AI nhận diện khuôn mặt: Công nghệ, thuật toán và mô hình

Hoàng

April 16, 2025

22 phút đọc

Python nổi bật là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực AI và học máy bao gồm cả nhận dạng khuôn mặt.

Sự nổi tiếng của nó có thể được quy cho nhiều yếu tố bao gồm cú pháp đơn giản và dễ học.

Hệ sinh thái phong phú các thư viện của Python cung cấp những công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu, xử lý hình ảnh và học máy.

Các thư viện như Pandas, NumPy, OpenCV, TensorFlow và Keras được sử dụng rộng rãi cho nhiều tác vụ liên quan đến nhận dạng khuôn mặt.

Những thư viện này có các hàm tối ưu cho mọi thứ từ tiền xử lý hình ảnh đến xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu phức tạp.

Tính linh hoạt của Python làm nó đặc biệt thích hợp cho việc tạo nguyên mẫu nhanh và phát triển các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt nhờ bản chất thân thiện với người dùng.

Lập trình viên có thể nhanh chóng triển khai thuật toán và tích hợp nhiều chức năng khác nhau mà không bị cản trở bởi cú pháp phức tạp.

Vì thế khiến Python trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều dự án.

Ví dụ: Một nhóm khởi nghiệp có thể xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt từ đầu chỉ trong vài tuần sử dụng Python, từ việc thu thập dữ liệu khuôn mặt đến huấn luyện mô hình và triển khai ứng dụng thực tế.

Java là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng nổi tiếng với sự ổn định và khả năng tương thích đa nền tảng.

Khả năng chạy trên nhiều nền tảng khác nhau khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn để phát triển các ứng dụng doanh nghiệp quy mô lớn bao gồm cả hệ thống nhận dạng khuôn mặt.

Java có nhiều thư viện được thiết kế riêng cho học máy và thị giác máy tính.

Do đó nó dễ dàng tích hợp với các thư viện mã nguồn mở như OpenCV.

Java đặc biệt có lợi khi tạo các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt cho thiết bị Android.

Hệ sinh thái mạnh mẽ của ngôn ngữ này giúp lập trình viên xây dựng các ứng dụng vừa hiệu quả vừa có khả năng mở rộng.

Hơn nữa, Kotlin, một ngôn ngữ hiện đại hoàn toàn tương thích với Java, đang ngày càng được ưa chuộng trong giới lập trình viên cho các ứng dụng Android.

Kotlin giảm bớt mã soạn sẵn và nâng cao việc tích hợp SDK khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho những người tập trung vào phát triển di động.

Ví dụ: Nhiều ứng dụng ngân hàng sử dụng Java để xây dựng hệ thống xác thực khuôn mặt có thể hoạt động trên nhiều thiết bị khác nhau, từ máy ATM đến điện thoại Android.

Ngoài những ngôn ngữ chính đã thảo luận, một số ngôn ngữ lập trình khác cũng có giá trị trong phát triển AI nhận dạng khuôn mặt tùy thuộc vào yêu cầu dự án.

PHP có thể là lựa chọn phù hợp để phát triển các ứng dụng quy mô lớn với nhu cầu lưu lượng cao.

Yêu cầu sử dụng máy chủ mạnh mẽ khiến nó hiệu quả cho các dự án dựa trên web cần các chức năng nhận dạng khuôn mặt.

MATLAB là nền tảng lập trình mạnh mẽ được trang bị nhiều hàm tích hợp sẵn được thiết kế cho các ứng dụng học sâu và học máy liên quan đến tính toán ma trận.

Khả năng này có liên quan chặt chẽ đến xử lý hình ảnh và nhiệm vụ nhận dạng khuôn mặt.

Vì vậy MATLAB trở thành ứng cử viên mạnh trong nghiên cứu học thuật và tạo nguyên mẫu.

R là một ngôn ngữ lập trình thống kê mạnh mẽ khác thường được sử dụng trong nghiên cứu học thuật và phân tích dữ liệu liên quan đến nhận dạng khuôn mặt.

Bộ thư viện phong phú của nó giúp nhà nghiên cứu thực hiện các phân tích và trực quan hóa phức tạp.

Cuối cùng, Julia là ngôn ngữ mới xuất hiện được thiết kế cho tính toán hiệu năng cao.

Nó ngày càng thu hút sự chú ý trong cộng đồng học máy nhờ hiệu quả và dễ sử dụng trong các tác vụ tính toán số.

Ví dụ: Các nhà nghiên cứu tại nhiều trường đại học đã sử dụng MATLAB để phát triển các thuật toán nhận dạng cảm xúc từ khuôn mặt, còn các nhà khoa học dữ liệu thường dùng R để phân tích các mẫu hành vi từ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt thu thập được từ các nghiên cứu tâm lý học.

Eigenfaces là một trong những phương pháp đầu tiên cho nhận dạng khuôn mặt và dựa trên phân tích thành phần chính (PCA).

Kỹ thuật này sử dụng các vector riêng, được gọi là eigenfaces, để biểu diễn khuôn mặt.

Phương pháp tập trung vào việc nắm bắt các đặc trưng toàn cục có tính trực giao đối với các khuôn mặt người khác nhau.

Về cơ bản, một khuôn mặt người được tính toán như một tổ hợp tuyến tính có trọng số của một tập hợp các eigenfaces.

Mặc dù Eigenfaces đã đặt nền móng cho công nghệ nhận dạng khuôn mặt nhưng nó có những hạn chế cơ bản.

Một nhược điểm đáng kể là độ nhạy của nó với sự thay đổi về ánh sáng, tư thế và biểu cảm khuôn mặt.

Những yếu tố như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của nhận dạng, khiến Eigenfaces kém tin cậy hơn trong các tình huống thực tế năng động.

Ví dụ: Một hệ thống an ninh sử dụng Eigenfaces có thể nhận dạng tốt nhân viên trong điều kiện ánh sáng ổn định như trong văn phòng, nhưng sẽ gặp khó khăn khi nhận dạng cùng một người ở khu vực hành lang có ánh sáng thay đổi.

Biểu đồ mẫu nhị phân cục bộ (LBPH) đại diện cho cách tiếp cận dựa trên kết cấu đối với nhận dạng khuôn mặt.

Phương pháp này chia khuôn mặt thành các vùng nhỏ và phân tích các mẫu kết cấu cục bộ trong từng vùng bằng toán tử mẫu nhị phân cục bộ (LBP).

So sánh giá trị cường độ của các điểm ảnh lân cận, LBPH tạo ra mã nhị phân nắm bắt thông tin kết cấu.

Mỗi vùng nhỏ tạo ra một biểu đồ biểu thị tần suất của các mẫu nhị phân này, và các biểu đồ này được kết hợp để tạo ra biểu diễn toàn diện của khuôn mặt.

LBPH đã thể hiện độ bền vững đáng kể đối với sự thay đổi điều kiện ánh sáng, khiến nó trở thành lựa chọn hiệu quả cho nhiều ứng dụng.

Khả năng nắm bắt thông tin kết cấu chi tiết góp phần vào việc triển khai thành công trong các tình huống thực tế.

Ví dụ: Nhiều ứng dụng giám sát an ninh tại trung tâm thương mại sử dụng LBPH vì khả năng nhận dạng khuôn mặt trong điều kiện ánh sáng thay đổi liên tục từ khu vực này sang khu vực khác, từ ánh sáng tự nhiên đến ánh sáng nhân tạo.

Haar Cascades chủ yếu đóng vai trò là thuật toán phát hiện hơn là mô hình nhận dạng.

Kỹ thuật này sử dụng các đặc trưng giống Haar và bộ phân loại cascade để nhanh chóng xác định vị trí khuôn mặt trong một hình ảnh.

Haar Cascades từng là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất để phát hiện khuôn mặt trước khi các phương pháp học sâu trở nên nổi bật.

Thuật toán hoạt động bằng cách áp dụng các bộ phân loại khác nhau theo cách tuần tự.

Vì vậy nhanh chóng loại bỏ các vùng không chứa khuôn mặt.

Mặc dù Haar Cascades hiệu quả trong việc phát hiện khuôn mặt nhưng chúng không thực hiện nhận dạng khuôn mặt.

Thay vào đó, chúng cung cấp chức năng thiết yếu để xác định vị trí khuôn mặt trước khi áp dụng các thuật toán nhận dạng tiên tiến hơn.

Ví dụ: Hầu hết các máy ảnh kỹ thuật số và điện thoại thông minh hiện đại sử dụng Haar Cascades để nhanh chóng phát hiện khuôn mặt trong khung hình trước khi áp dụng các tính năng như lấy nét tự động hoặc cân bằng ánh sáng tối ưu cho chụp chân dung.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là cốt lõi của hầu hết các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đại.

Kiến trúc của chúng được thiết kế để tự động học các đặc trưng phân cấp từ hình ảnh.

Do đó giúp chúng nắm bắt các đặc điểm khuôn mặt phức tạp với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Độ sâu của CNNs hỗ trợ chúng học các đặc trưng ở nhiều cấp độ trừu tượng khác nhau.

Vì vậy dẫn đến những cải tiến đáng kể về độ chính xác so với các phương pháp truyền thống.

CNNs sử dụng các lớp tích chập để phát hiện đặc trưng như cạnh và kết cấu, các lớp gộp để giảm kích thước dữ liệu, và các lớp kết nối đầy đủ để thực hiện các tác vụ phân loại.

Cách tiếp cận có cấu trúc này giúp CNNs xử lý hình ảnh hiệu quả và nhận dạng mẫu.

Điều này  khiến chúng trở thành yếu tố thiết yếu cho các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt.

Khả năng học thích ứng từ lượng dữ liệu hình ảnh khổng lồ đã khiến CNNs trở thành lựa chọn tiêu chuẩn cho nhiều hệ thống nhận dạng khuôn mặt ngày nay.

Ví dụ: Hệ thống mở khóa khuôn mặt trên điện thoại thông minh hiện đại sử dụng CNNs để nhận dạng chủ sở hữu trong thời gian thực, với khả năng hoạt động trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và nhận dạng ngay cả khi người dùng đeo kính hoặc thay đổi kiểu tóc.

Được phát triển bởi Google, FaceNet được thiết kế để tạo ra các biểu diễn khuôn mặt nhỏ gọn (vector 128 byte) với độ chính xác cao cho các tác vụ nhận dạng, xác minh và phân nhóm.

Một trong những ưu điểm chính của FaceNet là hiệu suất và hiệu quả đáng chú ý.

Chúng cung cấp biểu diễn nhỏ gọn đơn giản hóa quá trình lưu trữ và so sánh.

FaceNet sử dụng hàm mất mát bộ ba (triplet loss) trong quá trình huấn luyện.

Do đó khuyến khích mô hình giảm thiểu khoảng cách giữa các biểu diễn của cùng một người đồng thời tối đa hóa khoảng cách giữa các biểu diễn của những cá nhân khác nhau.

Cách tiếp cận này nâng cao sức mạnh phân biệt của mô hình và dẫn đến độ chính xác đặc biệt trong các tác vụ nhận dạng khuôn mặt.

Bản chất nhỏ gọn của biểu diễn FaceNet cũng khiến nó phù hợp để triển khai trong môi trường có tài nguyên hạn chế.

Ví dụ: Nhiều ứng dụng di động sử dụng FaceNet để tổ chức thư viện ảnh, tự động gom nhóm ảnh của cùng một người, ngay cả khi họ xuất hiện ở các góc độ và điều kiện khác nhau, mà vẫn duy trì hiệu suất nhanh và sử dụng ít bộ nhớ.

DeepFace là một framework nhận dạng khuôn mặt tích hợp bao gồm nhiều mô hình hiện đại.

Chúng bao gồm VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace, GhostFaceNet và Buffalo_L.

Gói toàn diện này cung cấp API thân thiện với người dùng để thực hiện các tác vụ như xác minh và nhận dạng khuôn mặt.

Điểm mạnh của DeepFace nằm ở tính linh hoạt vì nó kết hợp những điểm mạnh của nhiều mô hình trong khi cung cấp giao diện dễ sử dụng cho các nhà phát triển.

Khả năng tích hợp hỗ trợ người dùng thử nghiệm với các thuật toán khác nhau và chọn thuật toán phù hợp nhất với yêu cầu ứng dụng của họ.

Cung cấp một framework mạnh mẽ, DeepFace đơn giản hóa triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong nhiều trường hợp sử dụng đa dạng.

Ví dụ: Các nền tảng phân tích video giám sát thương mại đã tích hợp DeepFace để cung cấp một bộ công cụ linh hoạt để người dùng cuối chọn thuật toán tối ưu dựa trên điều kiện môi trường cụ thể như ArcFace cho độ chính xác cao trong điều kiện kiểm soát hoặc GhostFaceNet cho thiết bị với tài nguyên hạn chế.

ArcFace giới thiệu một hàm mất mát mới được gọi là mất mát lề góc cộng (Additive Angular Margin Loss) để cải thiện sự phân tách lớp trong các tác vụ nhận dạng khuôn mặt sâu.

Cách tiếp cận này nâng cao khả năng phân biệt giữa các khuôn mặt khác nhau của mô hình bằng cách tập trung vào khoảng cách góc thay vì khoảng cách Euclidean.

Tối ưu hóa lề giữa các lớp trong không gian biểu diễn, ArcFace đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc trên nhiều tập dữ liệu tiêu chuẩn khác nhau.

Mô hình này đã thiết lập các chuẩn mực mới trong nhận dạng khuôn mặt.

Do đó chứng minh được việc tinh chỉnh hàm mất mát có thể dẫn đến những cải tiến đáng kể trong hiệu suất nhận dạng.

Hiệu quả của nó đã khiến ArcFace trở thành lựa chọn phổ biến trong giới nghiên cứu và nhà phát triển tìm kiếm giải pháp tiên tiến.

Ví dụ: Các hệ thống thanh toán bằng khuôn mặt tại nhiều cửa hàng bán lẻ đã áp dụng ArcFace để đảm bảo phân biệt chính xác giữa khách hàng có ngoại hình tương tự, giảm thiểu rủi ro giao dịch sai và tăng cường bảo mật thanh toán.

Mạng Dư (ResNets) giải quyết vấn đề gradient biến mất thường xuất hiện trong kiến trúc mạng nơ-ron rất sâu.

Bằng cách đưa vào các kết nối tắt, ResNets giúp mô hình học ánh xạ phần dư thay vì ánh xạ trực tiếp, tạo điều kiện cho việc huấn luyện các mạng cực kỳ sâu.

Sự đổi mới này giúp ResNets đạt được độ chính xác cải thiện trong các tác vụ nhận dạng khuôn mặt bằng cách tận dụng độ sâu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Khả năng huấn luyện các mạng sâu hơn đã dẫn đến những tiến bộ trong trích xuất và biểu diễn đặc trưng.

Do đó khiến ResNets trở thành công cụ giá trị cho các nhà phát triển muốn nâng cao khả năng nhận dạng.

Ví dụ: Hệ thống kiểm soát biên giới tại nhiều sân bay quốc tế sử dụng ResNets để phân tích khuôn mặt du khách trong điều kiện ánh sáng khó khăn hoặc góc chụp bất lợi, với khả năng duy trì độ chính xác cao dù xử lý nhiều lớp đặc trưng phức tạp.

GhostFaceNet được thiết kế như một mô hình nhẹ dành riêng cho các thiết bị có tài nguyên tính toán hạn chế.

Nó nhằm cung cấp khả năng nhận dạng khuôn mặt hiệu quả mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Do đó khiến nó phù hợp để triển khai trên thiết bị di động và hệ thống nhúng.

Triết lý thiết kế đằng sau GhostFaceNet tập trung vào việc giảm độ phức tạp của mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác.

Nó hỗ trợ xử lý thời gian thực trong môi trường tài nguyên hạn chế.

Khả năng thích ứng này khiến GhostFaceNet trở thành lựa chọn thực tế cho các nhà phát triển muốn triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt trên nhiều loại thiết bị.

Ví dụ: Nhiều thiết bị IoT gia đình như chuông cửa thông minh và camera an ninh đã tích hợp GhostFaceNet để nhận dạng thành viên gia đình và khách quen, vận hành hoàn toàn trên thiết bị mà không cần kết nối đám mây, giúp bảo vệ quyền riêng tư và tiết kiệm băng thông internet.

Phát hiện khuôn mặt là bước đầu tiên trong hệ thống nhận dạng khuôn mặt, với mục tiêu xác định vị trí và nhận diện khuôn mặt trong một hình ảnh cho trước.

Nhiều thuật toán đã được phát triển qua nhiều năm, mỗi thuật toán có cách tiếp cận và ưu điểm riêng.

Bộ phân loại Haar Cascade (Viola-Jones)

• Bộ phân loại Haar Cascade, được phát triển bởi Paul Viola và Michael Jones, là một trong những thuật toán hiệu quả nhất để phát hiện khuôn mặt.
• Thuật toán này sử dụng các đặc trưng giống Haar và cấu trúc phân loại theo tầng để nhanh chóng nhận diện khuôn mặt trong hình ảnh.
• Các đặc trưng Haar được tính toán bằng các vùng hình chữ nhật đơn giản, giúp tính toán nhanh chóng.
• Tính chất xếp tầng của bộ phân loại có nghĩa là nó áp dụng các bộ phân loại ngày càng phức tạp theo trình tự.
• Nếu một cửa sổ không vượt qua giai đoạn đầu, nó sẽ bị loại bỏ.
• Vì vậy tăng tốc đáng kể quá trình phát hiện.
• Mặc dù có ưu điểm, bộ phân loại Haar Cascade có thể gặp khó khăn khi phát hiện khuôn mặt trong điều kiện ánh sáng và tư thế thay đổi.
• Do đó khiến nó kém hiệu quả hơn so với các kỹ thuật hiện đại.

Ví dụ: Nhiều máy ảnh kỹ thuật số đời đầu sử dụng Haar Cascade để tự động khoanh vùng khuôn mặt trong khung hình, với hiệu quả tốt trong điều kiện ánh sáng đồng đều nhưng thường thất bại khi chụp trong môi trường ánh sáng chói hoặc quá tối.

Biểu đồ Gradient định hướng (HOG)

• Biểu đồ Gradient định hướng (HOG) là một bộ mô tả đặc trưng khác được sử dụng cho phát hiện đối tượng, bao gồm phát hiện khuôn mặt.
• HOG tập trung vào phân bố của hướng gradient trong các phần cục bộ của hình ảnh.
• Bằng cách tính toán biểu đồ các hướng gradient, HOG có thể nắm bắt hiệu quả cấu trúc và hình dạng của khuôn mặt.
• Thuật toán này thể hiện sự bền vững trong nhiều điều kiện khác nhau nhưng có thể không hoạt động tốt khi đối mặt với biến đổi đáng kể về tỷ lệ hoặc tư thế.

Ví dụ: Nhiều ứng dụng giám sát an ninh sử dụng HOG để theo dõi người trong khu vực, với khả năng phát hiện khuôn mặt ổn định hơn trong điều kiện ánh sáng thay đổi so với Haar Cascade, nhưng vẫn gặp khó khăn khi người đeo mũ hoặc kính.

Bộ phát hiện dựa trên học sâu (ví dụ: MTCNN, RetinaFace, SSD, YOLO)

• Các thuật toán phát hiện khuôn mặt dựa trên học sâu đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ phát hiện khuôn mặt.
• Các mô hình như MTCNN (Mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm vụ theo tầng), RetinaFace, Single Shot Multibox Detector (SSD) và You Only Look Once (YOLO) sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) để đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện khuôn mặt.
• Các mô hình này có khả năng xử lý các biến thể về tỷ lệ, tư thế và che khuất hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

Ví dụ: MTCNN không chỉ phát hiện khuôn mặt mà còn xác định các điểm mốc trên khuôn mặt, cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho các tác vụ nhận dạng.

• Hiệu suất mạnh mẽ của các phương pháp học sâu đã dẫn đến việc áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế.

Ví dụ: Hệ thống giám sát thành phố thông minh hiện đại sử dụng YOLO để phát hiện khuôn mặt trong đám đông với khả năng hoạt động trong điều kiện ánh sáng kém, các góc quay khác nhau, và ngay cả khi khuôn mặt bị che khuất một phần.

Ngoài thuật toán phát hiện và so khớp khuôn mặt truyền thống, một số kỹ thuật đổi mới đã xuất hiện để nâng cao khả năng nhận dạng khuôn mặt.

Nhận dạng khuôn mặt 3D

• Nhận dạng khuôn mặt 3D sử dụng thông tin độ sâu và đặc điểm hình dạng của khuôn mặt.
• Vì vậy mang lại lợi thế trong các điều kiện khó khăn như ánh sáng và tư thế thay đổi.
• Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để chống lại các cuộc tấn công giả mạo vì nó yêu cầu dữ liệu ba chiều khó sao chép bằng hình ảnh phẳng.
• Tuy nhiên, triển khai nhận dạng 3D thường đòi hỏi phần cứng chuyên dụng và tập dữ liệu lớn hơn để huấn luyện, có thể gây ra thách thức trong việc triển khai.

Ví dụ: Các hệ thống an ninh cao cấp tại cơ sở quân sự và tài chính đã triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt 3D, có khả năng phân biệt giữa người thật và mặt nạ 3D chính xác cao, bằng cách phân tích độ sâu và cấu trúc dưới da của khuôn mặt.

Nhận dạng dựa trên camera nhiệt

• Công nghệ camera nhiệt sử dụng dấu hiệu nhiệt để nhận dạng khuôn mặt và có thể đặc biệt có giá trị trong môi trường ánh sáng yếu hoặc tối.
• Bằng cách phát hiện bức xạ hồng ngoại phát ra từ nhiệt cơ thể, camera nhiệt có thể xác định đặc điểm khuôn mặt mà không dựa vào ánh sáng nhìn thấy.
• Khả năng này khiến nhận dạng nhiệt trở thành công cụ quan trọng cho các ứng dụng đòi hỏi bảo mật hoặc giám sát trong điều kiện ánh sáng đa dạng.

Ví dụ: Trong đại dịch COVID-19, nhiều sân bay đã triển khai hệ thống nhận dạng khuôn mặt kết hợp camera nhiệt, không chỉ xác định danh tính hành khách mà còn đồng thời kiểm tra nhiệt độ cơ thể để sàng lọc các trường hợp sốt tiềm ẩn, cho phép nhận dạng ngay cả khi người dùng đeo khẩu trang.