Bài tập lớn: Ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào các vấn đề đời sống môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video từ một nguồn video. Tài liệu được sưu tầm gồm 22 trang, giúp các bạn nắm vững kiến thức, rèn luyện kỹ năng và đạt được kết quả tốt trong học tập. Mời các bạn đón xem!
Môn: Năng lực số ứng dụng 174 tài liệu
Trường: Học viện Ngân hàng 2.3 K tài liệu
Tác giả:
Preview text:
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA NGÂN HÀNG
BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤN ĐỀ
TÀI ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN
VÀO CÁC VẤN ĐỀ ĐỜI SỐNG
Giảng viên hướng dẫn: Chu Văn Huy Lớp:K26NHC Nhóm:1 Các thành viên nhóm: Lê Trung Quý Lê Nguyễn Tùng Dương Nguyễn Lê Quân Đinh Thị Tú Trinh Lê Thị Thu Uyên Nguyễn Thị Hồng Phúc
Hà Nội,tháng 12 năm 2023
BẢNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐÓNG GÓP S
T Họ và Tên Mã sinh viên Nhiệm vụ Đóng góp Kí tên T 1Lê Trung
Quý 26A4011425 Chương I:Tổng quan về công nghệ nhận diện khuôn mặt 16.67% Chương II: Lê Nguyễn
- Mục 2.3 Tiện lợi và hiệu quả 2 Tùng
26A4013135 - Mục 2.4 Cá nhân hóa 16,67% Dương
- Mục 2.5 Cải thiện trải nghiệm người dùng - Thuyết Trình Chương IV: 3Nguyễn Lê Quân 26A4011423
- Mục 4.4 Áp dụng vào thực tế 16,67% - Làm powerPoint Chương II:
- Mục 2.1 Bảo mật hiệu quả,phòng 4Đinh Thị Tú Trinh 26A4011870 chống gian lận 16,67%
- Mục 2.3 Tăng cường ăn ninh và an toàn - Làm word Chương IV:
- Mục 4.1 Đề xuất giải pháp khắc 5Lê Thị Thu Uyên 26A4012285 phục 16,67%
- Mục 4.2 Xu thế ứng dụng công
nghệ nhận diện khuôn mặt
- Mục 4.3 Tiềm năng ứng dụng
Chương III:Thực trạng việc ứng dụng Nguyễn
công nghệ nhận diện khuôn mặt ở Việt 6 Thị Hồng
26A4011408 Nam và trên thế giới 16,67% Phúc - Thuyết trình MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU__________________________________________________________i
CHƯƠNG I:TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT_______1
1.1Giới thiệu chung về nhận dạng khuôn mặt_______________________________1
1.1.1 Khái niệm về nhận diện khuôn mặt_________________________________1
1.1.2 Tổng quan về nhận diện khuôn mặt_________________________________1
1.2 Lịch Sử Ra Đời Của Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt____________________2
1.2.1 Những Bước Đầu(1960-1990):_____________________________________2
1.2.2 Sự Xuất Hiện Của Phương Pháp Haar Cascades(2001):_________________3
1.2.3 Sự Lên Ngôi Của Học Máy(2000s-2010s)____________________________3
1.2.4 Deep Learning và Convolutional Neural Networks(2010s-Đến Nay):______3
1.3 Mục đích ra đời của công nghệ nhận diện khuôn mặt______________________3
CHƯƠNG II:VAI TRÒ/LỢI ÍCH CỦA CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT_4
2.1.Bảo mật hiệu quả , phòng chống gian lận________________________________4
2.2.Tăng cường an ninh và an toàn________________________________________4
2.3.Tiện lợi và hiệu quả________________________________________________4
2.4.Cá nhân hóa_______________________________________________________5
2.5 Cải thiện trải nghiệm người dùng______________________________________5
CHƯƠNG III:THỰC TRẠNG VIỆC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN
KHUÔN MẶT Ở VIỆT NAM VÀ THẾ GIỚI________________________________5
3.1. Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt ở Việt Nam____________________5
3.1.1.Tài chính, ngân hàng____________________________________________5
3.1.2. Trong giáo dục_________________________________________________7
3.1.3 Trong y tế_____________________________________________________8
3.1.4 Phòng chống truy bắt tội phạm_____________________________________8
3.2. Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trên thế giới____________________9
3.2.1.Trong lĩnh vực giám sát, quản lý của Chính phủ_______________________9
3.2.2. An ninh, pháp luật_____________________________________________10
3.2.3.Mạng lưới nhận diện mới:_______________________________________10
3.2.4. Công nghệ thanh toán bằng nhận diện khuôn mặt tại một số nước________10
3.3. Hạn chế của công nghệ nhận diện khuôn mặt___________________________11
CHƯƠNG IV:KẾT LUẬN______________________________________________12
4.1. Đề xuất giải pháp khắc phục________________________________________12
4.2. Xu thế ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt_______________________12
4.3. Tiềm năng ứng dụng______________________________________________13
4.4 Áp dụng vào thực tế_______________________________________________14
KẾT LUẬN CHUNG___________________________________________________15
TÀI LIỆU THAM KHẢO_______________________________________________16
LỜI MỞ ĐẦU
Lịch sử đã chứng kiến ba cuộc cách mạng công nghiệp, mang đến sự thay đổi
toàn diện cho cuộc sống của con người. Cuộc cách mạng 4.0 cũng vậy,với nền tảng là
công nghệ vạn vật kết nối, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, được dự báo sẽ tạo ra một
bộ mặt hoàn toàn mới cho thế giới. Chắc hẳn bản thân mỗi người đều đã nghe hoặc
thậm chí là đã từng sử dụng qua công nghệ nhận diện khuôn mặt và Face ID trên
những đời Iphone của bạn.Cũng chính từ đây đã mở ra một cuộc chạy đua công nghệ
AI với nhịp độ nhanh và tiến bộ.Là công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc xác
định danh tính thông qua việc phân tích đặc điểm khuôn mặt. Tuy mới xuất hiện chưa
lâu nhưng nó đã rất được quan tâm và là một trong những lĩnh vực nghiên cứu sôi
động với nhiều lý do hấp dẫn. Thứ nhất là tính ứng dụng đa dạng: Công nghệ này có
thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như an ninh, y tế, giáo dục và công nghiệp,
mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu và áp dụng thực tiễn. Thứ hai là tiềm năng tăng cường
hiệu quả: Việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của công nghệ nhận diện khuôn
mặt có thể mang lại lợi ích lớn cho xã hội thông qua việc tăng cường an ninh, quản lý
sức khỏe, cải thiện giáo dục và tối ưu hóa sản xuất công nghiệp. Thứ ba thách thức về
bảo mật và quyền riêng tư: Nghiên cứu trong lĩnh vực này còn đối mặt với thách thức
lớn về bảo mật và quyền riêng tư, cần có sự phát triển đồng bộ với việc nâng cao độ tin
cậy để đảm bảo việc sử dụng công nghệ này không vi phạm quyền riêng tư của người
dùng. Cuối cùng là sự phát triển nhanh chóng: Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang
phát triển với tốc độ nhanh chóng, làm tăng sự hứng thú và tiềm năng cho các nhà
nghiên cứu để đóng góp vào việc cải thiện và ứng dụng sâu rộng trong thực tế. Vì vậy
chúng em đã chọn đề tài ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN
MẶT VÀO CÁC VẤN ĐỀ ĐỜI SỐNG để tìm hiểu, nghiên cứu cho chuyên đề của
mình. Mục đích của nghiên cứu không chỉ dừng lại ở việc tăng cường an ninh, mà còn
mở rộng vào các lĩnh vực y tế để theo dõi sức khỏe, giáo dục để tối ưu hóa quy trình
học tập và trong công nghiệp để tối ưu hóa sản xuất và quản lý nhân sự. Áp dụng công
nghệ này vào những lĩnh vực này mang lại lợi ích to lớn cho xã hội với điểm nhấn
chính là cải thiện chất lượng cuộc sống và tăng cường hiệu suất làm việc, hứa hẹn
mang lại những đóng góp to lớn cho cộng đồng và xã hội.
Nội dung đề tài gồm các phần chính:
Phần 1: Tổng quan về công nghệ nhận diện khuôn mặt
Phần 2: Vai trò, lợi ích của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Phần 3: Thực trạng việc ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt ở việt nam Phần 4: Kết luận i
CHƯƠNG I:TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT
1.1Giới thiệu chung về nhận dạng khuôn mặt
1.1.1 Khái niệm về nhận diện khuôn mặt
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc
nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình
video từ một nguồn video. Một trong những cách để thực hiện điều này là so sánh các
đặc điểm khuôn mặt chọn trước từ hình ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt.
Hệ thống này thường được sử dụng trong các hệ thống an ninh và có thể được so
sánh với các dạng sinh trắc học khác như các hệ thống nhận dạng vân tay hay tròng mắt.
1.1.2 Tổng quan về nhận diện khuôn mặt
Nhận diện khuôn mặt là một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo và thị giác
máy tính.Nó đề cập đến quá trình tự động xác định và xác nhận danh tính của một
người thông qua các đặc điểm trên khuôn mặt của họ.Dưới đây là một tổng quan về nhận diện khuôn mặt
Các bước cơ bản trong nhận diện khuôn mặt :
Phát hiện khuôn mặt( Face Detection): Quá trình xác định vị trí của khuôn mặt
trong hình ảnh hoặc video.Các phương pháp có thể sử dụng bộ lọc,học máy hoặc deep
learning để nhận biết khuôn mặt trong khung hình
Trích xuất đặc trưng(Feature Extraction):Rút trích các đặc điểm quan trọng từ
khuôn mặt như mặt,mũi, miệng .Điều này thường bao gồm việc sử dụng các điểm mốc
hoặc các phương pháp trích xuất đặc trưng tự động
1.1.2 Hình ảnh các mốc nhận diện khuôn mặt
So sánh và nhận diện (Matching and Recognition):So sánh các đặc trưng rút
trích từ khuôn mặt với dữ liệu đã biết để xác định danh tính.Các phương pháp có thể
sử dụng so sánh gần nhất,học máy hoặc deep learning
Phương pháp nhận diện khuôn mặt:
Phương pháp dựa trên đặc trưng:Sử dụng các đặc trưng như cạnh,mũi,để xác
định khuôn mặt.Các phương pháp này thường sử dụng các thuật toán truyền thống. 1
Phương pháp học máy:Sử dụng các mô hình học máy như Support Vector
Machines (SVM),Deciasion Trees để phát hiện và nhận diện khuôn mặt.
Phương pháp deep learning:Sử dụng các mô hình như Convolutional Neural
Networks (CNNs) để học biểu diễn phức tạp của khuôn mặt và thực hiện nhận diện chính xác cao.
Phát triển tương lai
Nhận Diện Đa Dạng: Nâng cao nhận diện khuôn mặt ở nhiều sắc tộc,độ tuổi và giới tính
Nhận Diện Biểu Cảm:Tích hợp khả năng biểu cảm của khuôn mặt
Tăng Tính Tương Tác:Sử dụng nhận diện khuôn mặt trong các ứng dụng tương
tác người máy để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Nhận diện khuôn mặt đang ngày càng trở nên quan trọng và có nhiều ứng dụng
rộng rãi trong thực tế,từ bảo mật cho đến trải nghiệm người dùng và quản lý dữ
liệu.Tuy nhiên,việc quản lý các thách thức về quyền riêng tư và đảm bảo tính chính
xác và ổn định của hệ thống vẫn là những điểm quan trọng cần được xem xét.
1.2 Lịch Sử Ra Đời Của Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt
Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã trải qua một hành trình phát triển từ những
năm đầu thế kỷ 20 đến hiện tại với sự tiến bộ lớn đến từ sự kết hợp của nhiều lĩnh vực
như thị giác máy tính,học máy và deep learning.Dưới đây là một tóm tắt về lịch sử ra
đời của công nghệ nhận diện khuôn mặt :
1.2.1 Những Bước Đầu(1960-1990):
1960s:Nghiên cứu ban đầu về nhận diện khuôn mặt tập chung vào việc sử dụng
các phương pháp đặc trưng hình học để xác định vị trí của mắt,mũi và miệng trên khuôn mặt.
1970s:Sự phát triển của máy tính mạnh mẽ hơn đã đưa ra cơ hội mới để nghiên
cứu và triển khai thác các phương pháp nhận diện khuôn mặt
1980s-1990s: Các phương pháp sử dụng học máy truyền thống bắt đầu xuất
hiện,tập trung vào việc phát hiện và nhận diện khuôn mặt dựa trên các đặc điểm hình học. 2
1.2.2 Sự Xuất Hiện Của Phương Pháp Haar Cascades(2001):
2001:Paul Viola và Michael Jones giới thiệu phương pháp Haar Cascades, một
phương pháp hiệu quả và nhanh chóng sử dụng bộ lọc Haar để phát hiện khuôn mặt
trong thời gian thực hiện
1.2.3 Sự Lên Ngôi Của Học Máy(2000s-2010s)
2000s-2010s:Sự phổ biến của học máy đã thúc đẩy nghiên cứu về các phương
pháp nhận diện khuôn mặt sử dụng các thuật toán như Support Vector
Machines(SVM),Decision Trees và Principal Component Analysis( PCA)
1.2.4 Deep Learning và Convolutional Neural Networks(2010s-Đến Nay):
2010s:Sự ra đời của deep learning và đặc biệt là Convolutional Neural
Networks(CNNs) đã mang lại sự đột phá trong nhận diện khuôn mặt.Các mô hình như
Viola-Jones cơ bản đã được thay thế bằng các mô hình deep learning mạnh mẽ như VGGFace,FaceNet và DeepFace.
2014:Facebook giới thiệu DeepFace,một mô hình deep learning đầu tiên có khả
năng nhận diện khuôn mặt với độ chính xác gần như bằng con người
2015:Google giới thiệu FaceNet,một hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng học
nhúng để biểu diễn khuôn mặt dưới dạng vector số học
1.3 Mục đích ra đời của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Công nghệ nhận diện khuôn mặt ra đời với một loạt ứng dụng khác nhau,phản
ánh sự phát triển và tích hợp của nó vào nhiều lĩnh vực trong xã hội.Dưới đây là một
số mục đích quan trọng của công nghệ nhận diện khuôn mặt:
- Bảo Mật Và Kiểm Soát Truy Cập
- Giao Diện Người Dùng Và Trải Nghiệm Người Dùng
- Quản Lý Hình Ảnh Và Phân Loại Nội Dung
- An Ninh Công Cộng Và Quản Lý Sự Kiện
- Quản Lý Điểm Danh Và Kiểm Soát Lao Động
- Quảng Cáo Và Phục Vụ Khách Hàng
- Truy Cập An Toàn Cho Thiết Bị Cá Nhân 3
CHƯƠNG II:VAI TRÒ/LỢI ÍCH CỦA CÔNG NGHỆ NHẬN
DIỆN KHUÔN MẶT
2.1.Bảo mật hiệu quả , phòng chống gian lận
Nhân diên gương măt cung cấp một phương thức xác minh nhanh chóng và hiệu
quả. Đây là công nghệ nhanh và tiện lợi hơn so với các phương thức xác minh sinh
trắc học khác như quét vân tay hoặc nhận dạng võng mạc. Số lượng điểm tiếp xúc
trong quá trình Nhân diên gương măt cũng ít hơn so với việc nhập mật khẩu hoặc mã
PIN. Điều này giúp nâng cao tính bảo mật bằng cách hỗ trợ xác thực đa yếu tố.
Nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để xác thực khách hàng, giảm nguy
cơ bị đánh cắp danh tính và lừa đảo . Điều này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
2.2.Tăng cường an ninh và an toàn
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã được biết đến với tốc độ, độ chính xác và độ
tin cậy cao . Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho những khu vực mà việc nhận
dạng nhanh chóng và chính xác là rất quan trọng để duy trì mức độ bảo mật cao.
Ví dụ, Cơ quan Hải quan và Bảo vệ Biên giới Hoa Kỳ (CBP) đã cam kết sử dụng
công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên 97% hành khách quốc tế vào năm 2023 . Quy
trình của CGP bao gồm việc quét khách du lịch bằng máy ảnh khớp hình ảnh trực tiếp
của họ với các mẫu ảnh hiện có từ tài liệu du lịch. Sau khi khớp, họ có thể tiến hành
nhập cảnh hoặc xuất cảnh Hoa Kỳ.
2.3.Tiện lợi và hiệu quả
Tính năng nhận dạng khuôn mặt có thể chạy ngoại tuyến cũng đặc biệt hữu ích
về tốc độ và hiệu quả vì nó không phụ thuộc vào kết nối internet và thời gian thực hiện chỉ 26 mili giây.
Ngoài ra, khả năng sử dụng nhận dạng khuôn mặt ở khoảng cách xa không chỉ
giúp tăng cường sự tiện lợi mà còn đề cao tính vệ sinh . Điều này mang lại lợi thế
khác biệt so với các phương pháp sinh trắc học khác đòi hỏi phải tiếp xúc vật lý .Đặc
biệt là trong các cuộc khủng hoảng sức khỏe như dịch bệnh hoặc đại dịch. Trong đại
dịch COVID-19 năm 2022, bản chất không tiếp xúc của công nghệ nhận dạng khuôn
mặt đã được chứng minh là một biện pháp quan trọng giúp giảm nguy cơ lây truyền vi
rút trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và hiệu quả. 4
2.4.Cá nhân hóa
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng có thể cho phép cá nhân hóa trong nhiều tình huống khác nhau.
Ví dụ: tính năng giám sát người lái xe có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh
cài đặt ô tô theo sở thích của người lái xe hoặc hành khách cụ thể, bao gồm hệ thống
chiếu sáng, hệ thống sưởi, vị trí ghế ngồi, đề xuất nội dung, v.v
2.5 Cải thiện trải nghiệm người dùng
Bằng cách loại bỏ nhu cầu nhớ mật khẩu hoặc mang theo thẻ căn cước, tính năng
nhận dạng khuôn mặt giúp các công việc hàng ngày trở nên liền mạch hơn. Trong các
ngành hướng tới khách hàng như bán lẻ hoặc khách sạn, điều này có thể dẫn đến mức
độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng cao hơn .
Một ví dụ điển hình cho điều này là hệ thống thanh toán mới của Mastercard,
cho phép khách hàng hoàn tất thanh toán bằng nhận dạng khuôn mặt.Cách tiếp cận
này không chỉ đơn giản hóa quy trình thanh toán mà còn bổ sung thêm một lớp bảo
mật, nâng cao hơn nữa trải nghiệm của người dùng.
CHƯƠNG III:THỰC TRẠNG VIỆC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ
NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT Ở VIỆT NAM VÀ THẾ GIỚI
3.1. Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt ở Việt Nam
Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đã trở thành một phần quan trọng
trong nhiều lĩnh vực tại Việt Nam, từ an ninh, quản lý và dịch vụ du lịch của con
người. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của công nghệ nhận diện khuôn mặt tại Việt Nam: 3.1.1.Tài chính, ngân hàng
Xác thực người dùng:
Đăng nhập An toàn: Thay thế hoặc kết hợp với phương thức đăng nhập truyền
thống như mật khẩu để tăng cường bảo mật.
Giao dịch Tài chính: Xác thực người dùng khi thực hiện các giao dịch quan
trọng như chuyển khoản, thanh toán hóa đơn, hay mở tài khoản.
Dịch vụ Tài chính Trực tuyến: 5
Xác thực Giao dịch Trực tuyến: Cải thiện an toàn cho các giao dịch trực tuyến,
đặc biệt là trên các ứng dụng di động của ngân hàng.
Quản lý Tài khoản: Cho phép người dùng truy cập và quản lý tài khoản của họ
một cách an toàn và thuận tiện
Quản lý An toàn và Quyền Truy cập:
Kiểm soát truy cập: Đảm bảo chỉ những người có quyền truy cập mới có thể vào
các khu vực an ninh cao hoặc tài khoản quan trọng.
Bảo vệ Thông tin Nhân viên: Sử dụng nhận diện khuôn mặt để kiểm soát việc
truy cập thông tin nhân viên và dữ liệu nhạy cảm.
Chống Gian Lận và An ninh:
Phát hiện Giao dịch Độc hại: Ngăn chặn các giao dịch gian lận bằng cách kiểm
tra tính toàn vẹn của khuôn mặt người tham gia giao dịch.
Xác định Người Gây rủi ro: Hỗ trợ trong việc xác định và ngăn chặn các hoạt
động gây rủi ro với người dùng và hệ thống ngân hàng.
Dịch vụ Khách hàng:
Nhận diện Khách hàng: Tự động nhận diện khách hàng khi họ đến chi nhánh
hoặc liên hệ với dịch vụ khách hàng.
Cung cấp Dịch vụ Tùy chỉnh: Dựa trên lịch sử và thông tin của khách hàng để
cung cấp dịch vụ tùy chỉnh và cá nhân hóa.
Quản lý Thẻ Tín dụng và Giao dịch:
Xác thực Giao dịch Thẻ Tín dụng: Xác minh danh tính của chủ thẻ khi thực hiện
các giao dịch tại cửa hàng hoặc trực tuyến.
Bảo vệ Chủ Thẻ: Hỗ trợ trong việc phát hiện và ngăn chặn giao dịch không hợp lệ hoặc gian lận.
Điều khiển An ninh Chi nhánh:
Theo dõi Nhân viên và Khách hàng: Cung cấp một cấp độ an ninh cao bằng cách
theo dõi và xác minh danh tính của nhân viên và khách hàng khi họ vào và rời khỏi chi nhánh ngân hàng.
Dịch vụ Tài chính từ xa: 6
Xác thực và An ninh Dịch vụ Từ xa: Đảm bảo rằng người dùng có thể an toàn và
dễ dàng truy cập các dịch vụ ngân hàng từ xa. Ví dụ thực tế :
Thời đại dịch bệnh Covid-19 diễn biến phức tạp, các hoạt động giao dịch tiền
mặt bị hạn chế. Các hoạt động nhập mã PIN tại các cây ATM để rút,gửi tiền cũng
được khuyến cáo là không nên thực hiện.
Ngoài các giao dịch không tiếp xúc và thanh toán từ xa, công nghệ nhận diện
khuôn mặt được sử dụng trong nhiều hoạt động yêu cầu xác thực người dùng đặc biệt
là eKYC - giải pháp nhận dạng khách hàng trực tuyến. Với eKYC, khách hàng có thể
thực hiện nhiều công việc cực nhanh chóng chỉ với những thao tác đơn giản như
mở/khóa thẻ, mở tài khoản. Nhiều ngân hàng trên thế giới đang dần phát triển ngân
hàng số, mang lại trải nghiệm tốt cho khách hàng.
Tại máy ATM, khách hàng có thể rút/gửi tiền bằng công nghệ nhận dạng khuôn
mặt để xác minh danh tính.Để tăng cường bảo mật, khách hàng phải thực hiện thêm
bước xác nhận trên thiết bị di động cá nhân của mình. Sự phát triển của ngân hàng số
sẽ giúp giảm thiểu các hoạt động tiếp xúc trực tiếp của ngân hàng 3.1.2. Trong giáo dục
Công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể được triển khai trong trường học và đại
học ở Việt Nam để cải thiện quản lý học sinh, giáo viên, và tăng cường an ninh. Dưới
đây là một số ứng dụng cụ thể:
Điểm Danh Tự Động:
Học sinh và giáo viên: Nhận diện khuôn mặt có thể được sử dụng để thay thế
quá trình điểm danh thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và giảm khả năng gian lận.
An Ninh Trường Học:
Kiểm soát truy cập: Hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể quản lý quyền truy
cập vào các khu vực quan trọng của trường, giúp ngăn chặn người không phù hợp vào các khu vực nhạy cảm.
Theo dõi hoạt động ngoại ô: Giúp theo dõi những người không thuộc cộng đồng
trường học hoặc các hoạt động nghi ngờ xung quanh khuôn viên trường.
An toàn học sinh:
Theo dõi ra/vào học: Các hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể cung cấp thông
báo tự động khi học sinh rời khỏi trường hoặc khi có người lạ xuất hiện. 7
Quản lý thời gian và lịch trình:
- Lên lịch học: Giúp tự động xác định sự hiện diện của học sinh trong các buổi
học và sắp xếp thời khóa biểu hiệu quả hơn.
- Theo dõi giáo viên: Hỗ trợ quản lý lịch trình giảng dạy của giáo viên và đảm
bảo rằng họ đến đúng thời gian.
An ninh phòng thi:
Phòng chống gian lận: giúp giảm thiểu khả năng gian lận trong quá trình thi cử.
Xác minh danh tính: Đảm bảo rằng người thi cử là người đăng ký và đang tham
gia thi một cách đúng đắn.
Quản lý tài liệu và nội dung:
Hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể được sử dụng để quản lý quyền truy cập
vào tài liệu và nội dung trực tuyến của học sinh và giáo viên. 3.1.3 Trong y tế
Quản lý đăng ký và xác minh bệnh nhân
Phân tích chăm sóc khách hàng
Phòng chống gian lận và quản lý toa thuốc
An ninh khu vực nhạy cảm cần bảo mật cao Phòng chống bệnh dịch
3.1.4 Phòng chống truy bắt tội phạm
Giữ an ninh công cộng
Theo dõi sự kiện công cộng: Các hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể được
triển khai tại các khu vực công cộng như ga tàu, sân bay, trung tâm mua sắm, và sự
kiện lớn để theo dõi sự di chuyển của những người có thể liên quan đến tội phạm.
Giữ an ninh giao thông
Giám sát đường đi và bến xe: Hệ thống có thể giúp theo dõi việc di chuyển của
người dân và xe cộ tại các điểm giao thông lớn để phát hiện sự kiện đáng chú ý hoặc
nhận diện người liên quan đến tội phạm. 8
Quản lý sự kiện đặc biệt
Sự kiện thể thao và âm nhạc: Nhận diện khuôn mặt có thể được sử dụng tại các
sự kiện thể thao lớn, đám nhạc, hoặc hội chợ để xác định những người tham gia và giúp đảm bảo an ninh.
Phòng chống tội phạm trong khu dân cư
Quản lý An Ninh Tòa nhà: Nhận diện khuôn mặt có thể được tích hợp trong hệ
thống an ninh tòa nhà chung cư hoặc văn phòng để theo dõi và xác định người lạ hoặc người nghi ngờ.
Theo dõi Khu Dân cư: Hệ thống giám sát nhận diện khuôn mặt có thể giúp theo
dõi và ngăn chặn các hoạt động tội phạm trong khu dân cư.
An ninh trong trung tâm thương mại: Các hệ thống nhận diện khuôn mặt có thể giúp
giữ an ninh trong các trung tâm thương mại và cửa hàng bằng cách xác định những
Phòng chống mất mát và gian lận tín dụng
Nhận diện Nhóm Tội phạm: giúp xác định nhóm tội phạm hoạt động trong các
lĩnh vực như gian lận thẻ tín dụng hoặc mất mát hàng hóa.
An Ninh Biên Giới và Quốc Gia:
Kiểm soát biên giới: công nghệ này giúp kiểm soát an ninh tại các cửa khẩu biên
giới và sân bay để xác định người đến và rời khỏi quốc gia.
3.2. Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trên thế giới
3.2.1.Trong lĩnh vực giám sát, quản lý của Chính phủ
Nhiều nước phát triển đã tích hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào camera
giám sát để bảo vệ an ninh quốc gia. Hệ thống camera thông minh có khả năng phân
tích video và nhận diện khuôn mặt nhanh chóng.
Ngoài giám sát an ninh, nhiều quốc gia còn sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn
mặt để quản lý, lưu trữ thông tin công dân, số hóa nhiều quy trình xác minh công dân với độ chính xác cao. 9 3.2.2. An ninh, pháp luật
Kiểm tra sinh trắc học khuôn mặt được sử dụng tại các điểm kiểm soát biên giới
để so sánh với ảnh chân dung.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng được sử dụng trong quá trình kiểm tra của
cảnh sát, mặc dù chính phủ châu Âu vẫn kiểm soát chặt chẽ việc sử dụng nó. Năm
2016, "người đàn ông đội mũ" chịu trách nhiệm về vụ tấn công khủng bố ở Brussels,
Bỉ, đã được xác định nhờ phần mềm nhận dạng khuôn mặt của FBI. Cảnh sát đã triển
khai nó trong trận chung kết Champions League 2017.
3.2.3.Mạng lưới nhận diện mới:
Nhận diện khuôn mặt đang là chủ đề nóng tại Trung Quốc từ các ngân hàng và
các sân bay. Hiện nay, các nhà chức trách đang mở rộng chương trình nhận diện
khuôn mặt và cảnh sát cũng đang bắt đầu sử dụng chúng ở ngoại ô Bắc Kinh.
Ở Ấn Độ, dự án Aadhaar là cơ sở dữ liệu sinh trắc học lớn nhất thế giới. Nó đã
cung cấp danh tính kỹ thuật số cho 1,2 tỷ người. Cơ quan chịu trách nhiệm UIDAI đã
thông báo rằng họ sẽ triển khai xác thực khuôn mặt vào ngày 1 tháng 7 năm 2018.
Xác thực khuôn mặt sẽ có sẵn dưới dạng dịch vụ bổ sung và được sử dụng cùng với
các yếu tố xác thực khác như vân tay, mống mắt hoặc OTP.
Tại Brazil, Tòa án bầu cử cấp cao (Tribunal Superior Eleitoral) tham gia vào một
dự án thu thập dữ liệu sinh trắc học trên toàn quốc. Mục đích là để tạo ra một cơ sở dữ
liệu sinh trắc học và thẻ ID duy nhất vào năm 2020, ghi lại thông tin của 140 triệu công dân
Tại châu Phi, Gabon, Cameroon và Burkina Faso đã chọn Gemalto để triển khai
chương trình nhận diện thông qua sinh trắc học trên khuôn mặt.
Ngân hàng Trung ương Nga đã triển khai một chương trình toàn quốc kể từ năm
2017 được thiết kế để thu thập các khuôn mặt, tiếng nói, quét mắt và dấu vân tay.
3.2.4. Công nghệ thanh toán bằng nhận diện khuôn mặt tại một số nước
Nhìn thẳng vào màn hình, việc thanh toán của bạn đã hoàn tất. Khách hàng có
thể sử dụng công nghệ thanh toán tiên tiến này chỉ bằng cách đăng ký và kết nối
khuôn mặt của mình với hệ thống thanh toán kỹ thuật số hoặc tài khoản ngân hàng.
Gác lại những chiếc thẻ thanh toán đôi khi gây mất thời gian trước đây, thanh
toán bằng nhận diện khuôn mặt hiện đang bùng nổ tại Trung Quốc với sự tham gia của
nhiều “ đại gia công nghệ” . Alipay đã nâng cấp hệ thống thanh toán nụ cười và sẽ tiếp 10
tục chi 3 tỷ nhân dân tệ để triển khai công nghệ này trong vòng 3 năm. Hay Tencent
vừa ra mắt công nghệ thanh toán nhận dạng khuôn mặt mang tên Frog Pro vào tháng 8
và hàng loạt startup đang cạnh tranh để thâm nhập thị trường Trung Quốc.
Ngoài thanh toán ở các cửa hàng, tại các bệnh viện , sân bay, hoạt động này cũng
giúp người tiêu dùng trở nên thuận lợi hơn.
Trung Quốc cũng được coi là một trong những quốc gia đi đầu trong việc ứng
dụng công nghệ mới này. Thị trường thanh toán trực tuyến tại Trung Quốc vốn đã rất
phát triển với việc sử dụng rộng rãi QR Code tuy nhiên, phương thức này có thể sẽ
sớm trở thành quá khứ và thế chân vào đó là phương thức thanh toán thông qua nhận diện khuôn mặt. Ví dụ:
Ứng dụng Facebook, mỗi ngày người tiêu dùng đăng tải lên hơn 300 triệu lên
mạng xã hội này.Hàng trăm người dùng với những dòng điện thoại như Iphone 10,
10s sẽ mở khóa bằng Face ID- ứng dụng nhận diện khuôn mặt bằng 3D Apple
Ông lớn “ Google” ra điều kiện: Điều kiện duy nhất là người đi đường sẽ cho
phép Google tìm kiếm được chụp và sử dụng 1 bức ảnh selfie của họ. Nghe có vẻ tiêu
tốn khá nhiều công sức, nhưng đổi lại, tập đoàn này sẽ có nhiều dữ liệu cho tính năng
nhận diện khuôn mặt cho dòng điện thoại Pixel 4 sắp ra mắt.
3.3. Hạn chế của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Bên cạnh những ưu điểm nổi trội được phân tích ở trên, ứng dụng Công nghệ
nhận diện khuôn mặt vẫn tồn tại một số hạn chế, thực trạng khó tránh khỏi.
Khó cam kết độ chính xác
Để có được hình ảnh đối chiếu, công nghệ nhận dạng khuôn mặt yêu cầu khách
hàng phải quay ít nhất 35 độ về phía camera và không sử dụng khẩu trang, mũ, nón....
Yêu cầu này rất khó, bởi chúng ta không thể bắt ép buộc khách hàng phải làm theo
yêu cầu, điều này sẽ khiến họ cảm thấy khó chịu và không hài lòng.
Lan truyền thông tin sai lệch
Sự phát triển của công nghệ nhận diện khuôn mặt tạo điều kiện cho sự lan truyền
thông tin sai lệch, phát ngôn gây thù hận và nội dung kích động bạo lực. Ví dụ: Tại
Mỹ, người ta dùng công nghệ nhận diện khuôn mặt để tổng hợp các hình ảnh khẩu
hình của ông Obama rồi lắp ghép thành một đoạn video y như thật. Mục tiêu của họ là 11
để cảnh báo mọi người về khả năng công nghệ này có thể tạo ra các tin giả, nhất là
hình ảnh từ những người nổi tiếng.
Yêu cầu bảo mật thông tin
Đã có rất nhiều ý kiến trái chiều về tính năng lưu trữ thông tin của khách hàng.
Ở một khía cạnh nào đấy, tính năng này đang vi phạm đến nhân quyền của khách
hàng. Tai Mỹ, đã có rất nhiều tổ chức lên tiếng phản ánh về tính năng này khi nó được
xem là hệ thống theo dõi hành vi, thông tin cá nhân của khách hàng, xâm phạm đến quyền riêng tư.
CHƯƠNG IV:KẾT LUẬN
4.1. Đề xuất giải pháp khắc phục
Việc sử dụng công nghệ này cũng đặt ra một số thách thức và vấn đề đạo đức
liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật. Để đảm bảo sự tin cậy và an toàn cho người
dùng, cần thiết lập các biện pháp bảo vệ và quản lý phù hợp.
Cải thiện , đảm bảo độ chính xác : sử dụng các mô hình học máy tiên tiến và thu
thập dữ liệu đa dạng về khuôn mặt từ nhiều góc độ khác nhau.
Kiểm tra liveness (sống động) : đảm bảo rằng người dùng đang thực sự ở trước
camera thay vì sử dụng hình ảnh tĩnh có sẵn.
Xác thực 2 yếu tố : kết hợp cùng một số yếu tố xác minh khác để tăng bảo mật ,
như kếthợp với mật khẩu, mã PIN , vân tay hoặc 1 phương thức xác thực khác.
4.2. Xu thế ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt
Được ứng dụng rộng rãi , linh hoạt trong nhiều lĩnh vực , tại nhiều địa điểm và
phục vụ cho nhiều nhu cầu khác nhau.
An ninh và kiểm soát truy cập:
Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống
an ninh và kiểm soát truy cập. Ở những khu vực như sân bay, ngân hàng, trường học
và văn phòng ... Sự ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt đóng vai trò quan
trọng trong việc nâng cao mức độ an toàn bảo mật và hạn chế truy cập trái phép.
Giải trí và giao tiếp:
Nó được sử dụng trong các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt trong ảnh hay
video và ứng dụng tương tác trong AR(công nghệ thực tế tăng cường) và VR(thực tế
ảo).Công nghệ này cho phép người dùng tạo ra bộ lọc khuôn mặt, tham gia vào trò 12
chơi tương tác và trải nghiệm nội dung số được cá nhân hóa theo sở thích của mỗi người.
Y tế và chăm sóc sức khỏe:
Áp dụng công nghệ này để có thể phát hiện các biểu hiện không bình thường
trên khuôn mặt, như các dấu hiệu bệnh lý hay tình trạng sức khỏe đang diễn biến.
Điều này hỗ trợ trong việc chẩn đoán bệnh và theo dõi tiến trình điều trị của bệnh
nhân. Đồng thời, công nghệ nhận diện khuôn mặt còn có thể được áp dụng để xác
định và kiểm tra danh tính của bệnh nhân tại các cơ sở y tế.
Marketing và quảng cáo:
Công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể được áp dụng để phân tích phản ứng của
khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Nó giúp đo lường sự quan tâm, tương
tác và phản hồi từ phía người xem đối với các chiến dịch quảng cáo, góp phần tối ưu
hóa chiến dịch và nâng cao hiệu quả tiếp thị.
Điện tử tiêu dùng và bảo mật:
Công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể tích hợp vào các thiết bị như điện thoại
di động và máy tính để tăng cường bảo mật và tiện ích cho người dùng. Thay vì sử
dụng mật khẩu hoặc dấu vân tay, người dùng có thể sử dụng nhận diện khuôn mặt để
mở khóa thiết bị và truy cập vào các ứng dụng. Điều này mang lại cải thiện về mặt
bảo mật và tạo sự thuận tiện cho người dùng.
4.3. Tiềm năng ứng dụng
Sự phát triển của công nghệ nhận diện khuôn mặt đang diễn ra với tốc độ nhanh
chóng và có triển vọng rất lớn trong tương lai. Có nhiều xu hướng mới đang xuất hiện,
bao gồm nhận diện khuôn mặt 3D và sử dụng công nghệ thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR).
Khác với các công nghệ xác thực khác, nhận diện khuôn mặt mang lại những lợi
ích như không phải tiếp xúc, cải thiện độ chính xác và tăng mức độ bảo mật. Ngoài ra,
nó còn dễ dàng tích hợp với các tính năng bảo mật hiện có.
Nói về tiềm năng ứng dụng(công nghệ nhận diện khuôn mặt của Tổng công ty
Giải pháp Doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions)), ông Lê Thành Công, Phó tổng
giám đốc Viettel Solutions cho biết, giải pháp cũng có thể được ứng dụng để giải bài
toán truy xuất tội phạm, nhận dạng và phát hiện đối tượng tình nghi. Nó cũng có thể
được sử dụng cho khu vực biên giới và xuất nhập cảnh. Ngoài ra, giải pháp cũng có
thể được ứng dụng trong lĩnh vực du lịch và các ngành dịch vụ khác. 13
4.4 Áp dụng vào thực tế
Công nghệ nhận diện khuôn mặt là một đề tài đang được cả xã hội quan tâm và
tìm hiểu, trong những năm gần đây chúng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực quan
trọng trong đời sống cũng nhằm nhiều mục đích như cải thiện hiệu suất, an ninh, trải
nghiệm người dùng, sự chính xác và thuận tiện:
An ninh trong quản lý truy cập: trong các môi trường làm việc mang tính bảo
mật cao ở các văn phòng nhà nước, ngân hàng, các doanh nghiệp,.. hệ thống máy tính
đều được tích hợp camera nhận diện khuôn mặt để kiểm soát thông tin người đã truy
cập thông tin, dễ dàng truy cứu khi xảy ra vấn đề phát sinh.
Hệ thống thiết bị di động: hiện nay hầu hết các máy điện thoại đều có tích hợp
nhận diện khuôn mặt để mở khóa thiết bị, hơn thế nữa ta cũng có thể cài đặt quyền
truy cập vào các ứng dụng, hình ảnh, thông tin yêu cầu có khuôn mặt để bảo mật
thông tin trong trường hợp bất khả kháng đối tượng có khả năng phá khóa mật khẩu bên ngoài.
Dịch vụ giao thương và ngân hàng: công nghệ nhận diện khuôn mặt được sử
dụng nhiều nhất trong lĩnh vực này bởi liên quan trực tiếp đến quyền lợi khách hàng,
bảo mật thông tin hay xác thực người sử dụng, vì vậy trong thực tế tại các ngân hàng
đều được tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt trực tiếp thì có thể tại của ra vào
hay quầy tiếp đón khách hàng, trên điện thoại thì có thể yêu cầu xác minh khuôn mặt
khi đăng nhập để xác minh danh tính, giao dịch an toàn thay thế việc nhận diện tài
khoản ngân hàng thông qua chữ ký ( có thể bị giả mạo dễ dàng ).
Giáo dục: việc điểm danh bằng cách gọi tên khiến thời gian tiết học diễn ra bị
rút ngắn vậy nên công nghệ nhận diện khuôn mặt được tích hợp tại các camera trong
lớp học để giải quyết điều đó, ngoài ra để phục vụ cho thi cử một cách liêm chính
không gian lận. Ngoài ra công nghệ còn được áp dụng trong phòng nơi làm đề thi
quan trọng hay các cơ sở giáo dục quan trọng để nhằm mục đích bảo mật triệt để.
Y tế: trong phòng nằm của bệnh viện luôn có các máy ảnh tích hợp công nghệ
nhận diện khuôn mặt để phân tích nhận biết khi có vấn đề gì xảy ra bất ngờ, kiểm soát
tình hình bệnh nhân để dễ dàng thực hiện các biện pháp chữa bệnh cho kịp thời.
An ninh cho toàn xã hội: các camera có công nghệ nhận diện khuôn mặt tại các
cửa ra vào tại sân bay, tại các khu vực trọng yếu của thành phố, tại các tuyến đường
giao thông,... để phân tích phát hiện tội phạm vi phạm pháp luật; dễ dàng cho các bộ
phận trật tự an toàn xã hội kiểm soát tình hình tội phạm trong thành phố để có các 14
Tài liệu liên quan:
-
Câu Hỏi – Đáp Án Năng Lực, Kỹ Năng Số môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng
29 15 -
Hướng Dẫn Khắc Phục Khi Xem Tài Liệu Online - Thư Viện ĐH Ngân Hàng
25 13 -
Bài tập lớn: Mã hóa trong an toàn thông tin môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng
35 18 -
Bài tập lớn: Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng
25 13 -
Bài tập lớn: QR code và thanh toán không dùng tiền mặt môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng
25 13