VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ITPLUS
ITPLUS INSTITUTE OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY
Chắc hẳn mọi người đã không còn xa lạ với những hệ thống nhận diện khuôn mặt hiện nay: camera nhận diện tội phạm, camera điểm danh trong các trường học, FaceID và rất nhiều những ứng dụng quan trọng khác. Và trong bài viết này, ITPlus Academy sẽ cùng bạn tìm hiểu những nguyên tắc cơ bản nhất của một hệ thống nhận diện khuôn mặt thông thường.
Một trường Đại học tại Việt Nam đang thử nghiệm hệ thống điểm danh thông minh, tự động nhận diện khuôn mặt sinh viên đến lớp
Tổng quan
Nhận diện khuôn mặt là một hệ thống tự động xác định và nhận dạng một người dựa trên một bức ảnh kỹ thuật số hoặc một đoạn video từ một nguồn video. Có thể hiểu đơn giản, hệ thống này so sánh các đặc điểm, thông số của một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt với một khuôn mặt được chọn trước từ hình ảnh.
Hệ thống nhận diện khuôn mặt được sử dụng nhiều trong các hệ thống an ninh và có thể so sánh với các dạng sinh trắc học khác như hệ thống nhận dạng vân tay hay tròng mắt
Nguyên tắc hoạt động cơ bản nhất
Việc đầu tiên cần làm là tách khuôn mặt cần nhận dạng ra khỏi khung cảnh xung quanh nó.
Sau khi đã có một khuôn mặt đầy đủ và không bị tác động bởi khung cảnh xung quanh, hệ thống tiến hành phân tích chúng. Khác với thị giác của con người, hệ thống sự dụng cơ sở dữ liệu là các đặc điểm của khuôn mặt một cách chi tiết và chính xác, thay vì đánh giá bằng cảm nhận như mắt người.
Mỗi khuôn mặt đều có nhiều điểm mốc, những phần lồi lõm tạo nên các đặc điểm của khuôn mặt. Các hệ thống nhận diện gương mặt định nghĩa những điểm này là những điểm nút. Mỗi mặt người có khoảng 80 điểm nút. Có thể nhận diện một số điểm nút như sau:
Có nhiều đặc điểm, thông số dùng để phân biệt khuôn mặt này với khuôn mặt khác. Đó là những điểm mốc của gương mặt, hay được định nghĩa như các điểm nút đối với hệ thống nhận diện. Hiện nay, người ta thường đánh giá một khuôn mặt đưa trên khoản 80 điểm nút, có thể liệt kê là các điểm:
Khoảng cách giữa hai mắt
Độ dài của xương hàm
Độ sâu của hốc mắt
Hình dạng của xương gò má
Chiều rộng của mũi
Hình dạng mắt
…
Một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt xác định các đặc điểm khuôn mặt bằng cách trích xuất các ranh giới, hoặc đặc điểm, từ một hình ảnh khuôn mặt của đối tượng. Từ đó các thuật toán sẽ trích xuất được các thông tin, và những tính năng này sau đó được sử dụng để tìm kiếm các hình ảnh khác với các tính năng phù hợp. Trong trường hợp sử dụng để nhận diện, cần phải lưu lại thông tin khuôn mặt để ghi nhớ trước. Các thuật toán sẽ đơn giản hóa một tập các hình ảnh khuôn mặt và sau đó nén dữ liệu khuôn mặt, chỉ lưu dữ liệu hình ảnh nào là hữu ích cho việc nhận dạng khuôn mặt.
Khi đó, muốn nhận diện sẽ so sánh hình ảnh mẫu với các dữ liệu khuôn mặt đã lưu.
Có thể chia các thuật toán nhận dạng khuôn mặt thành hai phương pháp: phương pháp trắc quang (đo sáng) và hình học. Với phương pháp trắc quang, hệ thống sử dụng phương pháp thống kế để chia tách một hình ảnh thành các giá trị và so sánh các giá trị đó với các mẫu, chênh lệch sẽ được loại bỏ. Đối với phương pháp hình học, hệ thống phân biệt thông qua nhìn vào các tính năng.
Tuy nhiên, trên đây chỉ là những nguyên tắc cơ bản và quan trọng nhất, còn thực tế hiện nay, hệ thống nhận diện khuôn mặt có nguyên tắc tương đối phức tạp để có thể nhận diện được các khuôn mặt có độ chính xác cao trong những môi trường không thực sự tối ưu như môi trường thiếu sáng, hay khuôn mặt không được chụp, quay chính diện.
Tham khảo thêm các khóa học lập trình của ITPlus Academy tại:
Lập trình nhúng với FPT SOFTWARE
trình Python & Odoo Framework với IziSolution
Khóa học thiết kế và lập trình web - PHP chuyên nghiệp
Lập trình ứng dụng di động Android
Khóa học Trí tuệ nhân tạo - Học máy cơ bản và ứng dụng
Ban Truyền thông ITPlus Academy
.jpg)
