Buzz
Cải tiến này giúp các khu vực cách ly có thể dễ dàng nhận diện người mặc khẩu trang mà không cần họ phải tháo nó ra, giảm nguy cơ lây nhiễm một cách đáng kể.
Do tình hình phức tạp của dịch Covid-19, khẩu trang trở thành vật dụng không thể thiếu ở Trung Quốc.
Nhằm nhận diện người đeo khẩu trang, các nhà nghiên cứu tại Trung Quốc đã phát triển công nghệ nhận diện gương mặt.
Nâng cấp công nghệ AI để nhận diện người đeo khẩu trang đã được tiến hành từ năm 2017, dự án DFI - Hệ thống nhận diện những người cải trang.
'Việc nhận diện gương mặt bằng AI dựa trên việc tìm các điểm đặc trưng trên khuôn mặt và kết nối chúng để tạo thành dấu chỉ định riêng.' - Amarjot Singh nói.
Các điểm đặc trưng này thường nằm ở vùng mắt, mũi và môi, giúp thuật toán nhận diện được khuôn mặt người đeo khẩu trang.
'Tuy nhiên, độ chính xác của phương pháp này sẽ giảm đáng kể.'
Khi Singh và đồng đội công bố kết quả nghiên cứu về thuật toán nhận diện gương mặt mới, họ đã có thể xác định được 14 điểm đặc trưng trên gương mặt từ ảnh. Hiện nay, công nghệ nhận diện gương mặt của người đeo khẩu trang đã đạt được tiến bộ lớn, sẵn sàng cho việc triển khai.
SenseTime - một trong những công ty công nghệ AI lớn nhất Trung Quốc - vừa công bố hệ thống nhận diện gương mặt mới. Thuật toán của họ có thể nhận diện hơn 240 điểm đặc trưng trên gương mặt của mỗi người, nâng cao độ chính xác ngay cả khi họ đeo khẩu trang.
Trước diễn biến phức tạp của dịch Covid-19, các nhà nghiên cứu công nghệ nhận diện gương mặt đã tăng tốc nghiên cứu để hỗ trợ chính phủ Trung Quốc. Công nghệ này sẽ hữu ích tại các khu vực cách ly, giúp nhận diện cư dân mà không cần họ tháo khẩu trang.
Tuy nhiên, công nghệ vẫn còn hạn chế, đặc biệt là khi áp dụng trong các khu vực có dân số đông. Điều này khiến nguy cơ nhận diện sai cao lên, do càng nhiều người, khả năng trùng lặp vùng mắt mũi càng cao.
Dù vậy, bước tiến này cho thấy chính phủ Trung Quốc đánh giá cao công nghệ nhận diện gương mặt. Với những tiến bộ mới, việc vượt qua công nghệ này trong tương lai sẽ trở nên khó khăn hơn rất nhiều.
Theo SCMP
