I. Tổng Quan Về Pháp Da Nghiên Cứu Tiềm Năng Ứng Dụng
Sinh trắc học, hay công nghệ sinh trắc học (Biometrics), là công nghệ sử dụng những thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh học riêng của mỗi cá nhân như vân tay, mống mắt, khuôn mặt. Mỗi người có một đặc điểm sinh học duy nhất. Dữ liệu sinh trắc học của từng cá nhân với đặc điểm khuôn mặt, ảnh chụp võng mạc, giọng nói sẽ được kết hợp với nhau bằng phần mềm để tạo ra mật khẩu dành cho những giao dịch điện tử, phương thức đó là “công nghệ sinh trắc đa nhân tố”. Những thiết bị điện tử có khả năng sử dụng dữ liệu sinh trắc học trong thời gian thực để bảo vệ thông tin bí mật của con người. Con người sẽ không phải tạo, lưu giữ hay ghi nhớ mật khẩu dành cho thư điện tử, thẻ ngân hàng. Chính phủ một số nước đã thực hiện việc thắt chặt an ninh và quản lý hộ chiếu bằng các thử nghiệm công nghệ sinh trắc học.
1.1. Pháp Da và Các Đặc Trưng Sinh Trắc Học Của Con Người
Các đặc trưng sinh trắc học của con người bao gồm vân tay, đường chỉ tay, mống mắt, võng mạc, giọng nói, DNA và khuôn mặt. Mỗi đặc điểm này có những ưu và nhược điểm riêng trong việc xác thực danh tính. Vân tay được đánh giá cao về độ tin cậy và dễ chấp nhận. Mống mắt và võng mạc có độ chính xác cao nhưng lại gây bất tiện và dễ xâm nhập. Giọng nói thuận tiện nhưng độ tin cậy kém. DNA chính xác nhất nhưng tốn kém và đòi hỏi công nghệ tiên tiến. Khuôn mặt có thể hoạt động không cần tiếp xúc, nhưng độ tin cậy phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng và góc chụp.
1.2. Ứng Dụng Pháp Da Trong Xác Thực Danh Tính Hiện Đại
Ứng dụng của sinh trắc học ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực tài chính, sinh trắc học được sử dụng để xác thực giao dịch ngân hàng và thanh toán trực tuyến. Trong lĩnh vực an ninh, sinh trắc học được sử dụng để kiểm soát truy cập vào các khu vực hạn chế và xác định tội phạm. Trong lĩnh vực y tế, sinh trắc học được sử dụng để xác định bệnh nhân và quản lý hồ sơ bệnh án. Trong lĩnh vực chính phủ, sinh trắc học được sử dụng để quản lý hộ chiếu và xác thực danh tính công dân.
II. Thách Thức Rào Cản Khi Ứng Dụng Pháp Da Hiện Nay
Hệ thống nhận dạng mặt người là một hệ thống nhận vào là một ảnh hoặc một đoạn video (một chuỗi các ảnh). Qua xử lý tính toán hệ thống xác định được vị trí mặt người trong ảnh (nếu có) và xác định là người nào trong số những người hệ thống đã được biết (qua quá trình học) hoặc là người lạ. Những khó khăn của bài toán nhận dạng mặt người có thể kể như sau: Tư thế, góc chụp: Ảnh chụp khuôn mặt có thể thay đổi rất nhiều bởi vì góc chụp giữa camera và khuôn mặt. Chẳng hạn như: chụp thẳng, chụp xéo bên trái 450 hay xéo bên phải 450, chụp từ trên xuống, chụp từ dưới lên, v.), với các tư thế khác nhau, các thành phần trên khuôn mặt như mắt, mũi, miệng có thể bị khuất một phần hoặc thậm chí khuất hết.
2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của Pháp Da
Độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm tư thế, biểu cảm, ánh sáng, độ phân giải của hình ảnh và sự che khuất. Tư thế và biểu cảm có thể làm thay đổi hình dạng khuôn mặt, khiến cho việc so sánh với dữ liệu đã lưu trữ trở nên khó khăn hơn. Ánh sáng yếu hoặc quá mạnh có thể làm mất chi tiết trên khuôn mặt. Độ phân giải thấp có thể làm giảm chất lượng hình ảnh và làm cho việc trích xuất đặc trưng trở nên khó khăn hơn. Sự che khuất, chẳng hạn như đeo kính hoặc đội mũ, có thể làm che đi các đặc điểm quan trọng trên khuôn mặt.
2.2. Vấn Đề Bảo Mật Quyền Riêng Tư Khi Sử Dụng Pháp Da
Việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt cũng đặt ra những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư. Dữ liệu khuôn mặt có thể bị thu thập và sử dụng mà không có sự đồng ý của người đó. Dữ liệu này có thể bị đánh cắp hoặc lạm dụng để theo dõi, phân biệt đối xử hoặc xâm phạm quyền riêng tư. Do đó, cần có các quy định và biện pháp bảo vệ để đảm bảo rằng việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt là hợp pháp và đạo đức.
III. Phương Pháp Nhận Dạng Khuôn Mặt Người Bằng Pháp Da
Hệ thống nhận dạng mặt người là hệ thống được thiết kế để tìm thông tin của một người. Kỹ thuật nhận dạng là kiểm tra sự phù hợp dựa trên phép so sánh một – nhiều, cụ thể là tìm ra một người là ai trong số những người đã được lưu trữ trong hệ thống dựa vào thông tin khuôn mặt. Đầu vào của một hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một hình ảnh hay một đoạn băng Video. Đầu ra là một xác định hay xác minh của đối tượng xuất hiện trong hình ảnh hoặc đoạn băng Video đó. Một số hướng tiếp cận định nghĩa một hệ thống nhận dạng khuôn mặt gồm ba bước xử lý: phát hiện khuôn mặt, trích rút đặc trưng và nhận dạng khuôn mặt.
3.1. Phát Hiện Khuôn Mặt Bước Quan Trọng Trong Pháp Da
Phát hiện khuôn mặt là một kỹ thuật máy tính để xác định vị trí và kích thước của các khuôn mặt người trong các hình ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này nhận biết các đặc trưng của khuôn mặt và bỏ qua những thứ khác như tòa nhà, cây cối, cơ thể. Ngày nay, một số ứng dụng nhận dạng khuôn mặt có thể không cần bước phát hiện khuôn mặt. Khi đó những ảnh khuôn mặt được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu đã được chuẩn hóa.
3.2. Trích Rút Đặc Trưng Khuôn Mặt Yếu Tố Cốt Lõi Của Pháp Da
Trích rút đặc trưng là trích chọn các đặc tính đặc trưng cho khuôn mặt người từ dữ liệu vào. Những đặc trưng này có thể là các vùng trên khuôn mặt, các biến thể, góc cạnh, hay độ đo (như khoảng cách giữa hai mắt…). Bước cuối cùng là nhận dạng khuôn mặt. Trong chức năng nhận dạng hệ thống sẽ thông báo danh tính của đối tượng từ một cơ sở dữ liệu. Giai đoạn này liên quan đến phương pháp so sánh, giải thuật phân lớp, độ đo chính xác.
3.3. Các Hướng Tiếp Cận Trong Phát Hiện Khuôn Mặt Bằng Pháp Da
Có nhiều hướng tiếp cận để phát hiện khuôn mặt, bao gồm: Dựa trên tri thức: Mã hóa các hiểu biết của con người về các loại khuôn mặt người thành các luật. Dựa trên đặc trưng không thay đổi: Tìm các đặc trưng mô tả cấu trúc khuôn mặt người mà các đặc trưng này sẽ không thay đổi khi tư thế khuôn mặt, vị trí đặt thiết bị thu hình hoặc điều kiện ánh sáng thay đổi. Dựa trên so khớp mẫu: Dùng các mẫu chuẩn của khuôn mặt người để mô tả cho khuôn mặt người hay các đặc trưng khuôn mặt. Dựa trên diện mạo: Các mô hình được học từ một tập ảnh huấn luyện trước đó. Sau đó hệ thống sẽ xác định khuôn mặt người.
IV. Ứng Dụng Pháp Da Trong Bảo Mật Thông Tin An Ninh
Bài toán nhận dạng mặt người có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau. Đó chính là lý do mà bài toán này hấp dẫn rất nhiều nhóm nghiên cứu trong thời gian dài. Các ứng dụng liên quan đến nhận dạng mặt người có thể kể như: Hệ thống phát hiện tội phạm: Camera được đặt tại một số điểm công cộng như: siêu thị, nhà sách, trạm xe buýt, sân bay,v. Khi phát hiện được sự xuất hiện của các đối tượng là tội phạm, hệ thống sẽ gửi thông điệp về trung tâm xử lý. Hệ thống theo dõi nhân sự trong một đơn vị: giám sát giờ ra vào của từng nhân viên và chấm công.
4.1. Pháp Da Trong Hệ Thống Giám Sát Phát Hiện Tội Phạm
Trong hệ thống giám sát và phát hiện tội phạm, nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để xác định những người có tiền án hoặc những người đang bị truy nã. Camera được đặt ở những nơi công cộng, chẳng hạn như sân bay, nhà ga và trung tâm mua sắm, có thể quét khuôn mặt của những người đi ngang qua và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu tội phạm. Nếu một khuôn mặt phù hợp được tìm thấy, cảnh sát có thể được thông báo và người đó có thể bị bắt giữ.
4.2. Pháp Da Trong Kiểm Soát Truy Cập Xác Thực Danh Tính
Trong kiểm soát truy cập và xác thực danh tính, nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để cho phép hoặc từ chối quyền truy cập vào các khu vực hạn chế hoặc các hệ thống bảo mật. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để cho phép nhân viên truy cập vào văn phòng của họ hoặc một ngân hàng có thể sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác thực khách hàng khi họ rút tiền từ máy ATM.
V. Tương Lai Của Pháp Da Nghiên Cứu Phát Triển Tiềm Năng
Với nhu cầu bảo mật ngày càng cao của các ứng dụng truy nhập, kiểm soát vào ra … tôi quyết định chọn đề tài nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin để thực hiện luậnvăn tốt nghiệp của mình. Sinh trắc học hay công nghệ sinh trắc học (thuật ngữ khoa học: Biometrics) là công nghệ sử dụng những thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh học riêng của mỗi cá nhân như vân tay, mống mắt, khuôn mặt. Mỗi người có một đặc điểm sinh học duy nhất.
5.1. Các Hướng Nghiên Cứu Mới Trong Lĩnh Vực Pháp Da
Các hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt bao gồm: Phát triển các thuật toán nhận dạng khuôn mặt mạnh mẽ hơn, có thể hoạt động tốt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và với các tư thế và biểu cảm khác nhau. Sử dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt. Phát triển các hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể hoạt động trên các thiết bị di động. Sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định cảm xúc của con người.
5.2. Tiềm Năng Ứng Dụng Của Pháp Da Trong Các Lĩnh Vực Mới
Nhận dạng khuôn mặt có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực mới, bao gồm: Y tế: Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để xác định bệnh nhân và theo dõi sức khỏe của họ. Giáo dục: Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để điểm danh học sinh và theo dõi sự tham gia của họ trong lớp học. Bán lẻ: Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng và ngăn chặn hành vi trộm cắp. Giao thông vận tải: Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để kiểm soát truy cập vào các phương tiện giao thông công cộng và xác định người lái xe.
