Trong bối cảnh dịch bệnh vẫn đang diễn ra ở nhiều nước trên thế giới. Người dân thường xuyên phải đeo khẩu trang để pḥng tránh dịch bệnh. Khiến giới công nghệ gặp khó khi t́m cách thay thế tính năng nhận khuôn mặt.
Khi dịch Covid-19 lây lan rộng, nhiều trung tâm kiểm soát và pḥng ngừa dịch bệnh trên thế giới đều khuyến cáo người dân nên đeo khẩu trang hoặc mặt nạ pḥng độc để ngăn ngừa sự lây lan của virus corona. Tại nhiều khu vực, đeo khẩu trang là yêu cầu bắt buộc.
Mặc dù vậy, nếu bạn sử dụng iPhone và cố gắng mở khóa điện thoại bằng FaceID khi đeo khẩu trang, điều này sẽ thật khó khăn. Trước khi có sự bùng phát của virus corona, các nhà khoa học đă mong đợi tính năng nhận diện khuôn mặt sẽ được phủ sóng rộng răi tại những địa điểm công cộng.
Tuy nhiên, khẩu trang và mặt nạ có thể sẽ phá vỡ kế hoạch này.
Ông lớn công nghệ đối phó với khẩu trang
Một số công ty công nghệ cho rằng việc đeo mặt nạ hay khẩu trang không hề ảnh hưởng đến tính năng nhận diện khuôn mặt. Họ tự tin kể cả khi người dùng có che đi 1 nửa khuôn mặt, tính năng này vẫn có thể nhận ra một cách b́nh thường.
Một số bản beta trên hệ điều hành iOS phiên bản mới nhất của Apple cho thấy gă khổng lồ trong ngành công nghệ đang cập nhật để FaceID hoạt động dễ hơn khi đeo khẩu trang. Với Google, hăng chưa đưa ra câu trả lời về việc có những thay đổi tương tự trên nền tảng Android hay không.
Nhiều chuyên gia cho rằng ngay cả khi bạn không đeo khẩu trang, tính năng nhận diện khuôn mặt vẫn có những lúc bị lỗi. Các nghiên cứu đă chỉ ra rằng phần lớn các thuật toán nhận dạng khuôn mặt có tỷ lệ sai cao hơn với những người da màu theo hệ số “10/100 lần”.
Do sự bùng phát của đại dịch Covid-19, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ quốc gia Mỹ (NIST), nơi được coi là cơ quan hàng đầu về việc kiểm tra độ chính xác của các ứng dụng công nghệ, đă không thể kiểm tra độ chính xác của các thuật toán này trên những người đeo khẩu trang.
Tuy nhiên, nhận dạng khuôn mặt vẫn là giải pháp hàng đầu của công nghệ khi đại dịch Covid-19 vẫn diến biến rất phức tạp. Nếu có thể cải thiện độ chính xác ngay cả khi người dùng đeo mặt nạ hay khẩu trang, đây hoàn toàn có thể trở thành tính năng rộng răi trên toàn cầu.
“Những cách giải quyết này là một phần trong nỗ lực kiểm soát và phản ứng trước Covid-19”, Evan Selinger, giáo sư tại Học viện Công nghệ Rochester cho biết.
Không phải vấn đề hoàn toàn mới
Mặt nạ hay khẩu trang từ lâu đă được mọi người dùng để tránh việc bị nhận dạng.
“Số lượng dữ liệu sinh trắc học lớn nằm ở trung tâm của khuôn mặt. Khi bạn đeo mặt nạ, sẽ rất khó để có thể phân biệt người này với người khác”, Eric Hess, giám đốc quản lư sản phẩm của SAFR cho biết.
Facewatch, một công ty có trụ sở tại Anh cho biết họ đang nghiên cứu một thuật toán có thể xử lư nhận dạng khuôn mặt chỉ dựa trên vùng mắt và lông mày. Công ty đang đề xuất công nghệ của ḿnh cho các cửa hàng bán lẻ và cho rằng sự phát triển này sẽ giúp ích cho mọi người.
“Tất cả những ǵ chúng tôi cần là được sự ủng hộ của chính phủ”, Stuart Greenfield, người phát ngôn của Facewatch cho biết. Ông cũng nói thêm rằng thuật toán mới của Facewatch có thể nhận dạng con người v́ mắt và lông mày của họ là những điểm cố định trên khuôn mặt và không thay đổi theo thời gian.
Tuy nhiên, sự hiệu quả của thuật toán vẫn cần thêm thời gian để đảm bảo. “Chúng tôi đang nỗ lực làm việc để công nghệ có thể đến với mọi người”, Greenfield phát biểu. “Tương lai của chúng tôi phụ thuộc vào việc công nghệ có hoạt động tốt hay không”.
Để tạo dựng cho thuật toán của ḿnh, SAFR đă dựa vào một kho ảnh của những người đeo mặt nạ và khẩu trang. Họ cũng cho biết công ty đang nỗ lực để tạo nên một bộ ảnh đa dạng, có thể phân biệt được sự khác nhau về giới tính, chủng tộc và tuổi tác.
Vào ngày 1 tháng 5 vừa qua, NIST thông báo rằng họ sẽ thử nghiệm để xác định mức độ chính xác của công nghệ nhận diện khuôn mặt với những người đeo mặt nạ bằng cách thêm mặt nạ kỹ thuật số vào cơ sở dữ liệu ảnh hiện có.
Nhưng thử nghiệm đang phải tạm hoăn do đại dịch Covid-19. Hiện tại, chưa có thông báo chính thức về việc thử nghiệm có được tiếp tục hay không.
Facewatch và SAFR cho biết họ dự định gửi các thuật toán tương ứng của ḿnh tới NIST khi có thể. Nếu không kiểm tra, sẽ không có cách nào để so sánh sự hiệu quả và sự chính xác giữa công nghệ của nhiều công ty khác nhau.
Games
