Tìm hiểu cách các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt đang chuyển đổi bán lẻ, an ninh và nhiều thứ khác. Tìm hiểu sâu hơn về lợi thế, hạn chế và các vấn đề đạo đức của chúng.
Hãy tưởng tượng đến nơi làm việc. Khi bạn bước vào văn phòng, một máy ảnh sẽ chụp ảnh nhanh khuôn mặt của bạn. Đằng sau hậu trường, các kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến bắt đầu hoạt động. Đầu tiên, phát hiện đối tượng được sử dụng để xác định rằng một khuôn mặt có mặt trong hình ảnh. Sau đó, nó vạch ra các điểm chính trên khuôn mặt của bạn - khoảng cách giữa mắt, hình dạng mũi và đường cong hàm của bạn. Những chi tiết này tạo ra một mã kỹ thuật số duy nhất được gọi là "faceprint".
Sau đó, khuôn mặt của bạn được so sánh với cơ sở dữ liệu khuôn mặt của nhân viên để xác nhận danh tính của bạn. Một quá trình nhanh chóng và trơn tru cho phép bạn đồng hồ dễ dàng mà không cần thẻ ID hoặc quét dấu vân tay. Nhưng nhận dạng khuôn mặt không chỉ được sử dụng để tham dự nơi làm việc. Nó cũng đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác trong cuộc sống của chúng ta.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt trong các ngành công nghiệp khác nhau. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về những lợi ích và câu hỏi đạo đức mà nhận dạng khuôn mặt mang lại.
Trước khi chúng ta đi sâu vào các cách sử dụng khác nhau của nhận dạng khuôn mặt, chúng ta hãy hiểu lợi ích của nó. Các phương pháp nhận dạng và bảo mật truyền thống, chẳng hạn như thẻ ID, mật khẩu và kiểm tra thủ công, thường liên quan đến sự chậm trễ, rủi ro gian lận và bất tiện. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt thay đổi điều này bằng cách sử dụng phần mềm tiên tiến để xác định con người một cách nhanh chóng và chính xác. Nó cải thiện bảo mật và làm cho nhiều tác vụ nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Dưới đây là một số lợi ích chính:
Một lợi ích thú vị khác là nhận dạng khuôn mặt có thể cải thiện hệ thống AI bằng cách tự động hóa các quy trình khác nhau. Nếu bạn đang tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh của mình, nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng thị giác máy tính có thể đưa hệ thống của bạn lên một tầm cao mới. Ví dụ: nhận dạng khuôn mặt có thể giúp giám sát việc tuân thủ các quy trình an toàn trong sản xuất, chẳng hạn như kiểm tra xem người lao động cụ thể có mặc thiết bị an toàn cần thiết như mũ bảo hiểm, kính bảo hộ và các thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) khác hay không. Thay vì chỉ một số công nhân mặc và không mặc đồ bảo hộ, nhận dạng khuôn mặt giúp chọn ra công nhân nào.
Vào những năm 1990, công nghệ nhận dạng khuôn mặt trở nên phổ biến với các kỹ thuật như phương pháp Eigenface, sử dụng các phương pháp toán học đơn giản để nhận dạng khuôn mặt. Tuy nhiên, những phương pháp ban đầu này không đáng tin cậy trong các tình huống thực tế vì chúng phải vật lộn với những thay đổi về ánh sáng, nét mặt và góc độ.
Vào đầu những năm 2000, các phương pháp mới đã được phát triển bằng cách sử dụng các tính năng cục bộ, như bộ lọc Gabor và Mẫu nhị phân cục bộ (LBP). Những phương pháp này tốt hơn trong việc xử lý các biến thể về ngoại hình khuôn mặt, nhưng chúng vẫn có những hạn chế và không phải lúc nào cũng đủ chính xác.
.avif)
Một bước đột phá lớn đến vào đầu những năm 2010 với sự gia tăng của học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN). Các phương pháp nâng cao như DeepFace và DeepID sử dụng nhiều lớp xử lý để tìm hiểu các tính năng chi tiết của khuôn mặt. Các phương pháp học sâu đã làm cho các hệ thống nhận dạng khuôn mặt chính xác và đáng tin cậy hơn nhiều, làm cho chúng hữu ích cho nhiều ứng dụng trong thế giới thực.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đang phát triển nhanh chóng và dự kiến sẽ đạt 13,4 tỷ đô la trên toàn cầu vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng 16,3% mỗi năm. Trên thực tế, từ năm 2017 đến 2019, 64 quốc gia đã bắt đầu sử dụng giám sát AI với nhận dạng khuôn mặt. Một trong những lý do khiến nhận dạng khuôn mặt đang được áp dụng nhanh chóng là nó có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp mà việc xác định khuôn mặt người là rất quan trọng. Hãy xem xét một vài ứng dụng một cách chi tiết.
.avif)
Trong bán lẻ, nhận dạng khuôn mặt đang thay đổi cách các cửa hàng hoạt động, giúp việc mua sắm trở nên dễ dàng và cá nhân hóa hơn. Giờ đây, cửa hàng có thể nhận ra khách hàng quen và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên các giao dịch mua trước đó của họ. Nó làm cho việc mua sắm thú vị hơn và khuyến khích khách hàng quay trở lại. Khách hàng cũng có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để thanh toán khi thanh toán, loại bỏ nhu cầu về tiền mặt hoặc thẻ.
Một ví dụ điển hình là tập đoàn bán lẻ thực phẩm lớn nhất của Nga, X5. Vào tháng 3/2021, X5 bắt đầu sử dụng hệ thống thanh toán nhận dạng khuôn mặt với Visa và Sberbank. Khách hàng có thể trả tiền bằng cách nhìn vào máy ảnh 3D. Hệ thống này giúp quản lý hàng đợi tại các cửa hàng dễ dàng hơn bằng cách đẩy nhanh quá trình thanh toán, giảm thời gian chờ đợi và giúp thanh toán nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Một trong những lợi ích lớn nhất của công nghệ nhận dạng khuôn mặt là nó cải thiện bảo mật. Trong điện thoại thông minh và các thiết bị cá nhân khác, nó cung cấp một cách nhanh chóng và an toàn để mở khóa màn hình. Bằng cách sử dụng nhận dạng khuôn mặt, các thiết bị có thể đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập thông tin nhạy cảm, khiến các cá nhân trái phép khó xâm nhập hơn. Nó bổ sung thêm một lớp bảo mật so với mật khẩu truyền thống hoặc mã PIN có thể bị đoán hoặc đánh cắp.
Nhận dạng khuôn mặt cũng được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống giám sát để giám sát không gian công cộng. Camera an ninh với nhận dạng khuôn mặt có thể xác định mọi người trong thời gian thực và giúp chính quyền nhanh chóng phát hiện ra các mối đe dọa tiềm ẩn. Ví dụ, nhận dạng khuôn mặt có thể tìm thấy tội phạm đã biết hoặc người mất tích tại các sự kiện lớn, làm cho những nơi này an toàn hơn. Các doanh nghiệp và tòa nhà chính phủ cũng sử dụng nhận dạng khuôn mặt để kiểm soát quyền truy cập vào các khu vực hạn chế. Trong khi tăng cường bảo mật, nó cũng làm cho việc kiểm tra danh tính nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Các sân bay đang thay đổi cách họ hoạt động bằng cách sử dụng nhận dạng khuôn mặt. Khi làm thủ tục, hành khách có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác minh danh tính của mình một cách nhanh chóng và an toàn. Khuôn mặt của hành khách được so sánh với khuôn mặt của họ trong giấy tờ du lịch của họ. Việc kiểm tra an ninh và lên máy bay cũng trở nên suôn sẻ hơn. Hành khách không cần xuất trình nhiều giấy tờ tùy thân. Thay vào đó, họ chỉ có thể nhìn vào máy ảnh. Nó làm cho toàn bộ trải nghiệm du lịch liền mạch hơn.
Hệ thống tương tự cũng được sử dụng trong các quy trình nhập cư tại các sân bay. Nó làm cho việc xác minh danh tính chính xác hơn, tăng tốc quá trình nhập cư và giảm tắc nghẽn. Cơ quan Hải quan và Bảo vệ Biên giới Hoa Kỳ (CBP) đã triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt tại 238 sân bay. Các hãng hàng không lớn của Hoa Kỳ như Delta, American và United đã tích hợp nhận dạng khuôn mặt vào các giai đoạn khác nhau của hành trình hành khách, từ làm thủ tục đến lên máy bay. Đến năm 2025, dự kiến hơn 53% sân bay trên thế giới sẽ sử dụng sinh trắc học tại các trạm kiểm soát an ninh.
Khi chúng tôi nói rằng nhận dạng khuôn mặt tăng tốc quá trình kiểm tra an ninh, nó không chỉ trong vài phút. Một nghiên cứu cho thấy tỷ lệ hành khách được xử lý trong vòng 30 phút tăng từ 65% lên 87% khi sinh trắc học được giới thiệu tại sân bay Dublin. Nhiều hành khách cũng đánh giá cao việc giảm thời gian chờ đợi và dễ dàng không phải xuất trình nhiều hình thức nhận dạng. Theo một cuộc khảo sát, 73% hành khách thích sử dụng nhận dạng sinh trắc học hơn các phương pháp truyền thống.
Khi công nghệ nhận dạng khuôn mặt trở nên phổ biến hơn, nó đặt ra những mối quan tâm đạo đức quan trọng cần được giải quyết. Quyền riêng tư được đặt lên hàng đầu. Các hệ thống này thu thập và lưu trữ rất nhiều dữ liệu cá nhân, như hình ảnh chi tiết về khuôn mặt của mọi người. Dữ liệu này có thể tiết lộ danh tính và thông tin nhạy cảm của một người như giới tính, tuổi tác và thậm chí cả tình trạng sức khỏe. Có nguy cơ dữ liệu này có thể bị lạm dụng, thông qua truy cập hoặc chia sẻ trái phép, gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với quyền riêng tư cá nhân.
Một mối quan tâm lớn khác là sự thiên vị và công bằng. Nhiều hệ thống nhận dạng khuôn mặt không hoạt động tốt như nhau cho tất cả mọi người. Họ thường thực hiện tồi tệ hơn đối với một số nhóm nhất định, chẳng hạn như phụ nữ và người da màu. Các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo các hệ thống này thường thiếu sự đa dạng và thiên về một số quần thể nhất định. Ví dụ, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các hệ thống nhận dạng khuôn mặt mắc nhiều lỗi hơn khi xác định các cá nhân có làn da sẫm màu hơn so với những người có làn da sáng hơn. Trong các lĩnh vực như thực thi pháp luật và tuyển dụng, nó có thể dẫn đến đối xử không công bằng và phân biệt đối xử.
Từ năm 2017 đến năm 2019, 64 quốc gia bắt đầu sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho mục đích giám sát. Việc sử dụng rộng rãi này đặt ra câu hỏi về quyền tự do dân sự. Để giải quyết những lo ngại về đạo đức này, các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, chẳng hạn như mã hóa dữ liệu và kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, là điều cần thiết để bảo vệ thông tin cá nhân. Nó cũng rất quan trọng để đào tạo các hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên các bộ dữ liệu đa dạng để giảm sự thiên vị và cải thiện sự công bằng. Các quy định và chính sách rõ ràng có thể giúp quản lý việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt và đảm bảo nó được sử dụng có trách nhiệm và đạo đức trong khi tôn trọng quyền và tự do của mọi người.
Các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt đang nhanh chóng trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, thay đổi nhiều ngành công nghiệp với các tính năng tiên tiến của chúng. Chẳng bao lâu nữa, nó có thể là một phần thường xuyên trong trải nghiệm của chúng tôi trong các cửa hàng, ngân hàng, sân bay và các không gian công cộng khác. Mặc dù chúng ta có thể thấy rõ những lợi ích, nhưng chúng ta cũng cần phải xem xét các mối quan tâm đạo đức đi kèm với nó. Khi chúng tôi tiếp tục sử dụng nhận dạng khuôn mặt, việc tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa đổi mới và tôn trọng các quy tắc ứng xử đạo đức là chìa khóa. Bằng cách này, chúng ta có thể tận dụng tối đa công nghệ trong khi bảo vệ quyền và tự do cá nhân.
Bạn muốn đi sâu hơn vào AI? Kiểm tra kho lưu trữ 📚GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng 🤝 của chúng tôi . Nếu bạn muốn đọc thêm về các ứng dụng AI, trang giải pháp của chúng tôi cho AI trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất giới thiệu các trường hợp sử dụng thú vị khác nhau.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
