Phân tích tóm tắt về công nghệ nhận diện khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ sinh trắc học dựa trên thông tin đặc điểm khuôn mặt của con người. Nó sử dụng máy ảnh hoặc máy ảnh để chụp luồng hình ảnh hoặc video có chứa khuôn mặt người, đồng thời tự động phát hiện và theo dõi khuôn mặt trong ảnh, đồng thời thực hiện xử lý liên quan trên khuôn mặt được phát hiện. Nhận dạng khuôn mặt cần tích lũy một lượng lớn dữ liệu liên quan đến hình ảnh khuôn mặt để xác thực thuật toán và liên tục cải thiện độ chính xác nhận dạng.
Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện tại có thể đạt được kết quả nhận dạng thỏa đáng trong các điều kiện lý tưởng về sự hợp tác và thu thập của người dùng. Tuy nhiên, tỷ lệ nhận dạng của các hệ thống hiện có sẽ giảm đột ngột trong điều kiện người dùng không hợp tác và kém hơn các điều kiện mua lại lý tưởng. Ví dụ: khi so sánh một khuôn mặt với một khuôn mặt được lưu trữ trong hệ thống, chẳng hạn như cạo râu, thay đổi kiểu tóc, đeo thêm kính hoặc thay đổi biểu cảm có thể khiến quá trình so sánh không thành công.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt là một trong những thuật toán phân tích đặc điểm khu vực được sử dụng rộng rãi trong công nghệ sinh trắc học, tích hợp công nghệ xử lý ảnh máy tính và các nguyên tắc thống kê sinh học trong một, sử dụng công nghệ xử lý ảnh máy tính để trích xuất các điểm đặc trưng của hình ảnh con người từ video và sử dụng các nguyên tắc thống kê sinh học để phân tích và thiết lập. mô hình toán học, tức là các mẫu đặc điểm khuôn mặt. Mẫu đặc điểm khuôn mặt hoàn chỉnh được sử dụng để phân tích các đặc điểm với hình ảnh khuôn mặt của đối tượng và giá trị tương tự được đưa ra theo kết quả phân tích. Giá trị này được sử dụng để xác định xem người đó có giống nhau hay không.
Ưu điểm của nhận dạng khuôn mặt nằm ở tính tự nhiên và không có các đặc điểm nhận biết của cá nhân được kiểm tra. Theo lẽ tự nhiên, chúng tôi muốn nói rằng phương pháp nhận dạng giống với các đặc điểm sinh trắc học được con người sử dụng trong nhận dạng cá nhân. Ví dụ: nhận dạng khuôn mặt phân biệt các cá nhân bằng cách quan sát, so sánh khuôn mặt và phân biệt danh tính, cộng với nhận dạng tự nhiên cũng như nhận dạng giọng nói, nhận dạng loại cơ thể, v.v. Nhận dạng vân tay, nhận dạng mống mắt, v.v. là không tự nhiên vì con người hoặc các sinh vật khác không phân biệt được các cá thể bởi các đặc điểm sinh trắc học như vậy. Các đặc điểm không bị phát hiện cũng rất quan trọng trong các phương pháp nhận dạng, khiến chúng không gây khó chịu và ít có khả năng lừa đảo hơn vì ít có khả năng thu hút sự chú ý hơn. Nhận dạng khuôn mặt có đặc điểm là nó chỉ sử dụng ánh sáng khả kiến để thu thập thông tin về hình ảnh khuôn mặt, nhưng không giống như nhận dạng dấu vân tay hoặc nhận dạng mống mắt, vốn yêu cầu sử dụng cảm biến áp suất điện tử để chụp dấu vân tay hoặc ánh sáng hồng ngoại để chụp ảnh mống mắt, các phương pháp chụp cụ thể này dễ bị phát hiện và do đó dễ bị giả mạo hơn bằng cách ngụy trang.
Nhận dạng khuôn mặt được coi là một trong những chủ đề nghiên cứu khó trong lĩnh vực nhận dạng sinh trắc học và thậm chí cả trí tuệ nhân tạo. Khó khăn trong việc nhận dạng khuôn mặt chủ yếu là do các đặc điểm của khuôn mặt như một đặc điểm sinh trắc học, trong đó sự khác biệt giữa các cá nhân khác nhau là rất nhỏ và cấu trúc của khuôn mặt giống nhau, thậm chí cấu trúc và hình dạng của các cơ quan trên khuôn mặt cũng rất giống nhau, và tính năng này có lợi cho việc sử dụng bản địa hóa khuôn mặt nhưng không có lợi cho việc nhận dạng khuôn mặt. Hình dạng khuôn mặt con người rất không ổn định và con người có thể tạo ra nhiều biểu cảm bằng những thay đổi của khuôn mặt và hình ảnh trực quan của khuôn mặt thay đổi rất nhiều ở các góc quan sát khác nhau. Ngoài ra, nhận dạng khuôn mặt còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như điều kiện ánh sáng, mặt nạ, độ tuổi, v.v.
Trong nhận dạng khuôn mặt, một loại biến thể phải được phóng đại để làm tiêu chí phân biệt các cá nhân, trong khi loại biến thể khác cần được loại bỏ vì chúng có thể đại diện cho cùng một cá nhân. Một loại biến thể thường được gọi là biến thể giữa các lớp và loại kia là biến thể nội lớp. Đối với khuôn mặt, biến thể trong lớp có xu hướng lớn hơn biến thể giữa các lớp, điều này gây khó khăn cho việc phân biệt các cá thể bằng biến thể giữa các lớp với sự can thiệp của biến thể trong lớp. Nhận dạng khuôn mặt chủ yếu được sử dụng để nhận dạng danh tính. Do sự phổ biến nhanh chóng của giám sát video, nhiều ứng dụng giám sát video rất cần một công nghệ nhận dạng nhanh trạng thái không hợp tác, đường dài để nhanh chóng xác nhận danh tính của nhân viên từ xa và đạt được cảnh báo thông minh. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt chắc chắn là một lựa chọn tốt. Sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt nhanh có thể tìm thấy khuôn mặt từ hình ảnh video giám sát trong thời gian thực và so sánh với cơ sở dữ liệu khuôn mặt trong thời gian thực, từ đó nhận dạng nhanh chóng.
Ưu điểm của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Là một công nghệ nhận dạng sinh trắc học (Biometrics) mới nổi, công nghệ nhận dạng khuôn mặt có những ưu điểm vượt trội về ứng dụng so với nhận dạng mống mắt, quét vân tay, quét lòng bàn tay và các công nghệ khác: dễ sử dụng, được người dùng chấp nhận cao Công nghệ nhận dạng khuôn mặt sử dụng camera phổ thông làm thông tin nhận dạng thiết bị thu nhận để hoàn tất quá trình nhận dạng theo cách không tiếp xúc mà đối tượng nhận dạng không nhận thấy Quá trình nhận dạng. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt nổi bật trực quan dựa trên hình ảnh khuôn mặt con người và khuôn mặt con người chắc chắn là nguồn thông tin trực quan nhất có thể phân biệt bằng mắt thường, thuận tiện cho việc xác nhận và kiểm toán thủ công cũng như “đánh giá con người qua vẻ ngoài của họ”. ” là phù hợp với quy luật nhận thức của con người. Độ chính xác và tốc độ nhận dạng cao So với các công nghệ sinh trắc học khác, độ chính xác nhận dạng của công nghệ nhận dạng khuôn mặt ở mức cao, tỷ lệ nhận dạng sai và tỷ lệ từ chối thấp.
Trong các ứng dụng có yêu cầu bảo mật cao, công nghệ nhận dạng khuôn mặt yêu cầu đối tượng nhận dạng phải có mặt vật lý tại địa điểm nhận dạng, khiến người khác khó có thể làm giả. Khả năng phân biệt chủ động độc đáo của công nghệ nhận dạng khuôn mặt đảm bảo rằng người khác không thể lừa dối hệ thống nhận dạng bằng những bức ảnh, con rối hoặc tượng sáp không hoạt động. Điều này khó thực hiện được với các công nghệ sinh trắc học như dấu vân tay. Ví dụ: danh tính của một người dùng hợp pháp có thể bị mạo danh bằng ngón tay bị cắt đứt của người dùng hợp pháp mà hệ thống nhận dạng không thể phát hiện ra. Thiết bị được sử dụng bởi công nghệ nhận dạng khuôn mặt là PC thông thường, máy ảnh và các thiết bị thông thường khác, vì máy tính, hệ thống giám sát truyền hình mạch kín, v.v. đã được sử dụng rộng rãi, vì vậy hầu hết người dùng đều sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt mà không cần thêm nhiều tính năng đặc biệt. thiết bị, do đó không chỉ bảo vệ khoản đầu tư ban đầu của người dùng mà còn mở rộng chức năng của thiết bị hiện có của người dùng, đáp ứng nhu cầu bảo mật của người dùng.
Thông tin cơ bản dễ dàng có được công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên ảnh khuôn mặt hoặc hình ảnh khuôn mặt được chụp trong thời gian thực, vì vậy chắc chắn đây là thông tin dễ lấy nhất. Chi phí thấp, dễ thúc đẩy việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt vì sử dụng thiết bị thông thường thông thường, giá cả nằm trong phạm vi chấp nhận được của người dùng thông thường, so với các công nghệ sinh trắc học khác, các sản phẩm nhận dạng khuôn mặt có tỷ lệ hiệu suất so với giá rất cao. Tóm lại, công nghệ nhận dạng khuôn mặt là công nghệ nhận dạng sinh trắc học có độ chính xác cao, dễ sử dụng, độ ổn định cao, khó làm giả, tiết kiệm chi phí và có triển vọng ứng dụng thị trường cực kỳ rộng rãi.
Nhược điểm của công nghệ nhận diện khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt được coi là một trong những chủ đề nghiên cứu khó khăn nhất trong lĩnh vực nhận dạng sinh trắc học và thậm chí cả lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Những khó khăn của nhận dạng khuôn mặt chủ yếu là do các đặc điểm của khuôn mặt như một đặc điểm sinh trắc học. Sự giống nhau giữa các cá thể khác nhau không khác nhau nhiều, tất cả các khuôn mặt đều có cấu trúc giống nhau và thậm chí hình dáng cấu trúc của các cơ quan trên khuôn mặt cũng giống nhau. Những đặc điểm như vậy có lợi cho việc bản địa hóa bằng cách sử dụng khuôn mặt nhưng lại không thuận lợi cho việc phân biệt các cá nhân sử dụng khuôn mặt. Ngoài ra, nhận dạng khuôn mặt còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như điều kiện ánh sáng (ví dụ: ngày và đêm, trong nhà và ngoài trời, v.v.), nhiều lớp che mặt (ví dụ: khẩu trang, kính râm, tóc, râu, v.v.) và tuổi.
Trong nhận dạng khuôn mặt, loại biến thể đầu tiên được cho là sẽ được mở rộng và sử dụng làm tiêu chí để phân biệt các cá nhân, trong khi loại biến thể thứ hai cần được loại bỏ vì chúng có thể đại diện cho cùng một cá nhân. Loại biến thể đầu tiên thường được gọi là biến thể giữa các lớp, trong khi loại biến thể thứ hai được gọi là biến thể nội lớp. Đối với khuôn mặt, biến thể trong lớp thường lớn hơn biến thể giữa các lớp, do đó khiến việc phân biệt các cá thể sử dụng biến thể giữa các lớp khi bị xáo trộn bởi biến thể trong lớp trở nên đặc biệt khó khăn.
Quy trình công nghệ nhận diện khuôn mặt
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt chủ yếu bao gồm bốn thành phần, đó là: thu thập và phát hiện hình ảnh khuôn mặt, xử lý trước hình ảnh khuôn mặt, trích xuất đặc điểm hình ảnh khuôn mặt, so khớp và nhận dạng.
1. Thu nhận hình ảnh khuôn mặt:
Các hình ảnh khuôn mặt khác nhau có thể được chụp qua ống kính máy ảnh, chẳng hạn như hình ảnh tĩnh, hình ảnh động, các vị trí khác nhau, biểu cảm khác nhau và các khía cạnh khác có thể được chụp tốt. Khi người dùng ở trong phạm vi chụp của thiết bị thu thập, thiết bị thu thập sẽ tự động tìm kiếm và chụp ảnh khuôn mặt của người dùng. Nhận diện khuôn mặt: Nhận diện khuôn mặt chủ yếu được sử dụng trong thực tế để xử lý trước nhận dạng khuôn mặt, tức là để hiệu chỉnh chính xác vị trí và kích thước của khuôn mặt trong ảnh. Hình ảnh khuôn mặt chứa các đặc điểm mẫu phong phú, chẳng hạn như đặc điểm biểu đồ, đặc điểm màu sắc, đặc điểm mẫu, đặc điểm cấu trúc và đặc điểm Haar. Nhận diện khuôn mặt là chọn ra những thông tin hữu ích từ những thông tin này và sử dụng các tính năng này để đạt được tính năng nhận diện khuôn mặt.
2. Tiền xử lý ảnh khuôn mặt:
Tiền xử lý ảnh khuôn mặt là quá trình xử lý ảnh dựa trên kết quả nhận diện khuôn mặt và cuối cùng phục vụ cho việc trích xuất đặc trưng. Hình ảnh gốc mà hệ thống thu được thường không thể sử dụng trực tiếp do nhiều điều kiện và nhiễu ngẫu nhiên khác nhau và phải được xử lý trước ở giai đoạn đầu của quá trình xử lý hình ảnh, chẳng hạn như hiệu chỉnh thang độ xám, lọc nhiễu và xử lý trước hình ảnh khác. Đối với ảnh khuôn mặt, quá trình tiền xử lý chủ yếu bao gồm bù ánh sáng, chuyển đổi thang độ xám, cân bằng biểu đồ, chuẩn hóa, hiệu chỉnh hình học, lọc và làm sắc nét ảnh khuôn mặt. 3.
Trích xuất đặc điểm ảnh khuôn mặt: Các đặc điểm có thể được sử dụng trong hệ thống nhận dạng khuôn mặt thường được chia thành các đặc điểm hình ảnh, đặc điểm thống kê pixel, đặc điểm hệ số biến đổi hình ảnh khuôn mặt, đặc điểm đại số hình ảnh khuôn mặt, v.v. Trích xuất đặc điểm khuôn mặt được thực hiện đối với một số đặc điểm nhất định của khuôn mặt. Trích xuất đặc điểm khuôn mặt, còn được gọi là mô tả đặc điểm khuôn mặt, là quá trình mô hình hóa đặc điểm của khuôn mặt. Các phương pháp trích xuất đặc điểm khuôn mặt được tóm tắt thành hai loại: một là phương pháp mô tả đặc điểm dựa trên kiến thức; phương pháp còn lại là phương pháp mô tả đặc tính học tập thống kê hoặc dựa trên tính năng đại số.
So khớp và nhận dạng hình ảnh khuôn mặt: Dữ liệu đặc trưng được trích xuất của hình ảnh khuôn mặt được tìm kiếm và khớp với mẫu đặc điểm được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu bằng cách đặt giá trị ngưỡng và khi độ tương tự vượt quá giá trị ngưỡng này, kết quả khớp sẽ được đưa ra. Nhận dạng khuôn mặt là so sánh các đặc điểm của khuôn mặt cần nhận dạng với mẫu đặc điểm khuôn mặt thu được và đánh giá thông tin nhận dạng của khuôn mặt theo mức độ giống nhau. Quá trình này được chia thành hai loại: xác nhận, là quá trình so sánh hình ảnh một-một và nhận dạng, là quá trình so sánh khớp hình ảnh một-nhiều.
Các lĩnh vực ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt
Với sự nghiên cứu chuyên sâu về công nghệ thông minh, thuật ngữ nhận diện khuôn mặt xuất hiện ngày càng thường xuyên trong cuộc sống của chúng ta. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt, công nghệ sinh trắc học dựa trên thông tin về các đặc điểm khuôn mặt của con người để nhận dạng danh tính. Một loạt các công nghệ liên quan sử dụng máy ảnh hoặc máy ảnh để chụp ảnh hoặc luồng video có chứa khuôn mặt người và tự động phát hiện, theo dõi khuôn mặt người trong ảnh, sau đó thực hiện nhận dạng khuôn mặt trên các khuôn mặt được phát hiện, thường còn được gọi là nhận dạng chân dung và nhận dạng khuôn mặt. sự công nhận. Vậy có bao nhiêu người hiểu được phạm vi ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt rộng đến mức nào? Hôm nay Lupin Chief dẫn các bạn tìm hiểu những điều sau đây.
Công an điều tra tội phạm và giải quyết tội phạm
Tìm kiếm sự tồn tại của thông tin cơ bản về nhóm đối tượng quan trọng trong cơ sở dữ liệu bằng cách truy vấn dữ liệu chân dung mục tiêu. Ví dụ: lắp đặt hệ thống tại sân bay hoặc nhà ga để truy bắt tội phạm quy mô lớn.
Hệ Thống Kiểm Soát Truy Cập
Các khu vực an toàn có thể được xác định bằng cách nhận dạng khuôn mặt của những người đang cố gắng xâm nhập. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để kiểm soát truy cập và kiểm soát an ninh công ty và dân cư, chẳng hạn như hệ thống chấm công kiểm soát truy cập nhận dạng khuôn mặt, cửa an ninh nhận dạng khuôn mặt, v.v. Kiểm soát truy cập nhận dạng khuôn mặt dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt tiên tiến, kết hợp với ID trưởng thành công nghệ nhận dạng thẻ và dấu vân tay cũng như ra mắt sản phẩm kiểm soát truy cập an toàn và thiết thực. Sản phẩm áp dụng thiết kế tách rời, thu thập thông tin khuôn mặt, vân tay và thẻ ID cũng như nhận dạng thông tin sinh học và kiểm soát truy cập bên trong và bên ngoài sự phân tách, tính thực tiễn, an toàn và độ tin cậy cao. Hệ thống này sử dụng truyền mã hóa thông tin mạng, hỗ trợ điều khiển và quản lý từ xa, đồng thời có thể được sử dụng rộng rãi trong ngân hàng, quân đội, công tố và luật pháp, các tòa nhà thông minh và các lĩnh vực quan trọng khác của kiểm soát an ninh kiểm soát truy cập.
Hệ thống camera giám sát
Nó có thể được sử dụng để giám sát đám đông ở những nơi công cộng như sân bay, sân vận động và siêu thị, chẳng hạn như lắp đặt hệ thống giám sát ở sân bay để ngăn chặn những kẻ khủng bố lên máy bay. Ví dụ: máy ATM trong ngân hàng, nơi thẻ và mật khẩu của người dùng bị đánh cắp, có thể bị người khác lợi dụng để rút tiền mặt một cách gian lận. Việc áp dụng đồng thời nhận dạng khuôn mặt sẽ ngăn chặn điều này xảy ra.
Ứng dụng web
Sử dụng nhận dạng khuôn mặt để hỗ trợ thanh toán qua mạng thẻ tín dụng nhằm ngăn chặn chủ sở hữu không phải thẻ tín dụng sử dụng thẻ tín dụng, v.v. Chẳng hạn như đăng nhập máy tính, chính phủ điện tử và thương mại điện tử. Trong thương mại điện tử, các giao dịch đều được thực hiện trực tuyến và nhiều quy trình phê duyệt trong chính phủ điện tử đã được chuyển sang trực tuyến. Và hiện tại, việc ủy quyền giao dịch hoặc phê duyệt được thực hiện bằng mật khẩu. Nếu mật khẩu bị đánh cắp, không có gì đảm bảo an ninh. Nếu sử dụng các tính năng sinh trắc học, có thể đạt được sự thống nhất giữa danh tính kỹ thuật số và danh tính thực của người liên quan trên Internet. Như vậy, độ tin cậy của hệ thống thương mại điện tử và chính phủ điện tử sẽ được tăng lên rất nhiều.
Mạng thanh toán thẻ tín dụng
Sử dụng nhận dạng khuôn mặt để hỗ trợ thanh toán qua mạng thẻ tín dụng nhằm ngăn chặn chủ sở hữu không phải thẻ tín dụng sử dụng thẻ tín dụng, v.v.
Nhận dạng danh tính
như hộ chiếu điện tử và chứng minh nhân dân. Đây có lẽ là ứng dụng lớn nhất trong tương lai. ICAO đã bắt buộc 118 quốc gia thành viên phải sử dụng hộ chiếu có thể đọc được bằng máy từ ngày 1 tháng 4 năm 2010, với nhận dạng khuôn mặt là phương thức nhận dạng đầu tiên và yêu cầu này đã trở thành tiêu chuẩn quốc tế. Hoa Kỳ đã yêu cầu các quốc gia có thỏa thuận miễn thị thực sử dụng hệ thống hộ chiếu điện tử kết hợp các đặc điểm sinh trắc học như dấu vân tay trên khuôn mặt trước ngày 26 tháng 10 năm 2006 và đến cuối năm 2006, hơn 50 quốc gia đã triển khai hệ thống như vậy.
Cơ quan Quản lý An ninh Vận tải Hoa Kỳ (TSA) có kế hoạch triển khai một tài liệu du lịch nội địa phổ biến dựa trên sinh trắc học trên khắp Hoa Kỳ. Nhiều nước châu Âu đang lên kế hoạch hoặc triển khai các chương trình tương tự để xác định và quản lý hoạt động của khách du lịch bằng tài liệu sinh trắc học. Ví dụ, việc giám sát đám đông có thể được tiến hành ở những nơi công cộng như sân bay, sân vận động và siêu thị bằng cách lắp đặt hệ thống giám sát tại các sân bay để ngăn chặn những kẻ khủng bố lên máy bay. Ví dụ: máy ATM trong ngân hàng, nơi thẻ và mật khẩu của người dùng bị đánh cắp, có thể bị người khác lợi dụng để rút tiền mặt một cách gian lận. Việc áp dụng nhận diện khuôn mặt cùng lúc sẽ tránh được tình trạng này. Tìm kiếm sự hiện diện của thông tin cơ bản của nhóm đối tượng chính trong cơ sở dữ liệu bằng cách truy vấn dữ liệu chân dung mục tiêu. Ví dụ: lắp đặt hệ thống tại sân bay hoặc nhà ga để truy bắt tội phạm quy mô lớn.
Máy ảnh kĩ thuật số
Công nghệ lấy nét khuôn mặt và chụp khuôn mặt cười: Trước hết là chụp khuôn mặt. Nó xác định theo các bộ phận của đầu người, trước tiên xác định đầu, sau đó đánh giá các đặc điểm của đầu như mắt và miệng, đồng thời xác nhận rằng đó là khuôn mặt người bằng cách so sánh thư viện tính năng với việc chụp khuôn mặt hoàn chỉnh. Sau đó, khuôn mặt được sử dụng làm tiêu điểm để lấy nét tự động, điều này có thể cải thiện đáng kể độ rõ nét của ảnh chụp. Công nghệ màn trập mặt cười dựa trên nhận dạng khuôn mặt, hoàn thiện việc chụp khuôn mặt, sau đó bắt đầu đánh giá mức độ cong lên của miệng và mức độ cong xuống của mắt để xác định xem đó có phải là nụ cười hay không. Tất cả việc thu thập và so sánh ở trên được thực hiện trong trường hợp so sánh các thư viện đối tượng, vì vậy các thư viện đối tượng là cơ sở, có dữ liệu đặc điểm khuôn mặt và khuôn mặt cười điển hình khác nhau.
Ứng dụng giải trí
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày như chụp ảnh, so sánh hình ảnh, v.v. Đặc biệt trong hai năm trở lại đây, các chương trình hẹn hò nở rộ, trong đó phân đoạn khuôn mặt cặp đôi đẹp nhất trong Love Connection của truyền hình Chiết Giang sử dụng công nghệ so sánh khuôn mặt để kiểm tra sự giống nhau giữa khuôn mặt của nam và nữ chính. Với sự phát triển của Internet di động, một số nhà phát triển công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã áp dụng công nghệ này vào lĩnh vực giải trí, chẳng hạn như ứng dụng khuôn mặt ngôi sao hạnh phúc, tính toán độ giống nhau giữa nhân vật chính và ngôi sao trong ảnh dựa trên đường viền, màu da, kết cấu, kết cấu, màu sắc, ánh sáng và các đặc điểm khác của khuôn mặt.
Hệ thống thanh toán
Tháng 7 năm 2013. Một công ty Phần Lan đã ra mắt hệ thống thanh toán “vuốt mặt” đầu tiên trên thế giới. Khi thanh toán, người tiêu dùng chỉ cần đối mặt với camera trên màn hình POS tại quầy thanh toán và hệ thống sẽ tự động chụp ảnh, quét khuôn mặt của người tiêu dùng, sau đó nhấp vào màn hình cảm ứng để xác nhận giao dịch sau khi thông tin nhận dạng được hiển thị. Không cần thẻ tín dụng, ví hoặc điện thoại di động. Toàn bộ quá trình giao dịch không quá 5 giây. Tuy nhiên, một số người cho rằng “lần này thường chỉ đủ để rút ví ra”.
Vietnamese 
English 
Arabic 
French 
Japanese 
Kazakh 
Korean 
Spanish 
