ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า การจดจำใบหน้า – ซอฟต์แวร์ที่ทำแผนที่วิเคราะห์และยืนยันตัวตนของใบหน้าในภาพถ่ายหรือวิดีโอเป็นหนึ่ง ในเครื่องมือเฝ้าระวังที่ทรงพลังที่สุด เท่าที่เคยมีมา ในขณะที่ผู้คนจำนวนมากโต้ตอบกับการจดจำใบหน้า เป็นเพียงวิธีปลดล็อก โทรศัพท์ หรือจัดเรียงรูปภาพวิธีที่ บริษัท และรัฐบาลใช้จะส่งผลกระทบต่อชีวิตของผู้คนมากขึ้น
เมื่อเป็นอุปกรณ์ที่คุณเป็นเจ้าของ หรือซอฟต์แวร์ที่คุณใช้คุณอาจสามารถ เลือกที่จะไม่ใช้หรือปิดการจดจำใบหน้าได้แต่ความแพร่หลาย ของกล้องทำให้เทคโนโลยีนี้ยากที่จะหลีกเลี่ยงในที่สาธารณะ ความกังวลเกี่ยวกับ ความแพร่หลายดังกล่าวซึ่งขยายผล โดยหลักฐาน การจัดทำโปรไฟล์ ทางเชื้อชาติและการระบุตัวตนของผู้ประท้วงทำให้ บริษัท ยักษ์ใหญ่รวมถึง Amazon, IBM และ Microsoft ต้องเลื่อนการชำระหนี้ในการขายซอฟต์แวร์ให้กับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย. แต่เมื่อการเลื่อนการชำระหนี้หมดอายุลงและเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังการจดจำใบหน้า ก็ดีขึ้น และถูกลงสังคมจะต้องตอบคำถามใหญ่ ๆ ว่าควรควบคุมการจดจำใบหน้าอย่างไรรวมถึงคำถามเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับบริการที่เรา แต่ละคนเต็มใจใช้และความเป็นส่วนตัวใดที่เราเสียสละ ต่างก็เต็มใจที่จะทำ
ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าทำงานอย่างไร
คนส่วนใหญ่เคยเห็น การจดจำใบหน้าที่ใช้ในภาพยนตร์ มานานหลายทศวรรษแล้ว (วิดีโอ)แต่แทบจะไม่สามารถอธิบายภาพได้อย่างถูกต้อง ระบบจดจำใบหน้าทุกระบบ ทำงานแตกต่างกัน โดยมักสร้างขึ้นจากอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ แต่คุณสามารถแยกแยะ กระบวนการออกเป็นเทคโนโลยี พื้นฐานสามประเภท:
การตรวจจับคือกระบวนการค้นหาใบหน้า ในรูปภาพ หากคุณเคยใช้กล้องที่ตรวจจับใบหน้า และวาดกล่องรอบ ๆ เพื่อโฟกัสอัตโนมัติคุณจะได้เห็น เทคโนโลยีนี้ ในการใช้งานจริง ในตัวของมันเอง ไม่ใช่เรื่องชั่วร้าย – การตรวจจับใบหน้ามุ่งเน้นไปที่ การค้นหาใบหน้า เท่านั้นไม่ใช่ตัวตนที่อยู่เบื้องหลัง
การวิเคราะห์ (หรือที่เรียกว่าการระบุแหล่งที่มา)คือขั้นตอนที่ทำแผนที่ใบหน้าโดยมักจะวัดระยะห่างระหว่างดวงตารูปร่างของคางระยะห่างระหว่างจมูก และปากจากนั้น จึงแปลงสิ่งนั้น เป็นสตริงของตัวเลขหรือจุดซึ่งมักเรียกว่า a “ faceprint” ขำ Instagram หรือ Snapchat ฟิลเตอร์ใช้เทคโนโลยีที่คล้ายกัน (วิดีโอ) แม้ว่าการวิเคราะห์อาจประสบกับความผิดพลาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับการระบุผิด แต่โดยทั่วไปแล้วจะมีปัญหาเฉพาะเมื่อมีการเพิ่ม faceprint ลงในฐานข้อมูลการจดจำ
การจดจำคือความพยายามในการยืนยันตัวตน ของบุคคลในภาพถ่าย กระบวนการนี้ใช้สำหรับการตรวจสอบเช่นในคุณสมบัติความปลอดภัย บนสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่หรือเพื่อระบุตัวตนซึ่งพยายามตอบคำถาม“ ใครอยู่ในภาพนี้” และนี่คือจุดที่เทคโนโลยีก้าวเข้าสู่ด้านที่น่ากลัวของสิ่งต่างๆ
ขั้นตอนการตรวจจับการจดจำใบหน้าเริ่มต้นด้วยอัลกอริทึมที่เรียนรู้ว่าใบหน้าคืออะไร โดยปกติผู้สร้างอัลกอริทึมจะทำสิ่งนี้โดย “ฝึก” ด้วยรูปถ่ายใบหน้า หากคุณอัดรูปภาพมากพอที่จะฝึกอัลกอริทึมเมื่อเวลาผ่านไปมันจะเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างพูดเต้ารับกับใบหน้า เพิ่มอัลกอริทึมอื่นสำหรับการวิเคราะห์และอีกอย่างสำหรับการจดจำและคุณมีระบบจดจำ ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า
ความหลากหลายของภาพถ่ายที่ป้อนเข้าไปในระบบมีผลอย่างมากต่อความแม่นยำ ในระหว่างขั้นตอนการวิเคราะห์และการจดจำ ตัวอย่างเช่น หากชุดตัวอย่างส่วนใหญ่มีชายผิวขาวเช่นเดียวกับในกรณีของการฝึกระบบจดจำใบหน้าในยุคแรกโปรแกรมจะพยายามระบุใบหน้าและผู้หญิงของ BIPOC ให้แม่นยำ ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่ดีที่สุดได้เริ่มแก้ไขปัญหานี้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ผู้ชายผิวขาวยังคงจับคู่ (PDF) ไม่บ่อยกว่ากลุ่มอื่น ๆ ซอฟต์แวร์บางตัวระบุผิดคนผิวดำและเอเชียบางคนมักจะมากกว่าผู้ชายผิวขาวถึง 100 เท่า Mutale Nkonde เพื่อนของ Digital Civil Society Lab ที่ Stanford และสมาชิกของ TikTok Content Advisory Council ตั้งข้อสังเกตว่าแม้ว่า ระบบจะทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่ปัญหาเกี่ยวกับการระบุเพศยังคงอยู่:“ โดยทั่วไปป้ายกำกับจะเป็นเลขฐานสอง: ชาย, หญิง ไม่มีทางที่ระบบประเภทนั้นจะมองไปที่ไม่ใช่ไบนารีหรือแม้แต่คนที่เปลี่ยนไปแล้วก็ตาม” ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า
เมื่อ บริษัท ฝึกซอฟต์แวร์เพื่อตรวจจับและจดจำใบหน้าซอฟต์แวร์ จะสามารถค้นหาและเปรียบเทียบกับใบหน้าอื่น ๆ ในฐานข้อมูลได้ นี่เป็นขั้นตอนการระบุตัวตน ที่ซอฟต์แวร์เข้าถึงฐานข้อมูลภาพถ่าย และ การอ้างอิงโยงเพื่อพยายามระบุตัวบุคคล โดยใช้ภาพถ่ายจากแหล่งต่างๆตั้งแต่ภาพจากแก้ว ไปจนถึงภาพถ่ายที่คัดลอกมาจากเครือข่ายสังคม จากนั้นจะแสดงผลลัพธ์ โดยมักจะจัดอันดับตามความแม่นยำ ระบบเหล่านี้ฟังดูซับซ้อน แต่ด้วยทักษะทางเทคนิคบางอย่างคุณสามารถ สร้างระบบจดจำใบหน้า ได้ด้วยตัวเองด้วยซอฟต์แวร์นอกชั้นวาง
ประวัติย่อของการจดจำใบหน้า
รากฐานของการจดจำใบหน้า เกิดขึ้นในทศวรรษที่ 1960 เมื่อ Woodrow Wilson Bledsoe ได้พัฒนาระบบการวัดเพื่อ จำแนกภาพถ่ายของใบหน้า ใหม่ใบหน้าที่ไม่รู้จักแล้วอาจจะเทียบกับ จุดข้อมูลของภาพถ่ายที่เข้ามาก่อนหน้านี้ ระบบไม่ได้รวดเร็ว ตามมาตรฐานสมัยใหม่ แต่พิสูจน์แล้วว่าแนวคิดนี้มีประโยชน์ ภายในปีพ. ศ. 2510 ความสนใจจากการบังคับใช้กฎหมาย กำลังคืบคลานเข้ามา และ องค์กรดังกล่าวดูเหมือนจะให้ทุนสนับสนุนการวิจัย อย่างต่อเนื่องของ Bledsoe ซึ่งไม่เคยเผยแพร่ในโครงการจับคู่
สำหรับองค์กรที่ต้องการ Document and Content Management Solution ที่สมบูรณ์แบบ พร้อม Professional Services ที่มีประสบการณ์ Implement Alfresco มามากกว่า 100 โครงการณ์ สามารถติดขอคำปรึกษากับ K&O Systems
ทั้งนี้บริษัทเคแอนด์โอ จึงได้มุ่งเน้นการจัดการแก้ไขปัญหา จัดการเอกสาร ด้านเอกสารขององค์กรมาอย่างยาวนาน และ ให้ความสำคัญกับด้านงานเอกสาร ต่อลูกค้าเป็นอย่างดี จนถึงปัจจุบันก็ได้ความยอมรับจากองค์กร ขนาดใหญ่ ขนาดกลาง และขนาดเล็กมากมาย จึงใคร่ขออาสาดูและปัญหาด้านเอกสารให้กับองค์กรของท่านอย่างสุดความสามารถ เพราะเราเป็นหนึ่งในธุรกิจ ระบบจัดเก็บเอกสาร ที่ท่านไว้ใจได้
สนใจรับคำปรึกษาด้านวางระบบจัดการเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ EDMS โดยทีมงานผู้เชี่ยวชาญจาก K&O ที่มีประสบการณ์มากว่า 15 ปี รวมถึงซอฟต์แวร์ระดับโลก ติดต่อ 0 2 – 8 6 0 – 6 6 5 9
