CÂU CHUYỆN KHOA HỌC 118
(ĐC sưu tầm trên NET)
Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm
việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám
sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác. Quan điểm của họ được
đưa ra dựa trên các nghiên cứu gần đây về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ
thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một
phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt.Nhận diện gương mặt là
công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái
chiều. Hồi tháng 5/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm
nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.
Tại Trung Quốc, những tiến bộ về nhận diện gương mặt được sử dụng bởi nhiều thành phố để “bêu tên” và làm người vi phạm xấu hổ, tìm kiếm tội phạm giữa đám đông hay xác minh danh tính của hành khách tại sân bay. Dùng thuật toán tinh vi, các công ty công nghệ và doanh nghiệp lớn khác của Trung Quốc ứng dụng hệ thống trong bán lẻ, du lịch và ngân hàng.
Trí tuệ nhân tạo hoạt động trong hệ thống nhận diện gương mặt ra sao?
Hệ thống nhận diện gương mặt có thể xác định mọi người từ cơ sở dữ liệu hình ảnh, bao gồm ảnh tĩnh và video. Sử dụng deep learning – một nhánh của trí tuệ nhân tạo – sẽ tăng tốc độ quét gương mặt do nó học được nhiều hơn về dữ liệu nó xử lý. Các hệ thống này đòi hỏi lượng thông tin khổng lồ để có thể nhanh hơn, chính xác hơn.
Các hệ thống này sản sinh ra cái gọi là “dấu gương mặt độc nhất vô nhị” cho mỗi đối tượng thông qua đọc và đo lường từ hàng chục đến hàng ngàn “điểm nút”, bao gồm khoảng cách giữa mặt, bề ngang mũi, độ sâu hốc mắt. Với mạng lưới camere giám sát, hệ thống nhận diện xử lý nhiều đặc điểm, bao gồm chiều cao, tuổi và màu sắc quần áo.
Trên iPhone, camera của nó có thể phân tích hơn 30.000 điểm hồng ngoại và tạo ra mô hình 3D của gương mặt người dùng. Nó được thiết kế để thích ứng với các thay đổi trong diện mạo của họ như khi họ trang điểm, đội mũ, khăn, đeo kính, đeo kính áp tròng.
Đeo khẩu trang có khiến công nghệ nhận diện "bó tay"?
Theo các chuyên gia Trung Quốc thì không hẳn. Hệ thống nhận diện gương mặt tiên tiến có khả năng phân tích những phần bị giấu sau lớp khẩu trang, giúp thu hẹp các đối tượng và đưa ra phán đoán chính xác.
Nhóm các nhà nghiên cứu của Đại học Bradford (Anh) cũng đồng tình với ý kiến này. Họ xuất bản báo cáo cho biết công nghệ nhận diện gương mặt có thể xác định đúng 100% ngay cả khi phần trên, nửa bên phải hay 3/4 gương mặt bị lộ.
Nếu hệ thống chỉ được đào tạo để xác định toàn bộ gương mặt, tỉ lệ thành công của nó sẽ giảm xuống còn 40% khi chỉ lộ mắt và mũi, 60% khi nửa dưới gương mặt bị giấu. Ngược lại, tỉ lệ thành công của các hệ thống được đào tạo để nhận diện từng phần lại lên tới 90% nếu lộ mắt và mũi, thậm chí với cả những gương mặt không cho thấy mắt và mũi.
Một số công nghệ hiện đại khác hỗ trợ cho nhận diện gương mặt
Nhận diện dáng đi: Startup Watrix của Trung Quốc giới thiệu phần mềm có thể xác định một người từ khoảng cách 50m, ngay cả khi họ giấu mặt hay quay lưng với camera. Công nghệ hoạt động nhờ phân tích hàng ngàn số liệu về dáng đi của một người để xây dựng cơ sở dữ liệu lớn. Nó bao gồm dáng người, chuyển động của cánh tay, đi vòng kiềng hay đi chữ bát. Công nghệ này không yêu cầu hợp tác từ đối tượng.
Nhận diện giọng nói: Công nghệ không mới, đang được sử dụng rộng rãi như trợ lý thông minh trong xe hơi và đồ gia dụng. Phần mềm được thiết kế để nhận diện giọng nói, ghi nhớ các đặc điểm cá nhân và tự động đáp lại. Hệ thống kết hợp khá tốt với camera giám sát để ghi lại âm thanh và phân tích dữ liệu người dùng tốt hơn.
Laser nhịp tim: Bộ Quốc phòng Mỹ đã phát triển thiết bị có tên Jetson, có khả năng xác định một dấu hiệu độc nhất vô nhị của một người từ khoảng cách 200m hoặc xa hơn bằng laser hồng ngoại. Các cảm biến laser thường được dùng để tự động ghi lại xung của bệnh nhân, phát hiện thay đổi dựa trên lưu lượng máu. Ngược lại, Jetson dùng kỹ thuật gọi là rung động laser để phát hiện chuyển động bề mặt gây ra bởi nhịp tim. Lầu Năm Góc khẳng định Jetson có thể chính xác 95% trong điều kiện thích hợp và tương lai sẽ được cải thiện. Hạn chế của nó là cần cơ sở dữ liệu dấu hiệu nhịp tim lớn.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang được thử nghiệm bởi Cảnh sát Metropolitan được cho là có tỉ lệ sai sót đến 81%.
Theo một nghiên cứu của Đại học Essex, hệ thống này nhận diện nhầm 4 trong số 5 người vô tội là những nghi phạm bị truy nã.
Nếu bị kiện ra tòa, hệ thống này nhiều khả năng sẽ bị đưa vào danh mục "bất hợp pháp".
Nhằm phục vụ công tác tổng hợp nên một bản báo cáo độc lập về quá trình thử nghiệm dịch vụ này của cảnh sát London, Peter Fussey và Daragh Murray đã được Đại học Essex trao cho quyền truy cập "chưa từng có tiền lệ" vào 6 trong số 10 đợt thử nghiệm tiến hành từ tháng 6/2018 đến tháng 2/2019.
Bộ đôi này đã tham gia cùng các sỹ quan làm việc trong các phòng điều khiển LFR (Live Facial Recognition - nhận diện khuôn mặt trực tiếp) và cả trên thực địa; họ còn tham dự các phiên họp và phỏng vấn, cũng như các cuộc họp lập kế hoạch.
"Báo cáo này được dựa trên quá trình tham gia mật thiết trong các quy trình liên quan sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trực tiếp của Cảnh sát Metropolitan" - đồng tác giả Fussey tuyên bố.
"Việc những vấn đề như những người liên quan đến quy trình sử dụng LFR là đối tượng bị kiểm tra, và những kết quả kiểm tra phải được công khai, là điều hợp lý" - ông nói thêm.
Những mối quan ngại chính của các nhà nghiên cứu này đều rất chính đáng.
Họ khẳng định Cảnh sát Metropolitan đã không nhận được "ủy quyền pháp lý rõ ràng" để sử dụng LFR xét theo luật nội địa, hoặc không quan tâm đến những yếu tố như bản chất xâm phạm đời tư của công nghệ hay việc sử dụng công nghệ xử lý sinh trắc học.
Thêm vào đó, hai nhà nghiên cứu cho rằng phía cảnh sát đã thiếu sót trong khâu lên kế hoạch tiền thử nghiệm và khái niệm hóa công nghệ, dẫn đến một loạt các vấn đề liên quan đến sự đồng thuận, tính hợp pháp, và niềm tin.
Trong 6 đợt thử nghiệm được đánh giá, công nghệ LFR đã đưa ra 42 kết quả trùng khớp, nhưng các tác giả nghiên cứu cho biết chỉ có 8 trong số đó là chắc chắn đúng.
"...hệ thống của Cảnh sát Metropolitan ngay từ đầu đã không được đưa vào những điều khoản về tuân thủ quyền con người, và nó cũng không phải là một phần thiết yếu của quy trình áp dụng công nghệ" - Murray nói.
Với công bố của mình, hai tác giả Murray và Fussey kêu gọi ngừng tất cả các đợt thử nghiệm LFR đang được tiến hành cho đến khi những mối quan ngại được giải quyết.
Cảnh sát Metropolitan hiện chưa đưa ra bình luận nào về vụ việc.
Tham khảo: Geek
Ảnh minh họa
Khám phá công nghệ nhận diện gương mặt & Bảo mật vân tay SamSung A50
Công nghệ nhận diện gương mặt đã tinh vi đến mức độ nào?
Nhiều nước tăng cường sử dụng công nghệ nhận diện gương mặt để bảo đảm trật tự trị an. Công nghệ này tốt tới mức nào và đã phát triển đến đâu?
Tại Trung Quốc, những tiến bộ về nhận diện gương mặt được sử dụng bởi nhiều thành phố để “bêu tên” và làm người vi phạm xấu hổ, tìm kiếm tội phạm giữa đám đông hay xác minh danh tính của hành khách tại sân bay. Dùng thuật toán tinh vi, các công ty công nghệ và doanh nghiệp lớn khác của Trung Quốc ứng dụng hệ thống trong bán lẻ, du lịch và ngân hàng.
Trí tuệ nhân tạo hoạt động trong hệ thống nhận diện gương mặt ra sao?
Hệ thống nhận diện gương mặt có thể xác định mọi người từ cơ sở dữ liệu hình ảnh, bao gồm ảnh tĩnh và video. Sử dụng deep learning – một nhánh của trí tuệ nhân tạo – sẽ tăng tốc độ quét gương mặt do nó học được nhiều hơn về dữ liệu nó xử lý. Các hệ thống này đòi hỏi lượng thông tin khổng lồ để có thể nhanh hơn, chính xác hơn.
Các hệ thống này sản sinh ra cái gọi là “dấu gương mặt độc nhất vô nhị” cho mỗi đối tượng thông qua đọc và đo lường từ hàng chục đến hàng ngàn “điểm nút”, bao gồm khoảng cách giữa mặt, bề ngang mũi, độ sâu hốc mắt. Với mạng lưới camere giám sát, hệ thống nhận diện xử lý nhiều đặc điểm, bao gồm chiều cao, tuổi và màu sắc quần áo.
Trên iPhone, camera của nó có thể phân tích hơn 30.000 điểm hồng ngoại và tạo ra mô hình 3D của gương mặt người dùng. Nó được thiết kế để thích ứng với các thay đổi trong diện mạo của họ như khi họ trang điểm, đội mũ, khăn, đeo kính, đeo kính áp tròng.
Theo các chuyên gia Trung Quốc thì không hẳn. Hệ thống nhận diện gương mặt tiên tiến có khả năng phân tích những phần bị giấu sau lớp khẩu trang, giúp thu hẹp các đối tượng và đưa ra phán đoán chính xác.
Nhóm các nhà nghiên cứu của Đại học Bradford (Anh) cũng đồng tình với ý kiến này. Họ xuất bản báo cáo cho biết công nghệ nhận diện gương mặt có thể xác định đúng 100% ngay cả khi phần trên, nửa bên phải hay 3/4 gương mặt bị lộ.
Nếu hệ thống chỉ được đào tạo để xác định toàn bộ gương mặt, tỉ lệ thành công của nó sẽ giảm xuống còn 40% khi chỉ lộ mắt và mũi, 60% khi nửa dưới gương mặt bị giấu. Ngược lại, tỉ lệ thành công của các hệ thống được đào tạo để nhận diện từng phần lại lên tới 90% nếu lộ mắt và mũi, thậm chí với cả những gương mặt không cho thấy mắt và mũi.
Một số công nghệ hiện đại khác hỗ trợ cho nhận diện gương mặt
Nhận diện dáng đi: Startup Watrix của Trung Quốc giới thiệu phần mềm có thể xác định một người từ khoảng cách 50m, ngay cả khi họ giấu mặt hay quay lưng với camera. Công nghệ hoạt động nhờ phân tích hàng ngàn số liệu về dáng đi của một người để xây dựng cơ sở dữ liệu lớn. Nó bao gồm dáng người, chuyển động của cánh tay, đi vòng kiềng hay đi chữ bát. Công nghệ này không yêu cầu hợp tác từ đối tượng.
Nhận diện giọng nói: Công nghệ không mới, đang được sử dụng rộng rãi như trợ lý thông minh trong xe hơi và đồ gia dụng. Phần mềm được thiết kế để nhận diện giọng nói, ghi nhớ các đặc điểm cá nhân và tự động đáp lại. Hệ thống kết hợp khá tốt với camera giám sát để ghi lại âm thanh và phân tích dữ liệu người dùng tốt hơn.
Laser nhịp tim: Bộ Quốc phòng Mỹ đã phát triển thiết bị có tên Jetson, có khả năng xác định một dấu hiệu độc nhất vô nhị của một người từ khoảng cách 200m hoặc xa hơn bằng laser hồng ngoại. Các cảm biến laser thường được dùng để tự động ghi lại xung của bệnh nhân, phát hiện thay đổi dựa trên lưu lượng máu. Ngược lại, Jetson dùng kỹ thuật gọi là rung động laser để phát hiện chuyển động bề mặt gây ra bởi nhịp tim. Lầu Năm Góc khẳng định Jetson có thể chính xác 95% trong điều kiện thích hợp và tương lai sẽ được cải thiện. Hạn chế của nó là cần cơ sở dữ liệu dấu hiệu nhịp tim lớn.
Hệ thống nhận diện khuôn mặt của Cảnh sát London có tỉ lệ sai lên đến... 81%
Đừng ngạc nhiên nếu bỗng nhiên bạn bị bắt khi đang dạo chơi ở Anh một ngày nào đó.
Theo một nghiên cứu của Đại học Essex, hệ thống này nhận diện nhầm 4 trong số 5 người vô tội là những nghi phạm bị truy nã.
Nếu bị kiện ra tòa, hệ thống này nhiều khả năng sẽ bị đưa vào danh mục "bất hợp pháp".
Nhằm phục vụ công tác tổng hợp nên một bản báo cáo độc lập về quá trình thử nghiệm dịch vụ này của cảnh sát London, Peter Fussey và Daragh Murray đã được Đại học Essex trao cho quyền truy cập "chưa từng có tiền lệ" vào 6 trong số 10 đợt thử nghiệm tiến hành từ tháng 6/2018 đến tháng 2/2019.
Bộ đôi này đã tham gia cùng các sỹ quan làm việc trong các phòng điều khiển LFR (Live Facial Recognition - nhận diện khuôn mặt trực tiếp) và cả trên thực địa; họ còn tham dự các phiên họp và phỏng vấn, cũng như các cuộc họp lập kế hoạch.
"Báo cáo này được dựa trên quá trình tham gia mật thiết trong các quy trình liên quan sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trực tiếp của Cảnh sát Metropolitan" - đồng tác giả Fussey tuyên bố.
"Việc những vấn đề như những người liên quan đến quy trình sử dụng LFR là đối tượng bị kiểm tra, và những kết quả kiểm tra phải được công khai, là điều hợp lý" - ông nói thêm.
Họ khẳng định Cảnh sát Metropolitan đã không nhận được "ủy quyền pháp lý rõ ràng" để sử dụng LFR xét theo luật nội địa, hoặc không quan tâm đến những yếu tố như bản chất xâm phạm đời tư của công nghệ hay việc sử dụng công nghệ xử lý sinh trắc học.
Thêm vào đó, hai nhà nghiên cứu cho rằng phía cảnh sát đã thiếu sót trong khâu lên kế hoạch tiền thử nghiệm và khái niệm hóa công nghệ, dẫn đến một loạt các vấn đề liên quan đến sự đồng thuận, tính hợp pháp, và niềm tin.
Trong 6 đợt thử nghiệm được đánh giá, công nghệ LFR đã đưa ra 42 kết quả trùng khớp, nhưng các tác giả nghiên cứu cho biết chỉ có 8 trong số đó là chắc chắn đúng.
"...hệ thống của Cảnh sát Metropolitan ngay từ đầu đã không được đưa vào những điều khoản về tuân thủ quyền con người, và nó cũng không phải là một phần thiết yếu của quy trình áp dụng công nghệ" - Murray nói.
Với công bố của mình, hai tác giả Murray và Fussey kêu gọi ngừng tất cả các đợt thử nghiệm LFR đang được tiến hành cho đến khi những mối quan ngại được giải quyết.
Cảnh sát Metropolitan hiện chưa đưa ra bình luận nào về vụ việc.
Tham khảo: Geek
Công nghệ nhận diện khuôn mặt của Mobifone có thể phát hiện nhân viên trốn việc, sinh viên trốn học, tội phạm và khách hàng VIP chỉ bằng một cái ló mặt
Hệ thống nhận dạng hình ảnh của Mobifone có thể được áp dụng trong các hoạt động quản lý, kinh doanh của tổ chức, doanh nghiệp cho đến bảo vệ an ninh, quốc phòng của đất nước.
Tại "Diễn đàn quốc gia về Phát triển doanh nghiệp công nghệ
Việt Nam" (Make in Vietnam) vừa diễn ra vào ngày 9/5 tại Hà Nội,
Mobifone đã công bố giải pháp về nhận diện hình ảnh do chính tập đoàn
này phát triển, có thể được áp dụng để hỗ trợ trong quá trình chuyển đổi
số của các cơ quan và doanh nghiệp. Hệ thống nhận diện hình ảnh của
Mobifone được chia làm hai phần chính là Mobifone.OpenAPI.Face (nhận
diện khuôn mặt) và Mobifone.OpenAPI.Object (nhận diện vật thể).
Hệ
thống nhận dạng hình ảnh của Mobifone có thể được áp dụng trong nhiều
mô hình khác nhau: từ các hoạt động quản lý, kinh doanh của tổ chức,
doanh nghiệp cho đến các hoạt động bảo vệ an ninh, quốc phòng của đất
nước. Cụ thể, hệ thống nhận dạng khuôn mặt của Mobifone có thể được áp
dụng để:
- Chấm công/điểm danh: Nhân viên/học sinh chỉ có
mặt tại công ty là tự động được chấm công/điểm danh, không cần quét vân
tay rườm rà và phòng tránh tình trạng "trốn" giữa giờ.
-
Chăm sóc khách hàng: Tự đông nhận biết khách hàng. Một ví dụ được
Mobifone đưa ra là khi khách hàng bước chân vào điểm giao dịch, hệ thống
camera sẽ nhận dạng khuôn mặt của khách hàng và tự đông xác định hồ sơ
danh tính, lịch sử giao dịch... tiết kiệm nhiều thời gian và công sức
của cả khách hàng và giao dịch viên. Ngoài ra, hệ thống này còn có thể
nhận diện khách hàng VIP và có phản ứng phù hợp (ví dụ phát ra lời chào
khi khách hàng VIP đi qua).
- An ninh: Bên cạnh việc giám
sát an ninh đơn thuần, hệ thống của Mobifone còn lưu trữ toàn bộ khuôn
mặt xuất hiện trong camera để truy tìm sau này. Nếu một khuôn mặt nằm
trong "danh sách đen" (như tội phạm), nó có thể gửi cảnh báo kịp thời
tới doanh nghiệp/chính quyền. Mobifone cho biết hệ thống này có thể kết
nối với các hệ thống an ninh ở các tòa nhà, sân bay, hải quan...
-
Chống đánh cắp nhận dạng: Nhờ khả năng nhận diện chính xác, hệ thống
của Mobifone có thể kiểm soát việc sử dụng thông tin cá nhân phi pháp,
ngăn cản khách hàng sử dụng các thông tin cá nhân khác nhau để thực hiện
giao dịch phạm pháp như mở tài khoản ngân hàng, rửa tiền...
Còn
đối với hệ thống nhận dạng vật thể của Mobifone, nó có thể phát hiện
biển số xe, vi phạm và tai nạn giao thông, hỏa hoạn, đám đông tụ tập.
Phát
biểu tại diễn đàn, ông cho Dư Thái Hùng – Giám đốc Trung tâm Công nghệ
thông tin Mobifone khẳng định hệ thống nhận dạng khuôn mặt của Mobifone
cho tốc độ nhanh (người dùng chỉ cần đi qua), độ chính xác cao trên 95%,
dễ dàng tích hợp với các hệ thống hiện có và không phụ thuộc vào nền
tảng của camera.
Dự án nhận dạng khuôn mặt của Mobifone
tiếp tục cho thấy khát vọng chuyển mình của các doanh nghiệp viễn thông
Việt Nam nhằm mở rộng sang các lĩnh vực khác, tạo ra giá trị mới cho
người dùng và góp phần thúc đẩy kinh tế đất nước. Cuối năm 2018, VNPT đã
công bố chiến lược "VNPT 4.0", cung cấp dịch vụ số như nền tảng media
và dịch vụ truyền hình, chính phủ điện tử, đô thị thông minh... và các
giải pháp phần cứng như Smartbox, thiết bị mạng, IoT. Tương tự như vậy,
Viettel cũng là một trong những doanh nghiệp đi đầu tại Việt Nam trong
công cuộc chuyển đổi số với ở mảng như content, media, IoT và Fintech.
Viettel cũng đang tự mình phát triển và sản xuất thiết bị mạng 5G. Bí ẩn trăm ngôi làng không sinh được con gái và sự thật đáng sợ

Sữa đậu nành Fami Canxi mới
Cuộc khảo sát cho thấy, trong ba
tháng qua, tỷ lệ sinh bé gái ở 132 ngôi làng thuộc Uttarakhand là 0%. Có
tất cả 216 trẻ sơ sinh nhưng tuyệt nhiên, tất cả đều là bé trai, không
có bất cứ bé gái nào.
Xã
hội hiện đại theo đuổi bình đẳng giới, thế nhưng tại một số địa phương,
tư tưởng gia trưởng vẫn còn rất nặng nề. Gần đây, chính phủ Ấn Độ đã có
một cuộc khảo sát dữ liệu, cho thấy 216 trẻ sơ sinh ở hơn 100 ngôi làng thuộc bang Uttarakhand, không có bất cứ bé gái nào. Tỷ lệ là 216:0 (nam:nữ).
Số liệu này khiến các quan chức cảm thấy kỳ lạ và quyết định điều
tra sâu hơn để biết được sự thật, vén màn bí ẩn hiện tượng chỉ sinh con
trai.
Cụ thể, cuộc khảo sát cho thấy, trong ba tháng qua, tỷ lệ sinh bé gái ở 132 ngôi làng thuộc Uttarakhand là 0%. Có tất cả 216 trẻ sơ sinh nhưng tuyệt nhiên, tất cả đều là bé trai, không có bất cứ bé gái nào.
Số liệu kỳ quái này khiến các nhà điều tra không thể không nghi
ngờ, liệu rằng có chuyện khuất tất phía sau hay không. Có lẽ, do quan
niệm gia trưởng, bảo thủ, các gia đình đã lựa chọn phá thai có chọn lọc
giới tính, dẫn đến tình trạng này.
Một trong những quan chức, ông Ashish Chauhan, nói: "Tỷ lệ chênh
lệch giới tính của trẻ sơ sinh giữa nam và nữ là 216:0 (nam: nữ). Một tỷ
lệ chênh lệch tuyệt đối, quá đáng nghi ngờ. Chắc chắn có những vụ phá
thai bất hợp pháp để lựa chọn giới tính".
Ashish Chauhan cũng tin rằng, những đứa trẻ khi siêu âm có giới tính nữ đã bị giết ngay từ trong bụng mẹ.
Một nhà lập pháp khác, ông Gopal Ravat cho biết: "Hiện 132
ngôi làng này đã nằm trong danh sách theo dõi. Sẽ có sự giám sát chặt
chẽ của các ban ngành có liên quan. Chúng tôi hy vọng sẽ giải quyết hiện
tượng lạ lùng ở ngôi làng này sớm nhất có thể".
Được biết, theo quan niệm của phần đông người Ấn Độ, phụ nữ được
coi là gánh nặng trong gia đình vì họ không thể đóng góp làm gia của cải
cho gia đình.
Mặc dù chính quyền đã cấm phá thai vào năm 1994, tuy nhiên những
người dân vẫn lén lút thực hiện. Ngày nay, việc lựa chọn giới tính thai
nhi hay phá thai chọn lọc giới tính vẫn xảy ra rất phổ biến.










Nhận xét
Đăng nhận xét