Võ Hoàng Trọng, tác giả của đề tài nghiên cứu, đang lập trình cho sản phẩm của mình. Ảnh: NVCC.
 

Ý tưởng từ những chuyện tầm phào

Trọng chia sẻ, những lần gặp gỡ, nói chuyện với bạn bè thường bắt gặp các câu hỏi như: “Anh này có đôi mắt to quá!”, “Chị này có cái mũi cao thật đẹp”, hay: “Dù nó mang khẩu trang, nhưng trán có sẹo này chắc chắn của bạn A”.

Điều này khiến Trọng nghĩ tới giải pháp sinh trắc học nhận diện khuôn mặt để xác định danh tính của những người cần kiểm tra. Tuy nhiên, vấn đề này vẫn còn một số hạn chế khi áp dụng vào thực tế vì ảnh mặt người bị nhiễu sáng, mặt bị nghiêng, chỉ chụp được một phần mặt… Ngoài ra, khuôn mặt theo thời gian sẽ có sự biến đổi nhất định như lúc để râu, không râu, lúc da trắng, lúc da sạm đen… 

“Hiện tại, công nghệ FaceID trên điện thoại của hãng Apple xây dựng mô hình 3 chiều của mặt người dựa trên các cảm biến. Điều này gúp cho việc nhận dạng mặt dưới nhiều góc cạnh hay mặt bị che khuất dễ dàng hơn” - Trọng chia sẻ.

Song, vấn đề này lại khó khi ứng dụng vào camera công cộng vì không phải lúc nào máy cũng quét được mặt 3 chiều của một người ở đám đông.

Từ thực tế đó, Trọng phát triển hướng nghiên cứu sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng mặt người, dù cho khuôn mặt bị che khuất một phần thông tin, chất lượng ảnh kém hay thay đổi theo thời gian.

Trí tuệ nhân tạo vẫn nhận ra dù bạn... có râu hay không râu

Trọng cho rằng, với những mặt chỉ có một vài thông tin như mắt, mũi hay trán, hãy thử nhận dạng trên từng vùng riêng biệt. Theo đó, sẽ lần lượt xác định những người có “mắt to” hay “mũi cao” hay “trán sẹo”, rồi tìm cách kết hợp các kết quả nhận dạng khác để tìm được danh tính mặt người trong ảnh.
 

Những khuôn mặt bị che đi một phần hoặc thay đổi qua thời gian (có và không có râu)
đều được hệ thống nhận diện danh tính với độ chính xác cao. Ảnh: NVCC.
 

Từ ý tưởng trên, Trọng tiến hành phân tách mặt thành các vùng đặc trưng trên ảnh của một khuôn mặt. Sau đó, Trọng dùng phép học sâu (deep learning), lập trình dạy cho máy tính học từng vùng đặc trưng trên khuôn mặt. Khi kiểm tra, những vùng đặc trưng này sẽ được sử dụng để nhận dạng.

Trọng đã tiến hành thực nghiệm phương pháp trên bộ dữ liệu FaceScrub. Đây là bộ dữ liệu mặt người rất đa dạng. Trong cùng một người có thể có những ảnh người đó lúc già, lúc trẻ, có những ảnh bị mờ, nhiễu, đeo kính hay lúc có râu, lúc không có râu. Đây là bước "luyện tập" đầu tiên trước khi áp dụng vào thực tiễn.

Trọng đã tiến hành thực nghiệm với 50 đối tượng, mỗi đối tượng có hơn 1900 ảnh. 

“Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của em nhận dạng chính xác đến 86% trên toàn mặt, 80.875% khi ảnh chỉ có thông tin trán và mắt (ví dụ như người mang khẩu trang), 73% khi mặt người chỉ có mũi và hai bên má, 64.875% khi chỉ có thông tin của miệng và cằm. Đối với mặt chỉ thấy vùng má trái hay má phải, độ chính xác của thuật toán là 57.5%” - Trọng chia sẻ.
 

Có thể ứng dụng vào thành phố thông minh

Trọng cho biết, giải pháp này hoàn toàn ứng dụng được trong thành phố thông minh. Trên thực tế, rất nhiều đô thị thông minh trên thế giới đã ứng dụng nhận dạng mặt người trong đám đông thông qua các camera an ninh, hay nhận diện khuôn mặt để xác định nhân viên ra vào cổng công ty...

Khi ứng dụng vào thực tế, có thể dùng ảnh từ bộ dữ liệu mặt người trên chứng minh thư, thẻ sinh viên, hộ chiếu hay từ những ảnh chụp đối tượng trong quá trình điều tra để làm bộ dữ liệu huấn luyện cho máy tính.

Dữ liệu này dùng để nhận dạng đối tượng bằng thiết bị camera an ninh, bất chấp gương mặt của đối tượng không đầy đủ.
 

Đề tài của Võ Hoàng Trọng đã xuất sắc giành giải Nhì, lĩnh vực công nghệ thông tin,
giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka do Thành đoàn TP.HCM tổ chức. Ảnh: NVCC.
 

“Thông thường đối tượng có hành vi bất chính thường sử dụng những phương pháp hóa trang như làm râu giả, thay đổi tóc, đeo khẩu trang… Nhưng với giải pháp của em hoàn toàn có thể xác định đối tượng với tỉ lệ chính xác cao” - Trọng chia sẻ.

PGS.TS Phạm Thế Bảo, Trưởng bộ môn ứng dụng tin học, ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia TP.HCM đánh giá đây là một nghiên cứu rất tốt, có thể đăng tải như các bài báo khoa học ISI.

“Chúng tôi đang hướng dẫn sinh viên biên soạn 1 đến 2 bài báo quốc tế và dự kiến sẽ xuất bản trong năm 2018 này. Trong tương lai, Trọng có thể tìm phương pháp nhận dạng trên mặt nghiêng hẳn về một phía, có những cấu trúc mạng nơ-ron hiệu quả hơn, cũng như có phương pháp tự động phát hiện những vùng đặc trưng có trên mặt để tăng độ tin cậy một cách tuyệt đối trong việc nhận dạng mặt người” - TS Bảo cho hay.
 

Theo Khampha.vn