Phát triển tiêu chuẩn mới nhằm giảm thiểu các lỗi nhận dạng khuôn mặt

author 06:57 07/05/2020

(VietQ.vn) - Một tiêu chuẩn mới được áp dụng trong ứng dụng AI sinh trắc học được phát triển các ngành công nghệ, trong đó là công nghệ nhận dạng khuôn mặt.

Sự cần thiết của tiêu chuẩn

Các công nghệ nhận dạng khuôn mặt rất phức tạp và còn nhiều lỗi tồn đọng. Khi mà số lượng người dùng ngày càng tăng lên, các lỗi này sẽ trở nên phổ biến hơn.

IEC và ISO phối hợp với nhau để phát triển các tiêu chuẩn quốc tế về CNTT thông qua ủy ban kỹ thuật chung ( ISO / IEC JTC 1 ), thành lập ra Tiểu ban 37 bao gồm sinh trắc học và đã bắt đầu phát triển tiêu chuẩn mới ISO / IEC 24353.

Tiêu chuẩn quốc tế về giảm thiểu các lỗi nhận dạng khuôn mặt 

Nhận dạng khuôn mặt là gì và đang được sử dụng ở đâu?

Nhận diện khuôn mặt là một quá trình. Nó bắt đầu bằng việc chụp ảnh khuôn mặt. Sau đó, một thuật toán nhận dạng khuôn mặt, ngày nay được xây dựng bằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), được sử dụng để trích xuất các tính năng liên quan đến danh tính từ hình ảnh. Các tính năng này sau đó có thể được kết hợp với các tính năng được trích xuất trước đó từ các hình ảnh khác. 

Nhận dạng khuôn mặt đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng ngày càng tăng. Ví dụ như trong hộ chiếu và cấp giấy phép lái xe, nhưng nó cũng được sử dụng để xây dựng quyền truy cập và kiểm soát qua biên giới, hay trong các cuộc điều tra thực thi pháp luật.

Tại sao cần phát triển một tiêu chuẩn?

Hệ thống nhận diện khuôn mặt đôi khi mắc lỗi thông dụng, nó có thể không khớp với hình ảnh người dùng hoặc có thể liên kết không chính xác những người dùng khác

Cụ thể, một hình ảnh có thể bị suy giảm bởi các khía cạnh chất lượng hình ảnh như phơi sáng kém hoặc mờ hoặc bởi các khía cạnh về cách đối tượng thể hiện với máy ảnh. Những khả năng này thúc đẩy cho ra đời một tiêu chuẩn ISO / IEC 24353 mới. Nó nhằm mục đích giảm thiểu các lỗi nhận dạng khuôn mặt bằng cách xác định một thế hệ máy ảnh mới hiểu được hình ảnh mà máy đang cố gắng thu thập. 

Vì vậy, khái niệm tiêu chuẩn này của máy ảnh nhận diện khuôn mặt được kết hợp chặt chẽ với các phép đo đánh giá chất lượng hình ảnh được thực hiện. Như vạy, tiêu chuẩn này đã giúp công nghệ nhận dạng trở nên chuẩn hóa hơn là các cách thức dấu vân tay, hay quét nhận dạng qua mắt. Những cách thức nhận dạng đó đều được không đảm bảo các chuẩn hóa khi có lỗi xảy ra.

Ngày càng có nhiều ứng dụng quản lý danh tính dân sự và thực thi pháp luật đang sử dụng hình ảnh nhận dạng khuôn mặt. Ngoài ra còn có các chương trình mới sử dụng nhận dạng khuôn mặt, chẳng hạn như Liên minh châu Âu để xác nhận thoát sinh trắc học. Mỹ đang thí điểm nhận dạng khuôn mặt để xuất cảnh trong các sân bay, trong khi ở Ấn Độ, chương trình Aadhaar đã bắt đầu cho phép nhận dạng khuôn mặt để xác thực.

Một số vấn đề kỹ thuật được xây dựng trong tiêu chuẩn bao gồm:

  • Máy ảnh không nhận diện khuôn mặt, đây là lỗi thường xuyên xảy ra trong công nghệ nhận diện gương mặt. Điều này trái ngược với công nghệ với sinh trắc học vân tay và mắt nơi các cảm biến cho phép nhận thức rõ ràng về loại hình ảnh cần được thu thập. 
  • Sự phụ thuộc vào thông số kỹ thuật thiết kế hình ảnh - Khuôn mặt được thu thập chủ yếu bằng cách sử dụng máy ảnh được thiết lập theo tiêu chuẩn tài liệu, điều chỉnh hình học và nhiếp ảnh. Không phải máy ảnh hay bức ảnh nào cũng đủ chất lượng để có thể nhận diện.
  • Sự phụ thuộc vào mức tăng về độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt - Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt được nghiên cứu rất nhiều và mức tăng độ chính xác đã được ghi nhận. Tuy nhiên, không có nghiên cứu tương tự về cải thiện chất lượng hình ảnh khuôn mặt.

Như vậy, tiêu chuẩn này quy định các thuộc tính của các hệ thống chụp sinh trắc học nhằm cải thiện sự phù hợp của các bức ảnh để nhận dạng khuôn mặt tự động, giảm sự biến đổi trong các bức ảnh đó, cải thiện hỗ trợ nhận dạng khuôn mặt của con người và cản trở việc chỉnh sửa và chỉnh sửa ảnh bất hợp pháp .

Nó cũng bao gồm các thông số kỹ thuật cho các chức năng mới cho các hệ thống con chụp ảnh khuôn mặt nhắm vào chất lượng hình ảnh. Vai trò chính là thu thập các hình ảnh khuôn mặt nguyên sơ từ các đối tượng phù hợp có trong cơ sở dữ liệu đã lưu. Ngoài ra, nhận diện khuôn mặt cũng giúp giải quyết các vấn đề khác, ví dụ, bổ sung hỗ trợ cho việc xét xử pháp y của con người; bảo vệ, chống hình ảnh và giả mạo; hợp nhất các quy trình in.

Bảo Linh

Lean - phương pháp giúp DN phát triển theo hướng tinh gọn và hiệu quả trong mùa dịch Covid-19(VietQ.vn) - doanh nghiệp cần xây dựng kế hoạch dài hạn để phục hồi và tăng trưởng năng suất. Trong đó, việc ứng dụng các giải pháp cải tiến giúp tinh gọn nguồn nhân lực, giảm thiểu các lãng phí và nâng cao năng suất cho người lao động là việc làm cần thiết và cần thực hiện ngay.
Thích và chia sẻ bài viết:

tin liên quan

video hot

Về đầu trang