Có hai kỹ thuật chính đã được sử dụng để nhận diện khuôn mặt điện tử là phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích khác biệt tuyến tính (LDA). Cả hai so sánh ảnh nét mặt của một người với một ảnh tham khảo được lấy trong một môi trường có kiểm soát. Sau đó ảnh passport và ảnh mugshot (ảnh của cảnh sát chụp đối tượng vi phạm) là ảnh lý tưởng để so sánh.

Về cơ bản PCA và LDA đều lý tưởng để so sánh màu da, màu tóc và sự giống nhau. Những hệ thống hiện đại, chẳng hạn như đã được sử dụng với các passport sinh trắc học của Anh, có thể giúp xem xét xương gò má, sóng mũi, đường viền cằm và đôi mắt.

Tất cả đều tốt đối với một người ngồi hoặc đứng trước máy chụp ảnh, nhưng lại vô dụng với thế giới bên ngoài phòng thu hình. Điều đó đòi hỏi một kỹ thuật nhận diện cao cấp hơn mang tên EBGM, kỹ thuật này tạo một khuôn mẫu ba chiều từ những hình ảnh hai chiều. Sau đó mô hình này được sử dụng để so sánh một hình ảnh xuất hiện bất kỳ, hoặc một phần của hình ảnh đó.

EBGM cho phép trình bày ba chiều của một khuôn mặt, từ những bức ảnh thiếu sáng được chụp từ những góc độ bất lợi, chẳng hạn như một hình ảnh trên màn ảnh truyền hình có thể cung cấp được. Một khi nó đã nhận dạng được đầy đủ những điểm chuẩn, nó có thể vạch ra tỉ mỉ diện mạo nó đang quan sát. Sau đó nó có thể suy ra những vị trí khác của khuôn mặt. Khi có thêm dữ liệu mới từ camera, hình ảnh của vật mẫu sẽ được cập nhật. Theo một viên chức Anh, khi được cung cấp đầy đủ tính năng, một hệ thống như vậy có thể xây dựng một khuôn mẫu từ một vài chi tiết thành 80 ảnh điểm chỉ trong phạm vi khoảng cách nằm giữa đôi mắt của đối tượng. Kế tiếp chỉ cần rút ra từ đó hai bức ảnh tái cấu trúc thành ảnh 3D.

Đầu năm nay, hệ thống Deepface của mạng Facebook đã được yêu cầu hàng ngàn cặp ảnh của cùng một người. Sau đó hệ thống này đã trả lời chính xác tới 97,25% trong các lần thử nghiệm. Đây là một thành quả rất ấn tượng.

Theo Kiều Giang – Congan.com.vn