การจดจำใบหน้าคืออะไร

การจดจำใบหน้าเป็นวิธีการระบุหรือยืนยันตัวตนของบุคคลโดยใช้ภาพใบหน้า  ระบบการจดจำใบหน้าสามารถใช้ระบุบุคคลได้แบบเรียลไทม์ หรือใช้ระบุบุคคลในภาพหรือวิดีโอได้  

ประโยชน์ของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง

ประโยชน์บางส่วนของระบบการจดจำใบหน้ามีดังนี้:

การรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพ

การจดจำใบหน้าเป็นระบบตรวจสอบยืนยันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ และอาจมีความรวดเร็วและสะดวกกว่าเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีไบโอเมตริกอื่น ๆ เช่น ลายนิ้วมือหรือการสแกนม่านตา การจดจำใบหน้ามีจุดสัมผัสน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการป้อนรหัสผ่านหรือ PIN การจดจำใบหน้ารองรับการตรวจสอบสิทธิ์โดยใช้หลายปัจจัยเพื่อการยืนยันการรักษาความปลอดภัยเพิ่มอีกชั้น

ความแม่นยำที่ดีขึ้น

การจดจำใบหน้าอาจเป็นวิธีที่แม่นยำมากกว่าในการระบุตัวตนเมื่อเทียบกับการใช้เพียงหมายเลขโทรศัพท์มือถือ ที่อยู่อีเมล ที่อยู่ไปรษณีย์ หรือที่อยู่ IP ตัวอย่างเช่น ขณะนี้บริการด้านตลาดหลักทรัพย์ส่วนใหญ่ ตั้งแต่หุ้นไปจนถึงสกุลเงินคริปโต ใช้การจดจำใบหน้าเพื่อปกป้องลูกค้าและสินทรัพย์ของลูกค้า

การผสานการทำงานที่ง่ายขึ้น

เทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีความเข้ากันได้และผสานการทำงานกับซอฟต์แวร์การรักษาความปลอดภัยส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น สมาร์ทโฟนที่มีกล้องหน้ามีการสนับสนุนอัลกอริธึมหรือโค้ดซอฟต์แวร์สำหรับการจดจำใบหน้าในตัว

การจดจำใบหน้าทำงานอย่างไร

การจดจำใบหน้าทำงานในสามขั้นตอน: การตรวจจับ การวิเคราะห์ และการจดจำ

การตรวจจับ

การตรวจจับคือกระบวนการค้นหาใบหน้าในภาพ การจดจำใบหน้าทำได้ด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยสามารถตรวจจับและระบุใบหน้าของบุคคลจากภาพที่ประกอบด้วยใบหน้าของบุคคลหนึ่งคนหรือหลายคนได้ และสามารถตรวจจับข้อมูลใบหน้าทั้งใบหน้าด้านหน้าและด้านข้าง

คอมพิวเตอร์วิทัศน์

แมชชีนใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อระบุบุคคล สถานที่ และสิ่งของในภาพอย่างแม่นยำในหรือเหนือระดับมนุษย์ ด้วยความเร็วและประสิทธิภาพที่สูงกว่า คอมพิวเตอร์วิทัศน์ทำให้การแยก การวิเคราะห์ การจัดประเภท และการทำความเข้าใจข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลภาพเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ซับซ้อน ข้อมูลภาพมีอยู่หลายรูปแบบ เช่น:

  • ภาพเดี่ยว
  • ลำดับวิดีโอ
  • มุมมองจากกล้องหลายตัว
  • ข้อมูลภาพสามมิติ

การวิเคราะห์

หลังจากนั้นระบบการจดจำใบหน้าจะวิเคราะห์ภาพใบหน้า ระบบจะจับคู่และอ่านรูปทรงเรขาคณิตของใบหน้าและการแสดงสีหน้า ระบบระบุจุดสำคัญบนใบหน้าซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการแยกใบหน้าออกจากวัตถุอื่น ๆ ปกติแล้วเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าจะมองหาสิ่งเหล่านี้:
 
  • ระยะห่างระหว่างดวงตา
  • ระยะห่างจากหน้าผากถึงคาง
  • ระยะห่างระหว่างจมูกและปาก
  • ความลึกของเบ้าตา
  • รูปร่างโหนกแก้ม
  • เค้าโครงริมฝีปาก หู และคาง
 
จากนั้นระบบนี้จะแปลงข้อมูลการจดจำใบหน้าเป็นสตริงตัวเลขหรือจุดที่เรียกว่าลายใบหน้า แต่ละคนจะมีลายใบหน้าไม่เหมือนกันเช่นเดียวกับลายนิ้วมือ ข้อมูลที่การจดจำใบหน้าใช้ยังสามารถนำมาใช้แบบย้อนกลับเพื่อสร้างภาพใบหน้าบุคคลกลับด้วยวิธีทางดิจิทัลได้

การจดจำ

การจดจำใบหน้าสามารถระบุบุคคลได้ด้วยการเปรียบเทียบใบหน้าสองใบหน้าในภาพสองภาพขึ้นไป แล้วประเมินความเป็นไปได้ของการตรงกันของใบหน้า ตัวอย่างเช่น การจดจำใบหน้าสามารถตรวจสอบว่าใบหน้าที่แสดงในภาพเซลฟี่ที่ถ่ายด้วยกล้องโทรศัพท์ตรงกับใบหน้าในภาพของบัตรประจำตัวที่รัฐบาลออกให้ เช่น ใบขับขี่หรือหนังสือเดินทาง และตรวจสอบว่าใบหน้าที่แสดงในภาพเซลฟี่ไม่ตรงกับใบหน้าในชุดข้อมูลใบหน้าที่ได้เก็บไว้ก่อนหน้านี้

กรณีการใช้งานของระบบการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง

กรณีต่อไปนี้เป็นการใช้งานในทางปฏิบัติบางส่วนของระบบการจดจำใบหน้า:

การตรวจจับการฉ้อโกง

บริษัทใช้การจดจำใบหน้าเพื่อระบุผู้ใช้แต่ละรายที่สร้างบัญชีใหม่สำหรับแพลตฟอร์มออนไลน์ได้ไม่ซ้ำกัน หลังจากดำเนินการนี้แล้ว สามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อตรวจยืนยันตัวตนของบุคคลจริงที่ใช้บัญชีในกรณีที่มีกิจกรรมที่มีความเสี่ยงหรือน่าสงสัยของบัญชี

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

บริษัทต่างๆ ใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าแทนหรือใช้ร่วมกับรหัสผ่านเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์การจดจำใบหน้ายังเป็นเครื่องมือการรักษาความปลอดภัยที่สะดวกและมีความแม่นยำในการปลดล็อกสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ส่วนตัวอื่น ๆ

การควบคุมที่สนามบินและชายแดน

สนามบินหลายแห่งใช้ข้อมูลไบโอเมตริกเป็นหนังสือเดินทาง ทำให้ผู้เดินทางสามารถข้ามแถวที่ยาวเหยียดและเดินผ่านเทอร์มินัลอัตโนมัติเพื่อไปถึงเกตของตนได้เร็วขึ้น เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าในรูปของหนังสือเดินทางอิเล็กทรอนิกส์ลดระยะเวลารอและสามารถทำให้การรักษาความปลอดภัยดีขึ้น

การธนาคาร

บุคคลรับรองความถูกต้องของธุรกรรมได้แค่ดูที่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ของตนแทนที่จะใช้รหัสผ่านแบบใช้ครั้งเดียวหรือการยืนยันแบบสองขั้นตอน การจดจำใบหน้าอาจมีความปลอดภัยกว่าเพราะไม่มีรหัสผ่านให้แฮกเกอร์เจาะได้ ในทำนองเดียวกัน การถอนเงินสดจากตู้ ATM และการชำระเงินที่เครื่องคิดเงินสามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อรับรองการชำระเงินได้

บริการด้านสาธารณสุข

สามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อควบคุมการเข้าถึงเวชระเบียนผู้ป่วยได้ การจดจำใบหน้าสามารถทำให้กระบวนการลงทะเบียนผู้ป่วยมีประสิทธิภาพในสถานดูแลสุขภาพ

การจดจำใบหน้ามีความแม่นยำหรือไม่

การจดจำใบหน้ามีความแม่นยำสูงในสภาวะที่เหมาะสม ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมจะมีอัตราความสำเร็จสูงกว่า แต่โดยทั่วไปในโลกจริงจะมีอัตราประสิทธิภาพต่ำกว่า เป็นการยากที่จะคาดการณ์อัตราความสำเร็จของเทคโนโลยีนี้ เพราะไม่มีตัววัดเดียวใด ๆ ที่ให้ภาพที่สมบูรณ์ได้

ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการยืนยันใบหน้าที่จับคู่บุคคลกับภาพอ้างอิงที่ชัดเจน เช่น ใบขับขี่หรือภาพถ่ายหน้าตรง จะให้คะแนนความแม่นยำสูง ปัจจัยที่ช่วยปรับปรุงความแม่นยำ ได้แก่:

•            การวางตำแหน่งและแสงสว่างที่สอดคล้อง

•            ภาพใบหน้าที่ชัดเจนและไม่มีสิ่งกีดขวาง

•            สีและภาพพื้นหลังที่ผ่านการควบคุม

•            คุณภาพของกล้องและความละเอียดของภาพ

อีกปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราความผิดพลาดคือการสูงวัยขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป การเปลี่ยนแปลงของใบหน้าทำให้การจับคู่กับภาพที่ถ่ายไว้หลายปีก่อนหน้านั้นทำได้ยาก

คะแนนความเชื่อมั่นในการจดจำใบหน้าเท่ากับเท่าใด

คะแนนความมั่นใจ หรือที่เรียกอีกอย่างว่าคะแนนความคล้ายคลึง จะให้ข้อเสนอแนะว่าภาพสองภาพมีความคล้ายคลึงกันมากเพียงใด คะแนนความเชื่อมั่นที่สูงกว่าบ่งชี้ว่ามีความเป็นไปได้สูงกว่าที่ภาพสองภาพมีคนคนเดียวกัน

เทคโนโลยีการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกประเภทอื่นมีอะไรบ้าง

การระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกคือกระบวนการระบุตัวตนบุคคลตามลักษณะที่แยกความแตกต่างได้และเป็นเอกลักษณ์ไม่เหมือนใคร นอกเหนือจากการจดจำใบหน้าแล้วยังมีการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกประเภทอื่น ๆ ด้วย

การยืนยันลายนิ้วมือ

ซอฟต์แวร์การจดจำลายนิ้วมือยืนยันตัวตนของบุคคลด้วยการเปรียบเทียบลายนิ้วของบุคคลนั้นกับลายนิ้วมือหนึ่งลายขึ้นไปในฐานข้อมูล

การจับคู่ DNA

การจับคู่ DNA ระบุตัวตนบุคคลด้วยการวิเคราะห์ส่วนต่าง ๆ จาก DNA ของพวกเขา เทคโนโลยีนี้เรียงลำดับ DNA ในห้องปฏิบัติการแล้วเปรียบเทียบกับตัวอย่างในฐานข้อมูล

การจดจำดวงตา

การจดจำดวงตาวิเคราะห์คุณสมบัติต่าง ๆ ในม่านตาหรือรูปแบบของหลอดเลือดในจอตาเพื่อระบุความตรงกันและระบุตัวตนของบุคคล

การจดจำรูปทรงเรขาคณิตของมือ

คุณสามารถระบุตัวตนของบุคคลที่แตกต่างได้ผ่านลักษณะทางเรขาคณิตของมือของบุคคล เช่น ความยาวของนิ้วและความกว้างของมือ กล้องจับภาพเงาของมือแล้วเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล

การรู้จำเสียง

ระบบการรู้จำเสียงแยกลักษณะที่ทำให้คำพูดของบุคคลหนึ่งแตกต่างจากบุคคลอื่น ระบบจะสร้างลายพิมพ์เสียงที่คล้ายกับลายใบหน้าหรือลายนิ้วมือ แล้วจับคู่กับตัวอย่างในฐานข้อมูล

การจดจำลายเซ็น

คุณสามารถใช้เทคโนโลยีเพื่อวิเคราะห์รูปแบบลายมือหรือเปรียบเทียบลายเซ็นที่สแกนสองลายเซ็นโดยใช้อัลกอริธึมขั้นสูง

AWS สามารถช่วยเหลือในการจดจำใบหน้าอย่างไร

คุณสามารถใช้ Amazon Rekognition เพื่อทำให้การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยแมชชีนเลิร์นนิง Amazon Rekognition มีความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิชันที่มีการฝึกไว้ล่วงหน้าและสามารถปรับแต่งได้เพื่อแยกข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกออกจากภาพและวิดีโอ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Amazon Rekognition เพื่อทำงานดังต่อไปนี้:

•            ตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ต้องการ

•            วิเคราะห์และตรวจจับใบหน้าในภาพและวิดีโอหลายล้านในเวลาไม่กี่นาที

•            เพิ่มการเปรียบเทียบและวิเคราะห์ใบหน้าในเวิร์กโฟลว์การแนะนำผู้ใช้และการยืนยันตัวตนเพื่อยืนยันตัวตนของผู้ใช้ที่เลือกเข้าร่วมซึ่งคุณมีข้อมูลประจำตัวจากระยะไกล

•            ตรวจสอบความคล้ายคลึงของใบหน้ากับรูปภาพอื่น ๆ หรือจากคลังเก็บภาพส่วนตัวของคุณ

Amazon Rekognition ไม่สามารถระบุหรือยืนยันตัวตนของบุคคลในภาพหรือวิดีโอได้โดยอิสระ

เริ่มต้นใช้งานการจดจำใบหน้าบน AWS ด้วยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้

ขั้นตอนต่อไปในการจดจำใบหน้ากับ AWS

ดูแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เพิ่มเติม
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการปัญญาประดิษฐ์ 
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
เริ่มต้นการสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS ใน AWS Management Console

ลงชื่อเข้าใช้