Các thuật toán nhận diện khuôn mặt có gì đặc biệt? Hãy cùng điểm qua những thuật toán HOT nhất hiện nay với những điểm khác biệt độc đáo.

Nhu cầu thuật toán nhận diện khuôn mặt

Nhu cầu về các thuật toán nhận diện khuôn mặt đang ngày càng tăng cao trong xã hội hiện đại. Công nghệ này đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ an ninh, thanh toán đến giải trí và chăm sóc sức khỏe.

Các yếu tố thúc đẩy sự phát triển thuật toán có thể kể đến gồm sự phát triển của AI và Machine Learning, nhu cầu an ninh và bảo mật ngày càng cao, sự phổ biến của những thiết bị di động thông minh, kết hợp cùng xu hướng phát triển hàng loạt của các ứng dụng thông minh.

Dù vậy, việc ứng dụng  thuật toán này cũng gây ra một số lo ngại về quyền riêng tư và sự lạm dụng tiềm ẩn. Vì vậy, cần có sự quản lý chặt chẽ và các biện pháp bảo vệ thông tin cá nhân phù hợp.

Thuật toán Deep Learning-based methods

Deep Learning-based methods là những phương pháp dựa trên Deep Learning, là thuật toán nhận diện khuôn mặt nổi lên như một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt. Những thuật toán này không chỉ mang lại độ chính xác cao mà còn có khả năng học hỏi và cải thiện từ dữ liệu lớn một cách tự động.

Một số đặc điểm chính có thể kể đến như:

• Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks – DNNs): Sử dụng các mạng nơ-ron sâu để học các đặc trưng phức tạp của khuôn mặt từ dữ liệu huấn luyện. DNNs có thể tự động học và trích xuất các đặc trưng quan trọng như hình dạng, cấu trúc và các đặc điểm đặc biệt của khuôn mặt.
• Mô hình nhận diện khuôn mặt End-to-End: Các mô hình như FaceNet, DeepFace, và ArcFace được xây dựng dựa trên mạng nơ-ron sâu, cho phép nhận diện khuôn mặt một cách chính xác và hiệu quả. Các mô hình này thường có khả năng nhận diện khuôn mặt từ nhiều góc độ và trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.
• Học từ dữ liệu lớn: Deep Learning-based methods phụ thuộc vào dữ liệu lớn để huấn luyện và cải thiện tính chính xác của mô hình. Quá trình này cho phép mô hình học hỏi và thích ứng với các biến đổi trong dữ liệu một cách tự nhiên.
• Độ chính xác cao và độ tin cậy: Nhờ vào sự phức tạp của mạng nơ-ron sâu và khả năng học từ dữ liệu, thuật toán nhận diện khuôn mặt Deep Learning-based methods thường có độ chính xác cao trong việc nhận diện khuôn mặt. Điều này làm cho chúng trở thành lựa chọn phổ biến trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao như an ninh, giám sát và xác thực.
• Tính linh hoạt và thích ứng: Mạng nơ-ron sâu có khả năng học các đặc trưng phức tạp và có thể được thích ứng để giải quyết các vấn đề nhận diện khuôn mặt trong nhiều bối cảnh và ứng dụng khác nhau, từ các hệ thống giám sát an ninh đến các ứng dụng công nghệ cao trong cuộc sống hàng ngày.

Deep Learning-based methods đang là xu hướng phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống công nghệ thông tin hiện đại.

Thuật toán Local Binary Patterns Histogram

Thuật toán nhận diện khuôn mặt Local Binary Patterns Histogram (LBPH) là một phương pháp nhận diện khuôn mặt dựa trên việc mô tả các đặc trưng cục bộ của khuôn mặt với các thông tin cơ bản như sau:

Nguyên lý hoạt động

LBPH hoạt động bằng cách chia khuôn mặt thành các vùng nhỏ, gọi là các cell. Với mỗi cell, các điểm ảnh được so sánh với điểm ảnh trung tâm, tạo thành một ma trận nhị phân. Các giá trị nhị phân này được chuyển thành một số nguyên duy nhất, gọi là Local Binary Pattern (LBP). Cuối cùng, các histogram của các LBP từ tất cả các cell được nối lại thành một vector đặc trưng duy nhất cho khuôn mặt.

Ưu điểm

• Tính toán nhanh và đơn giản
• Không nhạy cảm với các thay đổi về độ sáng
• Có thể mô tả được các đặc trưng cục bộ của khuôn mặt
• Hiệu quả trong việc phân biệt các khuôn mặt tương tự nhau

Nhược điểm

• Độ chính xác không cao bằng các thuật toán nhận diện khuôn mặt Deep Learning hiện đại
• Không mô tả được các đặc trưng toàn cục của khuôn mặt
• Nhạy cảm với các thay đổi về góc nhìn và biểu cảm

Ứng dụng

LBPH được sử dụng trong nhiều ứng dụng nhận diện khuôn mặt như:

• Mở khóa điện thoại thông minh
• Giám sát an ninh
• Phân loại cảm xúc
• Phát hiện khuôn mặt trong ảnh và video

Mặc dù không phải là thuật toán mạnh nhất hiện nay, LBPH vẫn được sử dụng rộng rãi nhờ tính đơn giản và hiệu quả của nó. Nó đặc biệt phù hợp với các ứng dụng có yêu cầu tính toán thấp và tốc độ xử lý nhanh.

Thuật toán Multi-task Cascaded Convolutional

Thuật toán nhận diện khuôn mặt Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN) là một phương pháp hiệu quả để phát hiện và căn chỉnh khuôn mặt trong ảnh và video.