top of page

NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT 101 (Phần 3)

Nội dung kỳ trước

- Liveness Detection là gì? Công nghệ này chống giả mạo danh tính bằng cách nào?

- Có bộ tiêu chuẩn nào để đánh giá công nghệ Liveness Detection hay không?


Nội dung kỳ này:

- Tiêu chuẩn NIST về Nhận diện khuôn mặt

- Khả năng công nghệ Nhận diện khuôn mặt của SenseTime



1. Tiêu chuẩn NIST về Nhận diện khuôn mặt

(NIST: Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia - Bộ Thương mại Hoa Kỳ)


NIST đáp ứng các yêu cầu của chính phủ và thị trường đối với các tiêu chuẩn sinh trắc học, bao gồm cả công nghệ nhận diện khuôn mặt, bằng cách hợp tác với các cơ quan liên bang, cơ quan thực thi pháp luật, và đối tác học thuật để:

• Nghiên cứu đo lường, đánh giá và khả năng tương tác để thúc đẩy việc sử dụng các công nghệ sinh trắc học bao gồm khuôn mặt, dấu vân tay, mống mắt, giọng nói và các kỹ thuật đa phương thức;

• Phát triển các mô hình và thước đo chung để quản lý danh tính, các tiêu chuẩn quan trọng và khả năng tương tác của danh tính điện tử;

• Hỗ trợ phát triển kịp thời các tiêu chuẩn có giá trị khoa học, phù hợp với mục đích; và

• Phát triển các cấu trúc và công cụ để kiểm tra việc triển khai các tiêu chuẩn đã chọn.



Kể từ năm 2000, Chương trình FRVT (Face Recognition Vendor Test - Kiểm tra nhà cung cấp nhận diện khuôn mặt) của NIST đã đánh giá khả năng của các thuật toán nhận diện khuôn mặt 1:N và xác minh 1:1. Các thuật toán được đệ trình lên NIST bởi các phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển của công ty và một số trường đại học. Các thuật toán này không yêu cầu phải được hoàn chỉnh dưới dạng các sản phẩm có thể tích hợp được. Đối với tất cả các thuật toán mà NIST đánh giá, NIST công khai kết quả hoạt động trên trang web FRVT của mình với danh tính tổ chức phát triển các thuật toán.


2. Khả năng về Nhận diện khuôn mặt của SenseTime

Theo kết quả của 1: N Identification được trong báo cáo vào ngày 24 tháng 3 năm 2020, thuật toán của SenseTime có độ chính xác rất cao trong các kết quả thuộc loại nhận diện khuôn mặt 1: N.


Xếp hạng top 1 cho nhận diện 1:N identification dựa trên kết quả FPIR và Miss Rate. (Report công bố tháng 3 năm 2020)

Tập dữ liệu cho hạng mục WILD là 1,1 triệu, trong khi phần còn lại của 3 danh mục đều có tập dữ liệu 1,6 triệu.


Đây là bảng tóm tắt kết quả kiểm tra NIST FRVT 1: N gần đây nhất cho tất cả các chế độ nhận diện được đo dựa trên Tỷ lệ nhận diện âm tính giả (FNIR) với Tỷ lệ nhận diện dương tính giả (FPIR) là 0,01. Sensetime được xếp hạng # 1 cho 3 hạng mục FRVT-18 (Mugshot), Webcam và WILD và hạng 3 cho hạng mục PROFILE (hình ảnh thu thập được trong quá trình thực thi pháp luật, ảnh nhìn trực diện, độ sáng tốt và rõ nét)



Đây là bảng tóm tắt kết quả kiểm tra NIST FRVT 1: N thuộc Chế độ INVESTIGATION được đo lường dựa trên Tỷ lệ Miss Rate. Sensetime được xếp hạng # 1 cho 2 hạng mục FRVT-18 (Mugshot) và Webcam; xếp hạng 3 cho hạng mục WILD


Nguồn report tháng 3 2020: https://pages.nist.gov/frvt/reports/1N/frvt_1N_report.pdf


Xếp hạng Top 4 về Nhận diện khuôn mặt khi đeo khẩu trang (Report công bố tháng 7 năm 2020)



Đây là kết quả về Nhận diện khuôn mặt với khẩu trang, trong báo cáo tháng 7 năm 2020. SenseTime đạt top 4 và vượt trên các hãng công nghệ về nhận diện khuôn mặt tiếng tăm khác như là Dahua, Idemia, Ntechlab, Didi Chuxing


Nguồn report tháng 7 2020:

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2020/NIST.IR.8311.pdf





12 views
bottom of page