2
Công nghệ nhận diện khuôn mặt trên điện thoại là gì?
2
Member423920 đã đăng:

Em muốn tìm hiểu công nghệ nhận diện khuôn mặt trên điện thoại (như trên Galaxy S8) nhưng chưa hiểu rõ và thiếu thông tin.

Ai có thể giúp em được không? Em cảm ơn.

thêm bình luận...
1
GrayScale Life90 đã đăng:

Khi đọc câu hỏi này, mình giả sử bạn muốn biết bên trong cái thứ gọi là công nghệ nhận diện khuôn mặt thật ra nó là cái gì và tại sao nó có thể nhận diện khuôn mặt được chứ không phải là bạn muốn biết đơn giản rằng điện thoại di động A sử dụng công nghệ X hay công nghệ Y để nhận diện khuôn mặt.

Bởi vì từ "công nghệ X" hay "công nghệ Y" nó không mô tả đúng bản chất bên trong của thứ chúng ta định nói đến, nó chỉ là một hộp đen với cái tên mà nhà sản xuất muốn đặt gì cũng được, bao quát cho cái lõi bên trong, thân thiện với người sử dụng, bởi vì đa số người sử dụng đều không chuyên công nghệ thông tin, họ chỉ cần biết điện thoại di động của họ có công nghệ nhận diện khuôn mặt là đủ, họ không cần biết thêm bên dưới nó làm cái gì hết và mình nghĩ bạn không những muốn biết cái ngọn mà còn muốn đi sâu tới tận gốc rễ của chúng.

Miễn cưỡng sử dụng từ công nghệ thì có thể nói một cách tổng quát điện thoại di động sử dụng công nghệ máy học (một chuyên ngành hẹp của trí tuệ nhân tạo) để nhận diện khuôn mặt.

Gọi chung điện thoại di động là một thiết bị máy tính, điều này nói lên rằng để máy tính có thể nhận dạng được khuôn mặt người, trước hết nó cần phải học cách nhận dạng khuôn mặt, hai thứ cần có đó là cách họcdữ liệu.

Dữ liệu ở đây là tập các ảnh chứa mặt người, mục đích khi đưa dữ liệu vào các chương trình học của máy tính, từ hàng trăm ngàn các bức ảnh đó, máy tính sẽ rút trích ra những thông tin quan trọng để xác định rằng đó có phải là mặt người hay không, ví dụ nếu là mặt người thì nó chắc chắn phải có hai con mắt, mũi, miệng, ..v.v.

Cách học ở đây là cách mà chúng ta chỉ cho máy tính học như thế nào từ tập dữ liệu ảnh đã có, và trong máy học, người ta gọi chung các cách học đó là các mô hình học, chúng ta có rất nhiều các mô hình học như SVM, Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo), Deep Learning (một mô hình học được phát triển từ mạng nơ-ron nhân tạo) cho kết quả nhận dạng chính xác khuôn mặt người khá cao. Và thực tế, mô hình học Deep Learning và Neural Network đang được áp dụng cho các thiết bị Smartphone như IphoneX, Galaxy S8, ... để nhận dạng khuôn mặt.

Tóm tắt lại một chút, công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại di động khi nhìn xuống sâu hơn sẽ được biểu diễn như sau:

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại $\rightarrow$ sử dụng máy học $\rightarrow$ mô hình học $\rightarrow$ mạng Nơ-rơn nhân tạo hoặc Deep Learning.

Để hiểu mạng Nơ-ron nhân tạo là gì? Deep Learning là gì? Bạn thật sự cần rất nhiều thời gian, nhưng một khi đã hiểu rồi, bạn hoàn toàn có thể tự tạo một ứng dụng nhận dạng khuôn mặt tương tự như Galaxy S8, IPhone, ... (giả sử bạn biết lập trình nhé).

Mạng nơ-ron nhân tạo hay các mô hình học khác là gì mà nó có thể học được cách nhận dạng khuôn mặt người hay vậy? Không có gì huyền bí cả, khi bạn đi sâu xuống tận cùng gốc rễ, tụi nó chỉ là các kiến thức toán học rất cơ bản như ma trận, hàm số Sigmoid, phương trình,... một kiến thức toán học rất quan trọng có thể nói là trái tim của các mô hình học đó chính là đạo hàm.

Đạo hàm giúp cho điện thoại của bạn có thể nhận dạng được khuôn mặt.

Vậy công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại là gì?

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại $\rightarrow$ sử dụng máy học $\rightarrow$ mô hình học $\rightarrow$ mạng Nơ-rơn nhân tạo hoặc Deep Learning $\rightarrow$ ma trận + đạo hàm + phương trình + tích vô hướng + vector + ...v.v.

đã bổ sung 2.1 năm trước bởi
Avatar: B-Editor B-Editor0
thêm bình luận...
0
Khôi Nguyên 190 đã đăng:

Galaxy S8 là công nghệ nhận diện mống mắt không phải khuôn mặt nhé.

Chúng ta đến với iPhone X và P20 Pro là hai smartphone dùng nhận diện khuôn mặt tiên tiến nhất hiện nay với tầm nhận diện 30,000 điểm trên khuôn mặt.

Face ID sử dụng một cụm đèn chiếu sáng, kết hợp với cảm biến để ghi nhận gương mặt của chủ nhân. Hệ thống này được Apple gọi với tên camera TrueDepth và hãng nói rằng nó sẽ tạo ra một mô hình ảnh độ sâu khuôn mặt để có thể nhận ra bạn chính xác hơn.

Để thiết lập Face ID, người dùng thực hiện theo hướng dẫn của Apple, trong đó có bước xoay tròn cổ để camera TrueDepth có thể nhận diện khuôn mặt ở nhiều góc độ khác nhau nhằm xây dựng mô hình 3D. Hệ thống sử dụng tia hồng ngoại (IR) để chiếu sáng vào khuôn mặt, giúp nhận dạng ngay cả trong đêm, bất kể trong nhà hay ngoài trời, IR là bức xạ điện từ có bước sóng dài hơn ánh sáng khả kiến.

Đèn hồng ngoại phát ra ánh sáng mà mắt người không thể nhìn thấy, nó sẽ hỗ trợ trong điều kiện thiếu sáng, hoặc bù đắp khi ánh sáng môi trường không thuận lợi. Vì vậy, hệ thống TrueDepth cho phép nhận dạng khuôn mặt ngay cả khi trời quá tối hoặc quá sáng.

Để nhận dạng khuôn mặt, đầu tiên bộ cảm biến khoảng cách và cảm biến ánh sáng giúp camera TrueDepth xác định độ sáng môi trường cần thiết cho việc xác thực khuôn mặt. Tiếp theo, hệ thống sẽ phát ra ánh sáng hồng ngoại nhằm soi rõ khuôn mặt người dùng.

Một máy chiếu điểm (dot projector) phát ra hơn 30.000 điểm sáng vô hình để xây dựng lại bản đồ ba chiều, bao gồm cả chiều sâu của toàn bộ khu vực khuôn mặt. Một máy ảnh hồng ngoại sẽ chụp các điểm ảnh và ánh sáng hồng ngoại phản chiếu từ khuôn mặt bạn.

Khuôn mặt là một trong những yếu tố sinh trắc học, tức một đặc tính sinh học có thể đo đạc được. Đây được coi là công cụ xác thực hữu hiệu, ngoài khuôn mặt có thể kể đến vân tay, mống mắt hay cả giọng nói.

Các hệ thống xác thực sinh trắc học cơ bản đều hoạt động bằng cách tính toán và so sánh hai mô hình xem chúng giống nhau thế nào, những mẫu này có thể là dạng sóng trong giọng nói, vân tay, cấu trúc mống mắt hay các đặc tính trên khuôn mặt.

Khi thiết lập hệ thống sinh trắc, đầu tiên máy tính sẽ học cách xác định khuôn mặt người, sau đó học cách nắm bắt và lưu giữ bản mẫu của chủ nhân. Khi người dùng muốn truy cập vào thiết bị, chẳng hạn mở khoá điện thoại, bạn sẽ phải đưa ra hình ảnh xác minh với máy tính.

Hệ thống máy tính sẽ tính toán với hai trạng thái 0 và 1. Nếu hình ảnh so khớp gần với 1, điều này có nghĩa là dấu vân tay hay gương mặt là trùng khớp. Nếu nó gần mức 0, đồng nghĩa bản xác minh không cùng với bản gốc, tức không cùng một người.

Do hình ảnh đăng ký và hình ảnh xác minh sẽ không giống nhau do khác điều kiện chụp, điện thoại sẽ sử dụng một ngưỡng để xác định xem chúng có giống nhau đáng kể hay không. Chẳng hạn điểm số so sánh đạt 0,7 thì có thể coi bản xác minh trùng với bản gốc, tuy nhiên số điểm này không phải cố định.

Nếu bạn chỉ mở khoá điện thoại, ngưỡng mà nhà sản xuất đặt ra có thể tương đối thấp, chẳng hạn 0.5 - 0.6. Trong một số ngữ cảnh, con số này có thể cao hơn, chẳng hạn khi bạn thanh toán tiền với ví di động. Nếu đây là một giao dịch trị giá 10.000 USD, ngưỡng này có thể tăng lên 0,9.

Tất cả các tính toán xảy ra rất nhanh nhờ bộ xử lý bên trong thiết bị. Chẳng hạn iPhone X với "máy thần kinh" (Neural Engine) có thể thực hiện 600 tỷ phép tính mỗi giây và nó được sử dụng để xử lý xác nhận khuôn mặt Face ID theo thời gian thực.

Như vậy, để xác nhận khuôn mặt trên iPhone X thì hình ảnh hồng ngoại ở bước chụp ảnh sẽ được gửi đến bộ xử lý của iPhone X nhằm xây dựng mô hình 3D khuôn mặt của người dùng. Thiết bị sẽ so khớp với mẫu lưu trữ và tính toán xem được bao nhiêu điểm, máy sẽ xác thực danh tính và mở khoá khi điểm so sánh cao hơn giá trị ngưỡng.

Nguồn: VNexpress.net

Mình không rõ lắm về các tin tức công nghệ, nhưng nhận diện mống mắt, nhận diện vân tay hay nhận diện khuôn mặt, ..v.v. đều cùng là một bài toán của máy học chuyên ngành thị giác máy tính, về bản chất công nghệ nguồn bên dưới của chúng chỉ là ứng dụng của các công cụ toán học cơ bản. Những thông tin bạn đưa ra ở mức rất cao phù hợp với người sử dụng và marketing, không phù hợp để hiểu rõ bản chất của vấn đề là gì, nó thiếu chiều sâu kiến thức và được viết lại bởi nhà báo, không phải người trong nghề.

GrayScale Life 09.11.2018
1

Nhưng nói sâu quá thì thành ra nói bao nhiêu cho đủ, đúng là chủ chốt của công nghệ nhận diện gương mặt là máy học (Machine Learning) nhưng tập trung quá vào Machine Learning mà giải thích thì có phải không đúng trọng tâm câu hỏi không nhỉ? Nó chỉ là một phần của nhận diện khuôn mặt vì để công nghệ này hoạt động thì cần nhiều thành phần, và máy học có thể là AI trong camera hoặc trợ lý ảo, hoặc trong xử lý Big Data, hoặc nhận diện khuôn mặt nữa.

Mình post bài viết về cách thức hoạt động của công nghệ nhận diện khuôn mặt một cách dễ hình dung nhất, vì bạn ấy tìm hiểu về công nghệ mới mà giải thích sâu một phần thôi thì hơi khó hiểu, phải có cái nhìn tổng quan trước. Cái này nghiêng về giới thiệu hơn là nghiên cứu hàn lâm như bạn, khác nhau cũng là điều dễ hiểu, nhiều bình luận dù có khác thì bạn chủ topic, mình và bạn cũng có nhiều kiến thức hơn về cùng một chủ đề và nhiều bình luận hơn nữa sẽ giúp học hỏi được nhiều hơn hoàn thiện hơn về kiến thức ấy mà.

Khôi Nguyên 10.11.2018
thêm bình luận...

Câu trả lời của bạn

Chào mừng bạn đến với cộng đồng chia sẻ tri thức BanhoiTuidap.com, bạn có thể chia sẻ bất kỳ sự hiểu biết, nghiên cứu hoặc kinh nghiệm của mình về câu hỏi này với một số lưu ý:
  • Lịch sự, tế nhị.
  • Hạn chế ghi tắt, câu trả lời của bạn chỉ nên tập trung vào câu hỏi ở trên.
Câu trả lời của bạn sẽ được đăng ở chế độ cộng đồng, cho nên bạn sẽ không thể chỉnh sửa sau khi đăng, có thể đăng ký thành viên trên BanhoiTuidap.com khi bạn muốn theo dõi câu hỏi này hoặc chủ đề liên quan.
Bạn đang thắc mắc? Ghi câu hỏi của bạn và đăng ở chế độ cộng đồng (?)