Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

Từ việc mở khóa điện thoại thông minh, nâng cấp quy trình chấm công tại doanh nghiệp cho đến vai trò hỗ trợ quản lý an ninh quốc gia, công nghệ nhận diện khuôn mặt đang là một trong những công nghệ quan trọng và hữu ích nhất hiện nay. Vậy công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Được ứng dụng như thế nào trong cuộc sống hiện nay? Hãy cùng VNPT AI khám phá mọi khía cạnh của công nghệ đầy tiềm năng này trong bài viết dưới đây!

Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì?

Công nghệ nhận diện khuôn mặt là một dạng công nghệ sinh trắc học sử dụng các thuật toán toán học để phân tích và ánh xạ đặc điểm khuôn mặt của một cá nhân. Dữ liệu này được lưu trữ dưới dạng faceprint (dấu khuôn mặt), giúp xác định danh tính một cách chính xác. Hiểu đơn giản, công nghệ này cho phép nhận diện một người thông qua hình ảnh hoặc video bằng cách so sánh dữ liệu khuôn mặt với cơ sở dữ liệu đã lưu trữ.

Ngoài ra, để tăng độ chính xác và hiệu quả, công nghệ nhận diện khuôn mặt ngày nay còn kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI). AI không chỉ giúp phân tích dữ liệu nhanh hơn mà còn cải thiện khả năng nhận diện trong điều kiện phức tạp, chẳng hạn như thay đổi ánh sáng, góc chụp hoặc thậm chí khi khuôn mặt bị che khuất một phần.

>>> Xem thêm: eKYC là gì? Lợi ích và vai trò của định danh điện tử trong đời sống

Nguyên lý hoạt động của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt là một công nghệ tương đối phức tạp, được thực hiện theo nhiều bước. Khi người dùng lọt vào tầm quét của hệ thống camera nhận diện khuôn mặt, máy sẽ tiến hành quét và thực hiện các thuật toán nhận diện khuôn mặt để xử lý hình ảnh thu thập được. Tất cả quá trình diễn ra rất nhanh chóng và chỉ mất khoảng 2s để nhận được kết quả cuối cùng. Chi tiết cách thức hoạt động của công nghệ nhận dạng khuôn mặt được thực hiện như sau:

Bước 1: Phát hiện

Phát hiện khuôn mặt là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình nhận diện khuôn mặt. Hệ thống sẽ tìm kiếm và xác định vị trí của khuôn mặt trong hình ảnh bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy tính. Kể cả khi có nhiều khuôn mặt trong khung hình, hệ thống vẫn có thể phát hiện và làm rõ các dữ liệu khuôn mặt từ các góc độ khác nhau, bao gồm góc nhìn trực diện và bên cạnh.

Bước 2: Phân tích

Ở bước này, hệ thống tiến hành phân tích chi tiết các đặc điểm của khuôn mặt đã được thu thập. Những yếu tố được tập trung phân tích bao gồm:

• Khoảng cách giữa hai mắt
• Khoảng cách từ mũi đến miệng
• Khoảng cách từ trán đến cằm
• Hình dạng của gò má
• Độ sâu của hốc mắt
• Đường viền môi, tai, và cằm

Dựa trên các đặc điểm này, hệ thống sẽ tạo ra một chuỗi số độc nhất gọi là "faceprint", tương tự như dấu vân tay kỹ thuật số. Mỗi người sẽ có một faceprint duy nhất, giúp phân biệt rõ ràng giữa các cá nhân và có thể tái tạo khuôn mặt dưới dạng kỹ thuật số nếu cần.

Bước 3: Chuyển đổi dữ liệu

Dữ liệu khuôn mặt được mã hóa thành các mã số đặc biệt để lưu trữ và xử lý. Quá trình này giúp hệ thống hoạt động nhanh chóng và chính xác, với thời gian thực hiện thường chỉ mất dưới 2 giây.

Bước 4: So khớp dữ liệu

Faceprint thu thập được sẽ được so sánh với các dữ liệu khuôn mặt đã lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Hệ thống sử dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để xác định mức độ trùng khớp.

Bước 5: Xác nhận danh tính

Kết quả từ bước so khớp sẽ được sử dụng để xác nhận hoặc từ chối danh tính của người dùng. Nếu có sự trùng khớp, danh tính sẽ được xác minh thành công. Trường hợp không khớp kết quả, hệ thống sẽ từ chối truy cập hoặc thực hiện hành động tiếp theo.

Các phương pháp nhận diện khuôn mặt

Để hiểu hơn về công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì và ứng dụng của công nghệ này, bạn cần nắm được những phương pháp nhận diện khuôn mặt phổ biến nhất hiện nay. Trong đó, có thể kể đến một số phương pháp tiêu biểu sau:

Cách tiếp cận dựa trên hình học và khuôn mẫu (Geometric-Based / Template-Based)

Nhận diện khuôn mặt có thể được thực hiện thông qua các thuật toán dựa trên hình học hoặc khuôn mẫu. Phương pháp dựa trên khuôn mẫu sử dụng các công cụ thống kê như SVM (Support Vector Machines), PCA (Phân tích thành phần chính), LDA (Phân tích phân biệt tuyến tính), phương pháp Kernel, hoặc Trace Transforms để phân tích và nhận dạng khuôn mặt. Trong khi đó, phương pháp dựa trên hình học tập trung vào việc phân tích các đặc điểm của khuôn mặt, như khoảng cách giữa mắt, mũi, và miệng, cũng như mối quan hệ hình học giữa các đặc điểm này. Đây cũng được gọi là cách tiếp cận dựa trên đặc trưng.

Cách tiếp cận từng phần hoặc toàn bộ khuôn mặt (Piecemeal / Wholistic)

Phương pháp này khai thác mối quan hệ giữa các thành phần của khuôn mặt hoặc giữa một thành phần cụ thể với toàn bộ khuôn mặt. Một số phương pháp tập trung vào các đặc điểm như mắt, trong khi các phương pháp khác kết hợp nhiều yếu tố khác nhau. Cách tiếp cận này cũng bao gồm việc sử dụng các thuật toán như Hidden Markov Model giúp phân tích và xử lý đặc trưng khuôn mặt. Đây là một phương pháp phổ biến, đặc biệt trong việc nhận diện khuôn mặt thông qua các mẫu hình ảnh cụ thể.

Cách tiếp cận dựa trên hình dáng và mô hình (Appearance-Based / Model-Based)

Appearance-Based hoạt động chủ yếu dựa trên hình dáng, sử dụng các kỹ thuật phân tích hình ảnh kết hợp với học máy để xác định vị trí của các vùng khuôn mặt trong ảnh. Mỗi hình ảnh được biểu diễn dưới dạng một vectơ nhiều chiều, từ đó trích xuất không gian đặc trưng thông qua việc phân tích và so sánh với dữ liệu huấn luyện. Phương pháp này được chia thành hai loại: tuyến tính và phi tuyến. Ví dụ: các kỹ thuật như PCA, LDA và IDA thường áp dụng cho cách tiếp cận tuyến tính, trong khi Kernel PCA lại phù hợp với cách tiếp cận phi tuyến.

Ngược lại, phương pháp dựa trên mô hình tập trung vào việc mô phỏng hình dạng khuôn mặt. Ảnh mới được áp dụng vào mô hình, từ đó sử dụng các thông số của mô hình để thực hiện nhận diện. Cách tiếp cận này có thể được phân loại thành đối sánh đồ thị co giãn đàn hồi, áp dụng cho cả mô hình 2D và 3D (ví dụ: Elastic Bunch Graph Matching).

Cách tiếp cận dựa trên mẫu/thống kê/mạng thần kinh (Template / Statistical / Neural Networks Based)

Phương pháp đối sánh mẫu (Template Matching)

Trong phương pháp đối sánh mẫu, các đặc trưng của hình ảnh được biểu diễn thông qua các yếu tố như mẫu, mô hình, pixel hoặc kết cấu. Quá trình nhận dạng thường dựa trên các phép tính về tương quan hoặc đo lường khoảng cách giữa các yếu tố này.

Phương pháp tiếp cận thống kê (Statistical Approach)

Cách tiếp cận này sử dụng các đặc trưng để biểu diễn mẫu. Mỗi hình ảnh được quy đổi thành các đặc trưng cụ thể, sau đó áp dụng công cụ thống kê để phân tích và nhận dạng. Một số phương pháp phổ biến:

• Phân tích thành phần chính (PCA): Giảm chiều dữ liệu bằng cách trích xuất các thành phần chính từ dữ liệu đa chiều.
• Biến đổi Cosin rời rạc (DCT): Sử dụng biến đổi Fourier rời rạc để biểu diễn dữ liệu qua các hàm cosin, hỗ trợ giảm chiều hiệu quả.
• Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA): Tìm kiếm các kết hợp tuyến tính giữa các đặc trưng để phân biệt các lớp dữ liệu.
• Phép chiếu bảo toàn tính cục bộ (LPP): Giải pháp thay thế PCA, nhấn mạnh việc bảo toàn cấu trúc cục bộ, giúp tăng tốc độ nhận dạng.
• Wavelet Gabor: Phân tích hình ảnh dựa trên các wavelet 2D, tương tự hệ thống thị giác của con người, tối ưu trích xuất đặc trưng.
• Phân tích thành phần độc lập (ICA): Cung cấp biểu diễn dữ liệu độc lập, giúp nâng cao khả năng nhận diện so với PCA.
• Kernel PCA: Thực hiện PCA phi tuyến tính bằng cách sử dụng các hàm Kernel, mở rộng khả năng phân tích.

Mạng thần kinh (Neural Networks)

Mạng thần kinh sử dụng các kỹ thuật nhận dạng và phân loại mẫu, với Kohonen tiên phong trong việc chứng minh khả năng nhận diện khuôn mặt đã căn chỉnh. Nhiều phương pháp trích xuất đặc trưng bằng mạng nơ-ron, khi kết hợp với các công cụ như PCA hay LCA, tạo nên các bộ phân loại hiệu quả để nhận diện khuôn mặt.

• Mạng thần kinh với bộ lọc Gabor: Hình ảnh được tiền xử lý và chuẩn hóa trước khi phân tích qua bộ lọc Gabor, tạo ra các bước sóng đặc trưng.
• Mạng thần kinh với mô hình Markov ẩn: Kết hợp mạng nơ-ron với mô hình Markov ẩn để giảm chiều dữ liệu và tăng hiệu quả nhận diện.
• Mạng thần kinh mờ: Sử dụng perceptron nhiều lớp kết hợp với wavelet Gabor để trích xuất đặc trưng, hỗ trợ nhận diện chính xác hơn.

Một số ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Trên đây những thông tin cơ bản nhất để giải đáp cho câu hỏi công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Nhưng để có thể hiểu sâu hơn về công nghệ đặc biệt này, VNPT AI sẽ chỉ rõ về những ứng dụng của nó trong đời sống thực tiễn.

Với tính chính xác, an toàn và tiện lợi, công nghệ nhận diện khuôn mặt đang ngày càng phổ biến và trở thành một phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Tiêu biểu như:

• Phát hiện gian lận: Công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp xác định người dùng thực, ngăn chặn hành vi tạo tài khoản giả mạo trên các nền tảng trực tuyến, đồng thời hỗ trợ xác minh danh tính khi phát hiện các hoạt động đáng ngờ.

• An ninh mạng: Thay thế mật khẩu truyền thống, nhận diện khuôn mặt cung cấp biện pháp bảo mật mạnh mẽ, khó xâm phạm. Công nghệ này thường được sử dụng để mở khóa thiết bị cá nhân như điện thoại thông minh, tăng cường bảo vệ dữ liệu.
• Chăm sóc sức khỏe: Tăng cường quản lý bệnh án và quy trình đăng ký tại các cơ sở y tế, công nghệ này còn hỗ trợ phát hiện cảm giác đau và cảm xúc của bệnh nhân, giúp tối ưu hóa chất lượng chăm sóc.
• Bán lẻ: Các cửa hàng sử dụng nhận diện khuôn mặt để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, từ việc nhận diện khách hàng thân thiết đến việc đề xuất sản phẩm phù hợp.
• Quản lý an ninh công cộng: Được triển khai tại các địa điểm công cộng như nhà ga, sân vận động, hoặc khu vực đô thị, nhận diện khuôn mặt giúp phát hiện tội phạm, giám sát đám đông và duy trì trật tự xã hội.

• Kiểm soát sân bay và biên giới: Ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong hộ chiếu điện tử giúp hành khách di chuyển nhanh hơn qua các cổng tự động, giảm thời gian chờ và nâng cao tính an toàn tại các sân bay.
• Ngân hàng: Hỗ trợ xác thực giao dịch tài chính một cách an toàn và tiện lợi. Công nghệ nhận diện khuôn mặt được sử dụng để phê duyệt thanh toán, rút tiền tại ATM, hoặc thay thế mật khẩu và mã xác thực truyền thống.

Một số câu hỏi thường gặp

Bên cạnh câu hỏi lớn về khái niệm công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì, dưới đây là một số câu hỏi cũng rất được quan tâm liên quan đến công nghệ này:

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt có an toàn không?

Công nghệ nhận diện khuôn mặt được xem là an toàn nhờ vào khả năng xác thực danh tính chính xác và khó bị giả mạo. Tuy nhiên, mức độ an toàn còn phụ thuộc vào hệ thống bảo mật dữ liệu. Nếu không được quản lý chặt chẽ, công nghệ này có thể dẫn đến nguy cơ lạm dụng dữ liệu cá nhân hoặc xâm phạm quyền riêng tư.

Công nghệ nhận diện khuôn mặt có chính xác không?

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đạt độ chính xác cao, đặc biệt khi sử dụng các thuật toán tiên tiến như mạng thần kinh sâu. Tuy nhiên, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng, góc chụp hoặc thay đổi trên khuôn mặt (đeo kính, khẩu trang). Vậy nhưng, cũng không cần quá lo lắng khi các hệ thống hiện đại đang liên tục được cải tiến để giảm thiểu sai sót. Điển hình như camera AI nhận diện khuôn mặt với khả năng tự động phân tích dữ liệu, loại bỏ các cảnh báo giả do điều kiện môi trường hoặc lỗi hệ thống. 

Ưu nhược điểm của công nghệ nhận diện khuôn mặt

Mặc dù được đánh giá khá cao song bản thân công nghệ nhận diện khuôn mặt vẫn luôn tồn tại cả ưu và nhược điểm:

• Ưu điểm: Tiện lợi, nhanh chóng, nâng cao bảo mật, giảm thiểu gian lận và tự động hóa quy trình.
• Nhược điểm: Có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện ngoại cảnh, nguy cơ vi phạm quyền riêng tư và chi phí triển khai cao. Nếu không quản lý tốt, dữ liệu nhạy cảm có thể bị lạm dụng hoặc tấn công.

Tương lai của công nghệ nhận dạng khuôn mặt tại Việt Nam sẽ phát triển như thế nào?

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, công nghệ nhận diện khuôn mặt nổi lên như một "ngôi sao sáng" của lĩnh vực sinh trắc học. Theo báo cáo từ Market Research, thị trường sinh trắc học toàn cầu dự kiến đạt mức tăng trưởng đáng kinh ngạc với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên tới 13,3% và có thể đạt giá trị 136,18 tỷ USD vào năm 2031. 

Công nghệ nhận diện khuôn mặt không chỉ là một mảnh ghép quan trọng của bức tranh toàn cầu mà còn là 1 “mỏ vàng” đầy tiềm năng đối với thị trường Việt. Ở thời điểm hiện tại, nhiều công ty công nghệ Việt Nam cũng đã và đang bắt tay vào nghiên cứu, phát triển công nghệ này. 

Là một trong những đơn vị có kinh nghiệm dày dặn trên thị trường trí tuệ nhân tạo, VNPT AI hiểu rõ tầm quan trọng của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong việc thúc đẩy nền kinh tế, đơn giản hóa quy trình vận hành xã hội. Đó là lý do vì sao VNPT AI đã tập trung vào phát triển nhiều sản phẩm ứng dụng công nghệ này. Tiêu biểu phải kể đến như: VNPT eKYC - Trợ lý AI định danh và xác thực điện tử, vnFace - Trợ lý AI nhận diện gương mặt và VNPT SmartVision - Trợ lý AI nhận diện hình ảnh,... với độ chính xác sinh trắc học lên đến 99,99%.

Với khả năng xử lý nhanh và chính xác, các sản phẩm ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt của VNPT AI giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành, xử lý các dữ liệu nhanh hơn gấp nhiều lần so với trước đây. Bên cạnh đó, công nghệ chủ chốt này cũng giúp mang đến những trải nghiệm toàn diện hơn cho người dùng cá nhân, hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp nâng cao vị thế trên thị trường trong thời đại số.

Hiện các sản phẩm của VNPT AI đang được tin dùng bởi 30+ khách hàng Chính phủ, 100+ đối tác doanh nghiệp lớn như Vietcombank, MBbank, eBay, Misa, VTC Mobile,… và được trải nghiệm hàng ngày bởi hàng triệu khách hàng cá nhân trong và ngoài nước. Các sản phẩm được khách hàng đánh giá cao bởi kết quả chuẩn xác, thời gian xử lý nhanh, độ trễ thấp, đặc biệt ít bị tác động bởi các yếu tố ngoại cảnh như chất lượng ánh sáng kém, hình ảnh bị bóng, lòa,....

Kết luận

Hi vọng những thông tin trong bài viết trên của VNPT AI  đã giúp bạn rõ hơn về công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì, cũng như những ưu nhược điểm và ứng dụng thực tế của công nghệ này trong đời sống. Nhìn chung, có thể nói công nghệ nhận diện khuôn mặt là một bước đột phá trong thời đại công nghệ số, mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho cuộc sống. Từ các cơ quan nhà nước, cho tới các doanh nghiệp đều đang tích cực sử dụng công nghệ này để tối ưu quy trình hoạt động và tăng cường tính bảo mật hơn. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của Công nghệ nhận diện khuôn mặt cần xây dựng các quy định pháp lý rõ ràng và quản lý nghiêm ngặt nhằm đảm bảo tính minh bạch và an toàn.