm liên quan đến nhận dạng sinh trắc học cũng đã được VTB Bank khởi động.
Theo các nhà phân tích hàng đầu về nhận dạng khuôn mặt, tương lai đã đến. Vladimir Borisov, giám đốc bộ phận giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo tại Oberon cho biết: “Mức độ thâm nhập sâu rộng của công nghệ trong các ngành công nghiệp khác nhau lớn đến mức khó có thể tưởng tượng được nơi nào nó không được sử dụng hoặc có một số hạn chế trong việc sử dụng nó”. một trong những CNTT lớn nhất ở Nga. - nhà cung cấp cho ngành bán lẻ.
Giám đốc sản phẩm NtechLab, Denis Grishin, đồng ý. Tuy nhiên, hệ thống nhận dạng khuôn mặt vẫn còn cần chinh phục được nhiều lĩnh vực.
Ví dụ, các cửa hàng tạp hóa đã quan tâm đến camera thông minh: các thuật toán giúp họ tự bảo vệ mình khỏi trộm cắp và kiểm soát những nhân viên vô đạo đức. Đối với điều này, các hệ thống đặc biệt được sử dụng để thông báo cho bảo mật nếu họ thấy một người trong danh sách đen. Grishin đảm bảo rằng việc sử dụng công nghệ hàng năm có thể giảm thất thoát tiền của cửa hàng từ hai đến ba phần trăm.
Ngoài ra, theo ông, nhận dạng khuôn mặt có thể thay thế cho thẻ khách hàng thân thiết bằng nhựa. Các cửa hàng sẽ nhận ra khách hàng VIP không phải ở thời điểm thanh toán, mà ở lối vào.
Kế hoạch của chính quyền Nga là giới thiệu hệ thống nhận dạng khuôn mặt trong trường học. Máy ảnh sẽ đảm bảo rằng giáo viên và học sinh chỉ có thể vào sân sau khi họ đã xác minh danh tính của mình bằng cách nhìn qua ống kính. Nếu đề xuất giới thiệu sinh trắc học trên khuôn mặt được chấp nhận, lúc đầu hệ thống sẽ chỉ hoạt động ở những trường mà cha mẹ học sinh và giáo viên sẽ đồng ý.
Các thuật toán nâng cao thậm chí có thể đọc cảm xúc của học sinh và xác định mức độ quan tâm của họ trong lớp học. Những chiếc camera như vậy đã được gắn chặt vào hệ thống giáo dục Trung Quốc. Công nghệ này được phát triển vào năm 2016 bởi giáo sư người Trung Quốc Wei Xiaoyong. Ở Hàng Châu, Trung Quốc, một hệ thống đặc biệt được sử dụng, các thuật toán giúp theo dõi sự tiến bộ và đi học của học sinh, cũng như phân tích hành vi của trẻ em. “Hệ thống này đủ tiên tiến để ghi lại những biểu cảm tinh tế trên khuôn mặt của học sinh. Nó có thể được sử dụng để phân tích hành vi của cả lớp ”- ông khen ngợi một trong những lãnh đạo của trường địa phương.
Omar Abdul-Rahman, một bác sĩ, nghi ngờ rằng bệnh nhi ba tuổi của mình có thể bị rối loạn di truyền nghiêm trọng. Gia đình cậu bé không thể chi hàng ngàn đô la cho các cuộc kiểm tra khác nhau, vì vậy bác sĩ đề nghị tải ảnh của cậu lên ứng dụng Face2Gene và kiểm tra kết quả. Chương trình đã chẩn đoán đứa trẻ mắc hội chứng Movat-Wilson, hội chứng này sau đó đã được xác nhận bằng một phân tích đặc biệt. Thuật toán cho phép cha mẹ của bệnh nhân tránh được chi phí lớn và các bác sĩ - ngay lập tức bắt đầu điều trị mà không mất thời gian cho những chẩn đoán dài dòng.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt đã học cách xác định một số bệnh tốt hơn các bác sĩ thực thụ. Theo một nghiên cứu năm 2019 được công bố trên Natural, thuật toán học sâu DeepGestalt, hỗ trợ ứng dụng y tế Face2Gene, vượt trội hơn các chuyên gia y tế trong việc chẩn đoán hội chứng Noonan, một chứng rối loạn bẩm sinh hiếm gặp. Thuật toán đã đưa ra lựa chọn đúng chín lần trong số mười lần.
Ứng dụng Face2Gene dựa trên mạng nơ-ron, do đó, dịch vụ này không ngừng tự cải thiện: càng tải lên nhiều ảnh thì thuật toán học càng tốt. Cơ sở dữ liệu Face2Gene chứa hàng trăm nghìn bức ảnh, nhờ đó ứng dụng không ngừng được cải tiến và giúp chẩn đoán chính xác hơn.
“Nó giống như tìm kiếm trên Google. Sự so sánh này có vẻ không quá xa vời do số lượng lớn các chẩn đoán chính xác và tính dễ sử dụng của ứng dụng, ”đồng tác giả nghiên cứu Karen Gripp cho biết.
Trung tâm Ung thư Quốc tế Moscow cũng sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt: họ đã triển khai phát triển của công ty Nga VisionLabs, được tạo ra với sự hợp tác của NWA Digital. Các thuật toán xác định khách truy cập và nhân viên bằng cách sử dụng dữ liệu sinh trắc học và trợ giúp điều hướng xung quanh trang web. Theo Dmitry Markov, Giám đốc điều hành của VisionLabs, hệ thống chuẩn bị lộ trình cho bệnh nhân và cung cấp các mẹo tương tác giúp không bị lạc.
Trong tương lai gần, y học đang chờ đợi một sự đổi mới khác,
Denis Grishin từ NtechLab hứa hẹn: các bác sĩ sẽ có các thiết bị nhỏ gọn đặc biệt có thể nhận dạng khuôn mặt của bệnh nhân và hiển thị cho các chuyên gia hồ sơ bệnh án của họ với lịch sử trường hợp và chẩn đoán.
Sự phát triển trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt đã được chứng minh trong nhiều lĩnh vực khác nhau. N
hưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn kết hợp chúng ít nhất trong cùng một thành phố? Kết quả sẽ là một đô thị thông minh của tương lai - nơi cư dân cảm thấy an toàn. Những kẻ giết người, cướp và hiếp dâm không thể bị lạc trong đám đông - cảnh sát sẽ theo dõi hành tung của họ. Người lái xe say xỉn không được lái xe, vì camera tích hợp trong xe phản ứng với sự thay đổi trên khuôn mặt và không cho phép động cơ nổ máy. Người và động vật đã mất không biến mất mà không để lại dấu vết, và chính khái niệm "tai nạn" sẽ biến thành một chủ nghĩa lạc hậu. Hộ chiếu và các giấy tờ tùy thân khác sẽ vẫn còn trong quá khứ - tại sao chúng lại cần thiết nếu bạn có thể xác nhận danh tính của mình với một người?
Các chuyên gia chắc chắn rằng hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ có thể khiến thế giới trở nên như vậy. Theo Vladimir Borisov ở Oberon, với sự giúp đỡ của họ, thành phố trong tương lai sẽ trở nên an toàn hơn. Một ví dụ về việc các công nghệ thông minh đang thay đổi cuộc sống như thế nào, anh gọi các máy quay video đường phố vốn đã quen thuộc có thể nhận ra tội phạm và thông báo ngay cho cảnh sát về hành động của chúng.
Các thuật toán cũng có thể được sử dụng trên đường. Máy ảnh sẽ có thể thu thập dữ liệu, nhờ đó giao thông sẽ trở nên an toàn hơn. Ví dụ, các hệ thống thông minh sẽ phát hiện nơi mọi người băng qua đường, và sẽ có vạch dành cho người đi bộ, gờ giảm tốc, đảo an toàn hoặc giới hạn tốc độ - điều này sẽ giúp ngăn ngừa nhiều thảm kịch.
Giám đốc điều hành của VisionLabs Markov cho biết thêm:
Nhận dạng khuôn mặt trong tương lai sẽ có thể giúp đỡ trong những trường hợp khẩn cấp khác. Máy ảnh thông minh sẽ đến để giải cứu nếu một người bị mất tài liệu của họ cần khẩn cấp xác minh danh tính của họ. Ngoài ra, nhận dạng sinh trắc học sẽ làm cho cuộc sống dễ dàng hơn trong cuộc sống hàng ngày: chứng minh nhân dân, chìa khóa và thẻ giao thông sẽ đơn giản là không cần thiết.
Grishin của NtechLab cho biết hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ giúp đối phó với các tình huống không lường trước khác. Ví dụ: nếu tại một sự kiện đông người - chẳng hạn như một buổi hòa nhạc - ai đó cảm thấy tồi tệ hoặc bắt đầu thích, một thuật toán thông minh sẽ ngay lập tức phản ứng và kêu gọi sự giúp đỡ.
“Những hậu quả thảm khốc của những tình huống như vậy có thể được giảm thiểu. Để làm được điều này, cần phải có xe cứu thương túc trực gần đó và tiến hành phân luồng người. Trong những tình huống như vậy, phân tích video sẽ hữu ích, nhờ đó dữ liệu về lưu lượng truy cập tại các sự kiện được tích lũy, cũng như các hành động được ghi nhận - đánh nhau và hơn thế nữa, ”Denis Grishin, Giám đốc sản phẩm NtechLab tin tưởng.
Đồng thời, nhiều người hoài nghi không hoàn toàn tin tưởng vào các thuật toán hiện đại. Họ tin rằng máy ảnh có thể bị lừa dễ dàng - đủ để ngụy trang để không bị chú ý. Họ lo lắng về những sai lầm có thể xảy ra - nếu hệ thống nhầm người này với người khác thì sao?
Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng những lo ngại này là không chính đáng. Ba năm trước, kính hoặc mũ lưỡi trai làm giảm độ chính xác nhận dạng chỉ 3%, người sáng lập NtechLab Artem Kukharenko lưu ý. Vladimir Borisov từ Oberon đồng ý với các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đại gần như không thể đánh lừa được.
“Chức năng tiêu chuẩn bao gồm nhận dạng một người đeo mặt nạ và đeo kính. Trên cơ sở này, các thuật toán nhất định cho hoạt động của các hệ thống như vậy được xây dựng, ”ông giải thích.
Denis Grishin, Giám đốc sản phẩm của NtechLab, cho biết thêm rằng
chỉ có một sai lầm trên mỗi triệu lần nhận biết. Đồng thời, sự thiếu chính xác nằm ở chỗ hệ thống sẽ bỏ sót người bị truy nã hơn là hoạt động tích cực trong mối quan hệ với người khác.
Để nhận dạng khuôn mặt, thuật toán sử dụng một số mạng nơ-ron (neural networks). Một trong số chúng phát hiện một khuôn mặt trong ảnh hoặc video, khuôn mặt kia trích xuất một mẫu sinh trắc học và những người khác làm việc với các thuộc tính (giới tính, tuổi, kính, râu, v.v.). Trên cơ sở đó, bạn có thể thực hiện tìm kiếm nhanh trong cơ sở dữ liệu, chẳng hạn - tìm tất cả các khuôn mặt đeo kính. Một mạng nơ-ron cụ thể chịu trách nhiệm cho từng thuộc tính và tất cả chúng đều hoạt động song song.
“Nhìn chung, nhận dạng khuôn mặt hoạt động giống như cách chúng ta nhận ra người thân, bạn bè, những người thân yêu. Trong trường hợp này, chuỗi video bao gồm các khung (frame) và khung cố định từ chuỗi video bao gồm một mảng pixel (array of pixels). Nếu chúng ta nhìn thấy một khuôn mặt ở một góc độ, thì hệ thống - trong một số góc độ cùng một lúc.
Denis Grishin, Giám đốc sản phẩm NtechLab cho biết, một thuật toán được tạo ra đặc biệt có thể xác định vị trí của đầu và sửa chữa các biến dạng thị giác: ví dụ: quay mặt về vị trí chính diện.
Markov, người đứng đầu VisionLabs, xác nhận rằng
quy trình nhận dạng khuôn mặt của một người bình thường và một người cải trang gần như giống nhau. Hệ thống nhìn thấy khuôn mặt, tìm các điểm chính và tạo thành một bộ mô tả (descriptor), tức là một mẫu sinh trắc học. Đồng thời, trang điểm hoặc mũ đội đầu hoàn toàn không can thiệp vào thuật toán. Đơn giản là không thể thay đổi hoặc đóng tất cả các điểm mà thuật toán sử dụng cho công việc của nó cùng một lúc.
***
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt vẫn chưa trở nên phổ biến đối với mọi người như Internet, mặc dù các thí nghiệm đầu tiên trong cả hai lĩnh vực bắt đầu gần như song song. Kể từ thời điểm chiếc Bledsoe của Mỹ phải đo khuôn mặt bằng thước kẻ, rất nhiều thời gian đã trôi qua trước khi hệ thống nhận dạng thông minh ra đời - 60 năm. Người ta vẫn phải phát minh ra những máy tính mạnh mẽ và các kênh truyền thông tốc độ cao để công nghệ này hoạt động. Nhưng khi camera thông minh trở thành hiện thực, nhân loại đã nhanh chóng biến chúng thành một công cụ có thể giải quyết nhiều vấn đề cấp bách.
Không cần dự đoán theo chủ nghĩa tương lai để đánh giá quy mô của cách công nghệ đang thay đổi thế giới: Các nhà phát triển nhận dạng khuôn mặt đã đạt được rất nhiều. Máy ảnh thông minh đã thâm nhập vào hầu hết các lĩnh vực của đời sống tư nhân, doanh nghiệp và công cộng. Và điều này không có gì đáng ngạc nhiên: nhận dạng sinh trắc học giúp cuộc sống không chỉ dễ dàng hơn mà còn an toàn hơn.
Face to face. How will facial recognition technologies make the world safer and change the life of humanity?
Лицом к лицу.Как технологии распознавания лиц сделают мир безопаснее и изменят жизнь человечества?
Системы распознавания лиц плотно вошли в нашу жизнь. С их помощью можно не только расплачиваться на кассе и проходить в метро, а ставить диагнозы и ловить преступников. Но это еще не все: биометрия дает возможности медицине, образованию, бизнесу и другим сферам. Как распознавание лиц сделает...
lenta.ru
How facial recognition technologies are changing our world
Как технологии распознавания лиц меняют наш мир
Технология распознавания лиц российской NtechLab признана Национальным институтом стандартов и технологий США лучшей в мире. Как она сделает мир безопаснее и изменит жизнь человечества?
russianelectronics.ru
ra xa các anh táy máy lại không về được 
anh Dzê vừa mới tính được mấy cánh rừng định cắt bán sang EU làm củi cho qua mùa rét mà bọn này lại đã tính ăn tranh rồi 
