Chuyển đổi số tỉnh Lai Châu

https://bachcao.ruouchuoilaichau.vn

Ứng dụng AI trong giám sát và nhận dạng

Ứng dụng AI trong giám sát và nhận dạng
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã gây nhiều tranh luận và thường bị hạn chế hoặc cấm sử dụng. Nhưng giờ đây với công nghệ AI, chúng ta có thể nhận dạng mọi người mà không cần quét khuôn mặt của họ.
Xã hội số

Ứng dụng AI trong giám sát và nhận dạng

Hạnh Tâm 10:31 05/06/2025

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã gây nhiều tranh luận và thường bị hạn chế hoặc cấm sử dụng. Nhưng giờ đây với công nghệ AI, chúng ta có thể nhận dạng mọi người mà không cần quét khuôn mặt của họ.

Sức mạnh của công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Công nghệ nhận diện khuôn mặt rất tiện dụng để mở khóa điện thoại thông minh và máy tính, tăng cường bảo mật trong kiểm soát và giám sát ra vào, hợp lý hóa các thủ tục kiểm tra tại sân bay và biên giới, cho phép giao dịch tài chính an toàn, cải thiện nhận dạng bệnh nhân trong chăm sóc sức khỏe, cá nhân hóa trải nghiệm bán lẻ và khách hàng, hỗ trợ cơ quan thực thi pháp luật trong việc nhận dạng nghi phạm và tạo điều kiện làm thủ tục nhanh chóng tại các sự kiện và địa điểm giải trí.

Tuy nhiên, nhận diện khuôn mặt cho phép sự giám sát liên tục nên bị nhiều người phản đối, làm dấy lên mối lo sợ về quyền riêng tư, quyền tự do dân sự và bảo mật cá nhân.

a1.jpg

Một vấn đề khác là khuôn mặt của một người không thể thay đổi như mật khẩu, vì vậy nếu dữ liệu nhận dạng khuôn mặt bị đánh cắp hoặc bán trên Dark Web thì vô cùng khó trong việc ứng phó với hành vi trộm cắp danh tính và các tác hại khác.

Để giảm bớt những mối lo và khai thác sự thuận tiện của công nghệ này, ngành công nghệ giám sát đã đưa ra công nghệ nhận dạng mới mà không cần quét khuôn mặt.

Đối mặt với thực tế của công nghệ sinh trắc học mới

Một công ty có tên là Veritone đang rất thành công trên thị trường với sản phẩm Track. Giống như công nghệ nhận dạng khuôn mặt, Veritone Track sử dụng AI để phát hiện, xác định và theo dõi mọi người. Khác với công nghệ nhận dạng khuôn mặt, công nghệ này sử dụng kích thước cơ thể, giới tính, màu tóc, quần áo, phụ kiện…

Các sở cảnh sát sử dụng Track có thể chọn các thuộc tính từ menu như các loại và màu sắc cụ thể của quần áo, mũ, ba lô,… Sau đó, hệ thống sẽ hiển thị các đoạn video clip về những người phù hợp với tiêu chí đã được chọn.

Hệ thống cũng có thể theo dõi xe theo hãng và kiểu xe thay vì theo dõi biển số xe và có thể ghép các đoạn clip từ các camera khác nhau như camera gắn trên người, cảnh quay bằng máy bay không người lái, phương tiện truyền thông xã hội và những hình ảnh tải lên từ điện thoại thông minh… để dựng lại tiến trình di chuyển.

Veritone cho biết, tại Mỹ hiện có hơn 400 khách hàng, bao gồm các sở cảnh sát, trường đại học, bộ Tư pháp, bộ An ninh Nội địa, bộ Quốc phòng… hiện đang sử dụng Track.

Track là một phần của iDEMS (hệ thống quản lý bằng chứng kỹ thuật số thông minh) của Veritone, được hỗ trợ nền tảng aiWARE, kết hợp hơn 300 mô hình AI khác nhau để trích xuất thông tin chi tiết từ các nguồn dữ liệu không liên quan.

Veritone không phải là đơn vị duy nhất cung cấp dịch vụ này. Công nghệ nhận dạng quần áo và các thuộc tính thường do các công ty chuyên về thị giác máy tính và AI cung cấp. Các công ty như Ximilar, Clarifai, Google, Amazon và Microsoft đã cung cấp dịch vụ nhận dạng dựa trên các thuộc tính khác ngoài nhận dạng khuôn mặt. Ngoài việc nhận dạng con người, công nghệ này còn được sử dụng để gắn thẻ sản phẩm, đề xuất mua sắm theo từng cá nhân, phân tích xu hướng thời trang và tìm kiếm hình ảnh nâng cao.

Các dịch vụ khác kết hợp nhận dạng khuôn mặt với nhận dạng con người dựa trên quần áo và các thuộc tính khác. Trên thực tế, các công nghệ này được sử dụng mọi lúc khi bạn sử dụng Google Photos hoặc Facebook của Meta.

Ví dụ, Google Photos phân tích các bức ảnh chụp cùng nhau tại một thời điểm để tìm xem một người có mặc cùng một loại trang phục trong nhiều bức ảnh hay không mà không cần nhìn thấy khuôn mặt của họ. Hệ thống cũng xem xét các tín hiệu thị giác và các thuộc tính khác để nhận dạng cá nhân trong nhiều bức ảnh chụp trong cùng một khoảng thời gian.

Cụ thể, một người tải lên Google Photos một bức ảnh chụp hai đứa cháu gái, được chụp bằng iPhone của mình. Khi người đó, tìm kiếm hình ảnh của mình thì bức ảnh này hiện ra. Tại sao vậy? Vì một trong những đứa cháu gái của họ đeo kính râm và có hình ảnh phản chiếu cánh tay của người này trong đó.

Meta cũng đã phát triển và sử dụng các thuật toán nhận dạng con người trong ảnh bằng cách phân tích các tín hiệu thị giác như quần áo, kiểu tóc và ngôn ngữ cơ thể mà không cần thấy khuôn mặt của họ.

Cả hai nền tảng đều sử dụng kết hợp nhận dạng khuôn mặt, quần áo và các thuộc tính nhận dạng khác kết hợp thông tin theo ngữ cảnh để cải thiện độ chính xác khi nhận dạng. Tuy nhiên, họ thực hiện việc này hoàn toàn không có sự cho phép của đối tượng.

Tương lai của nhận dạng kỹ thuật số

Nhận dạng khuôn mặt hiện chỉ là một trong nhiều phương thức nhận dạng con người. Ngoài ra còn có thể nhận dạng thông qua dáng đi. Và camera giám sát hiện nay sử dụng phân tích video hỗ trợ AI để theo dõi hành vi, quần áo, túi xách mang theo và kiểu di chuyển để xâu chuỗi, dựng lại quy trình một người đi qua thành phố hoặc sân vận động mà không cần phải quay rõ khuôn mặt bạn.

Sự thật là nhận dạng khuôn mặt chỉ là phần dễ thấy nhất của một hệ thống giám sát lớn. Khi mối quan tâm của công chúng về nhận dạng khuôn mặt gây e ngại hoặc hạn chế thì chính phủ, công ty và các tổ chức khác cần triển khai các công nghệ mới với những tùy chọn lớn hơn và ngày càng mở rộng hơn.

Cho dù là chuyên gia CNTT, chuyên gia công nghệ thực thi pháp luật, chuyên gia bảo mật hay người ủng hộ quyền riêng tư thì điều quan trọng là phải kết hợp các công nghệ nhận dạng mới vào suy nghĩ của mình và đối mặt với thực tế thì mới hiểu nhận dạng khuôn mặt chỉ là một trong nhiều công nghệ./.

Tác giả: Theo computerworld.com Link bài gốcCopy Link https://www.computerworld.com/article/3993511/surveillance-tech-outgrows-face-id.html

Nguồn tin: ictvietnam.vn

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây