Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoạt động thế nào?

Có 3 loại công nghệ giám sát khuôn mặt và nhận dạng khuôn mặt chỉ là một trong số đó. Song, lo ngại lớn nhất là thông tin sinh trắc học thu thập trái phép, vi phạm quyền riêng tư.

Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ được sử dụng để xác minh danh tính của một người, bằng cách phân tích hình ảnh kỹ thuật số về khuôn mặt, sau đó so sánh với cơ sở dữ liệu đã có. Hệ thống sẽ đo các đặc điểm trên khuôn mặt như hình dạng mũi, xương quai hàm và khoảng cách giữa hai mắt.

Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong an ninh sân bay, mở khóa smartphone, thậm chí là bắt tội phạm. Phổ biến là vậy, song, việc ứng dụng công nghệ này vẫn còn gây tranh cãi, đặc biệt về việc khai thác dữ liệu, vi phạm quyền riêng tư.

Trên thực tế, có 3 loại công nghệ giám sát bằng khuôn mặt khác nhau, bao gồm trích xuất khuôn mặt, khớp khuôn mặt và nhận dạng khuôn mặt.

Trích xuất khuôn mặt sẽ xác định xem có khuôn mặt trong hình ảnh, video hay không và vị trí của nó. Hệ thống không biết danh tính của người có khuôn mặt trong ảnh và không thể liên kết hình ảnh khuôn mặt của người đó với tên, số CCCD, địa chỉ, thẻ tín dụng…

Trong khi đó, công nghệ so khớp khuôn mặt sử dụng thuật toán để tìm những khuôn mặt giống nhau. Hình ảnh khuôn mặt ban đầu có thể đến từ video quay trước đó, video trực tiếp hoặc kết hợp từ nhiều camera khác nhau.

Tuy nhiên, công nghệ này chỉ so sánh khuôn mặt đang hiển thị với một khuôn mặt đã có trong kho dữ liệu. Tên, số CCCD, thẻ tín dụng, địa chỉ hoặc thông tin tài chính sẽ không thể liên kết với hình ảnh khuôn mặt. Do đó, danh tính của người này vẫn không được tiết lộ.

Cuối cùng, nhận dạng khuôn mặt là công nghệ phổ biến nhất. Nó kết nối hình ảnh khuôn mặt của một người với thông tin cá nhân bằng cách khớp hình ảnh khuôn mặt của họ với các thông tin như họ tên, hồ sơ thẻ tín dụng, CCCD, lịch sử mua hàng, truy cập… Nhận dạng khuôn mặt có thể giúp các tổ chức xác minh danh tính của một người hoặc nhận dạng họ trên camera.

Trước đây, hệ thống nhận dạng khuôn mặt thường dựa vào hình ảnh 2D để so sánh hoặc xác định hình ảnh 2D khác từ cơ sở dữ liệu. Để hiệu quả và chính xác, hình ảnh được chụp cần phải là một khuôn mặt gần như nhìn thẳng vào máy ảnh, ánh sáng hoặc nét mặt phải tương đồng với hình ảnh trong cơ sở dữ liệu.

Đây là hạn chế lớn của những hệ thống khuôn mặt ban đầu. Ngay cả những thay đổi nhỏ nhất về ánh sáng hoặc hướng chụp cũng có thể làm giảm hiệu quả của hệ thống. Vì thế, hình ảnh không thể khớp với bất kỳ khuôn mặt nào trong cơ sở dữ liệu, dẫn đến tỷ lệ thất bại cao.

Do đó, một xu hướng mới trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt là sử dụng mô hình 3D, nhằm mang lại độ chính xác cao hơn.

Công nghệ sinh trắc học này sẽ chụp ảnh 3D theo thời gian thực, sau đó xác định đối tượng bằng các đặc điểm độc đáo và không thay đổi đáng kể theo thời gian của khuôn mặt.

Sử dụng độ sâu và trục đo không bị ảnh hưởng bởi ánh sáng, nhận dạng khuôn mặt 3D thậm chí có thể được sử dụng trong bóng tối và có khả năng nhận dạng đối tượng ở các góc nhìn khác nhau lên đến 90 độ (khuôn mặt nhìn nghiêng).

Song, nhiều người cảm thấy rủi ro vi phạm quyền riêng tư khi sử dụng các hệ thống sinh trắc học này quá lớn. Họ cũng chỉ ra rủi ro liên quan đến hành vi trộm cắp danh tính. Ngay cả các tập đoàn nhận dạng khuôn mặt cũng thừa nhận rằng công nghệ càng được sử dụng nhiều, khả năng bị đánh cắp danh tính hoặc lừa đảo càng cao.

Thậm chí, đôi khi người dùng còn không biết rằng thông tin sinh trắc học của mình đang được thu thập hoặc sử dụng cho mục đích nhận dạng khuôn mặt. “Chúng có thể được sử dụng mà không cần sự cho phép của bạn. Điều này khiến việc kiểm soát dữ liệu của bạn trở nên rất khó khăn”, chuyên gia an ninh mạng Sean Grimaldi nói với trang tin Built In.

Face ID là một ví dụ khi công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để xác minh danh tính. Hệ thống sẽ kiểm tra xem khuôn mặt của người dùng có khớp với khuôn mặt đang mở thiết bị hay không. Đối với Face ID, chi tiết khuôn mặt của từng người dùng đã được đăng ký trước đó trên thiết bị. Như vậy, thuật toán của Apple chỉ đơn giản là trả lời câu hỏi liệu người đó có phải là chủ sở hữu smartphone hay không.

Song, khi có nhiều người hơn, việc xác minh danh tính dựa trên nhận dạng khuôn mặt sẽ phức tạp. Đơn cử như tính năng gắn thẻ ảnh dựa trên nhận dạng khuôn mặt của Facebook. Nó quét ảnh của người dùng để xác định bạn bè của họ. Điều này có nghĩa là hệ thống không chỉ xác định người dùng, mà còn cố gắng phát hiện tất cả bạn bè của người dùng đã chọn tham gia tính năng gắn thẻ dựa trên nhận dạng khuôn mặt.

Khi các hệ thống nhận dạng khuôn mặt trở nên bành trướng, cơ sở dữ liệu của chúng trở nên lớn hơn và các thuật toán của chúng được giao những công việc khó khăn hơn. Chúng sẽ càng trở nên rắc rối hơn, trang tin Vox nhận định.