การจดจำใบหน้าคืออะไร


สร้างบัญชี AWS
ดูข้อเสนอฟรีเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
สร้าง ติดตั้ง และใช้งานแอพพลิเคชั่นแมชชีนเลิร์นนิงในคลาวด์โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย
ดูบริการเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
สร้างสรรค์นวัตกรรมได้เร็วยิ่งขึ้นด้วยชุดบริการ AI และ ML ที่ครอบคลุมที่สุด
ดูการอบรมแมชชีนเลิร์นนิง
เริ่มต้นการฝึกอบรมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงด้วยเนื้อหาที่จัดทำขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญของ AWS
อ่านบล็อกเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
อ่านข่าวเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์แมชชีนเลิร์นนิงล่าสุดจาก AWS
การจดจำใบหน้าคืออะไร ประโยชน์ของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง กรณีการใช้งานของระบบการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง การจดจำใบหน้าทำงานอย่างไร การจดจำใบหน้ามีความแม่นยำหรือไม่ การจดจำใบหน้ามีความปลอดภัยหรือไม่ คะแนนความเชื่อมั่นในการจดจำใบหน้าเท่ากับเท่าใด เทคโนโลยีการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกประเภทอื่นมีอะไรบ้าง AWS สามารถช่วยเหลือในการจดจำใบหน้าอย่างไร

การจดจำใบหน้าคืออะไร

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ใบหน้าคือซอฟต์แวร์ที่ระบุหรือยืนยันตัวตนของบุคคลโดยใช้ใบหน้าของพวกเขา ซึ่งทำงานโดยการระบุและวัดลักษณะต่าง ๆ บนใบหน้าในรูปภาพ การจดจำใบหน้าสามารถระบุใบหน้ามนุษย์ในรูปภาพหรือวิดีโอ ระบุว่าใบหน้าในสองรูปภาพเป็นของบุคคลคนเดียวกันหรือไม่ หรือค้นหาใบหน้าจากชุดรูปภาพที่มีอยู่จำนวนมาก ระบบรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกใช้การจดจำใบหน้าเพื่อระบุตัวบุคคลในระหว่างการเริ่มต้นใช้งานหรือการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ ตลอดจนการเพิ่มประสิทธิภาพของกิจกรรมการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ มือถือและอุปกรณ์ส่วนตัวมักใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ใบหน้าเพื่อการรักษาความปลอดภัยของอุปกรณ์

ประโยชน์ของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง

ประโยชน์บางส่วนของระบบการจดจำใบหน้ามีดังนี้:

การรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพ

การจดจำใบหน้าเป็นระบบตรวจสอบยืนยันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ และมีความรวดเร็วและสะดวกกว่าเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีไบโอเมตริกอื่น ๆ เช่น ลายนิ้วมือหรือการสแกนม่านตา การจดจำใบหน้ามีจุดสัมผัสน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการป้อนรหัสผ่านหรือ PIN การจดจำใบหน้ารองรับการตรวจสอบสิทธิ์โดยใช้หลายปัจจัยเพื่อการยืนยันการรักษาความปลอดภัยเพิ่มอีกชั้น

ความแม่นยำที่ดีขึ้น

การจดจำใบหน้าเป็นวิธีที่แม่นยำมากขึ้นในการระบุตัวตนเมื่อเทียบกับการใช้เพียงหมายเลขโทรศัพท์มือถือ ที่อยู่อีเมล ที่อยู่ไปรษณีย์ หรือที่อยู่ IP ตัวอย่างเช่น ขณะนี้บริการด้านตลาดหลักทรัพย์ส่วนใหญ่ ตั้งแต่หุ้นไปจนถึงสกุลเงินคริปโต ใช้การจดจำใบหน้าเพื่อปกป้องลูกค้าและสินทรัพย์ของลูกค้า

การผสานการทำงานที่ง่ายขึ้น

เทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีความเข้ากันได้และผสานการทำงานกับซอฟต์แวร์การรักษาความปลอดภัยส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น สมาร์ทโฟนที่มีกล้องหน้ามีการสนับสนุนอัลกอริธึมหรือโค้ดซอฟต์แวร์สำหรับการจดจำใบหน้าในตัว

กรณีการใช้งานของระบบการจดจำใบหน้ามีอะไรบ้าง

กรณีต่อไปนี้เป็นการใช้งานในทางปฏิบัติบางส่วนของระบบการจดจำใบหน้า:

การตรวจจับการฉ้อโกง

บริษัทใช้การจดจำใบหน้าเพื่อระบุผู้ใช้แต่ละรายที่สร้างบัญชีใหม่สำหรับแพลตฟอร์มออนไลน์ได้ไม่ซ้ำกัน หลังจากดำเนินการนี้แล้ว สามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อตรวจยืนยันตัวตนของบุคคลจริงที่ใช้บัญชีในกรณีที่มีกิจกรรมที่มีความเสี่ยงหรือน่าสงสัยของบัญชี

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

บริษัทใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าแทนรหัสผ่านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมาตรการการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การเข้าถึงระบบการจดจำใบหน้าโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นความท้าทาย เพราะไม่มีสิ่งใดที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เกี่ยวกับใบหน้าของคุณ นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์การจดจำใบหน้ายังเป็นเครื่องมือการรักษาความปลอดภัยที่สะดวกและมีความแม่นยำสูงในการปลดล็อกสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ส่วนตัวอื่น ๆ

การควบคุมที่สนามบินและชายแดน

สนามบินหลายแห่งใช้ข้อมูลไบโอเมตริกเป็นหนังสือเดินทาง ทำให้ผู้เดินทางสามารถข้ามแถวที่ยาวเหยียดและเดินผ่านเทอร์มินัลอัตโนมัติเพื่อไปถึงเกตของตนได้เร็วขึ้น เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าในรูปของหนังสือเดินทางอิเล็กทรอนิกส์ลดระยะเวลารอและทำให้การรักษาความปลอดภัยดีขึ้น

การธนาคาร

บุคคลรับรองความถูกต้องของธุรกรรมได้แค่ดูที่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ของตนแทนที่จะใช้รหัสผ่านแบบใช้ครั้งเดียวหรือการยืนยันแบบสองขั้นตอน การจดจำใบหน้ามีความปลอดภัยกว่าเพราะไม่มีรหัสผ่านให้แฮกเกอร์เจาะได้ ในทำนองเดียวกัน การถอนเงินสดจากตู้ ATM และการชำระเงินที่เครื่องคิดเงินสามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อรับรองการชำระเงินได้

การดูแลสุขภาพ

สามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อให้สามารถเข้าถึงเวชระเบียนผู้ป่วยได้ การจดจำใบหน้าสามารถทำให้กระบวนการลงทะเบียนผู้ป่วยมีประสิทธิภาพในสถานดูแลสุขภาพ และตรวจจับความเจ็บป่วยและอารมณ์ในผู้ป่วยได้โดยอัตโนมัติ

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

การจดจำใบหน้ามีความแม่นยำหรือไม่

อัลกอริธึมการจดจำใบหน้ามีความแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบในสภาวะในอุดมคติ ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมจะมีอัตราความสำเร็จสูงกว่า แต่โดยทั่วไปในโลกจริงจะมีอัตราประสิทธิภาพต่ำกว่า เป็นการยากที่จะคาดการณ์อัตราความสำเร็จของเทคโนโลยีนี้ เพราะไม่มีตัววัดเดียวใด ๆ ที่ให้ภาพที่สมบูรณ์ได้
 
ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการยืนยันใบหน้าที่จับคู่บุคคลกับภาพอ้างอิงที่ชัดเจน เช่น ใบขับขี่หรือภาพถ่ายหน้าตรง จะให้คะแนนความแม่นยำสูง อย่างไรก็ตาม ระดับความแม่นยำนี้สามารถเป็นไปได้ด้วยสิ่งต่อไปนี้เท่านั้น:
 
  • การวางตำแหน่งและแสงสว่างที่สอดคล้อง
  • คุณสมบัติต่าง ๆ บนใบหน้าที่ชัดเจนและไม่มีสิ่งกีดขวาง
  • สีและภาพพื้นหลังที่ผ่านการควบคุม
  • คุณภาพของกล้องและความละเอียดของภาพ
 
อีกปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราความผิดพลาดคือการสูงวัยขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป การเปลี่ยนแปลงของใบหน้าทำให้การจับคู่กับภาพที่ถ่ายไว้หลายปีก่อนหน้านั้นทำได้ยาก

การจดจำใบหน้ามีความปลอดภัยหรือไม่

ระบบการจดจำใบหน้าของมนุษย์ใช้รูปแบบทางคณิตศาสตร์ที่เป็นเอกลักษณ์ในการเก็บข้อมูลไบโอเมตริก ดังนั้น จึงเป็นหนึ่งในวิธีการระบุตัวตนที่ปลอดภัยที่สุดและมีประสิทธิผลที่สุดในบรรดาเทคโนโลยีไบโอเมตริก ข้อมูลใบหน้าสามารถทำให้เป็นข้อมูลไม่ระบุตัวตนและรักษาไว้อย่างเป็นส่วนตัวเพื่อลดความเสี่ยงของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต เทคโนโลยีการตรวจจับว่าภาพถ่ายขึ้นใหม่ (liveness) แยกผู้ใช้ที่มีชีวิตอยู่ออกจากภาพใบหน้าของตน จึงป้องกันไม่ให้ระบบถูกหลอกจากภาพของผู้ใช้ที่มีชีวิตอยู่

คะแนนความเชื่อมั่นในการจดจำใบหน้าเท่ากับเท่าใด

คะแนนความเชื่อมั่น หรือที่เรียกว่าคะแนนความคล้าย เป็นสิ่งสำคัญในระบบการตรวจจับใบหน้าและการเปรียบเทียบ คะแนนเหล่านี้ให้ผลตอบรับว่าภาพสองภาพมีความคล้ายกันมากน้อยเพียงใด คะแนนความเชื่อมั่นที่สูงกว่าบ่งชี้ว่ามีความเป็นไปได้สูงกว่าที่ภาพสองภาพจะมาจากคนคนเดียวกัน ดังนั้น คะแนนความเชื่อมั่นจึงใช้ AI เพื่อคาดการณ์ว่าใบหน้ามีปรากฏในภาพหรือตรงกับใบหน้าในภาพอื่นหรือไม่

ขีดจำกัดของคะแนนความเชื่อมั่น

ทุก ๆ การคาดการณ์ที่ระบบการจดจำใบหน้าทำโดยใช้ AI มีระดับขีดจำกัดของคะแนนที่เกี่ยวข้องซึ่งคุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ในสถานการณ์ทั่วไป การจับคู่อัตโนมัติส่วนใหญ่ดำเนินการเมื่อมีค่าร้อยละที่สูงมาก ตัวอย่างเช่น คะแนนความเชื่อมั่นสูงกว่า 99% อาจมีการใช้การจับคู่ที่คะแนนความเชื่อมั่นต่ำกว่าเพื่อดูการจับคู่ถัดไปที่อาจใกล้เคียงที่สุด ซึ่งจากนั้นผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์จะเป็นผู้ตรวจสอบเพิ่มเติม

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 มอบความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ผ่านการฝึกไว้ล่วงหน้าและสามารถปรับแต่งได้เพื่อแยกข้อมูลใบหน้าและข้อมูลเชิงลึกออกจากภาพและวิดีโอของคุณ คุณสามารถใช้ Amazon Rekognition เพื่อทำงานดังต่อไปนี้:

  • วิเคราะห์และตรวจจับใบหน้าในภาพและวิดีโอหลายล้านในเวลาไม่กี่นาที
  • เพิ่มการเปรียบเทียบและวิเคราะห์ใบหน้าในเวิร์กโฟลว์การเตรียมความพร้อมผู้ใช้และการตรวจสอบยืนยันผู้ใช้ของคุณเพื่อยืนยันข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้จากระยะไกล
  • ตรวจสอบความคล้ายคลึงของใบหน้ากับรูปภาพอื่น ๆ หรือจากคลังเก็บภาพส่วนตัวของคุณ
  • สร้างประสบการณ์ของระบบควบคุมการทำงานในบ้านแบบอัตโนมัติ เช่น การเปิดไฟแบบอัตโนมัติเมื่อตรวจพบบุคคล

เริ่มต้นใช้งานการจดจำใบหน้าบน AWS ด้วยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้

ขั้นตอนต่อไปในการจดจำใบหน้ากับ AWS

ดูแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์เพิ่มเติม
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการแมชชีนเลิร์นนิง 
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
เริ่มต้นการสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS ใน AWS Management Console

ลงชื่อเข้าใช้