Nhận diện khuôn mặt hoạt động qua bốn công đoạn nối tiếp: tìm khuôn mặt trong khung hình, xoay và căn chỉnh cho thẳng, dùng mạng nơ-ron biến khuôn mặt thành một dãy số, rồi so dãy số đó với dãy số đã lưu để ra một điểm giống nhau. Máy không "nhìn" mặt bạn như người quen nhìn bạn; nó đo khoảng cách giữa hai dãy số.
Hiểu được bốn công đoạn này, bạn sẽ thấy vì sao đeo khẩu trang, ngồi ngược cửa sổ hay cầm máy quá sát lại làm ứng dụng từ chối, và vì sao một bức ảnh in đôi khi lừa được máy rẻ tiền nhưng không lừa được máy có camera đo chiều sâu. Bài viết cho người dùng phổ thông, không cần biết lập trình.
Bốn công đoạn bên trong một lần quét mặt
Mỗi lần bạn nhìn vào camera để mở khoá hay xác thực, máy làm tuần tự các việc sau trong khoảng thời gian chưa tới một giây.
- Phát hiện khuôn mặt: một mô hình nhỏ quét cả khung hình để tìm vùng nào có mặt người, vẽ quanh đó một khung chữ nhật. Nếu khung hình có hai người, máy phải chọn mặt lớn nhất hoặc gần giữa nhất. Bước này hỏng khi mặt quá tối, quá nhỏ hoặc bị che quá nhiều.
- Đánh dấu điểm mốc và căn chỉnh: máy xác định vị trí hai mắt, đầu mũi, khoé miệng, rồi xoay, phóng to thu nhỏ để khuôn mặt về một tư thế chuẩn, mắt nằm ngang, kích thước cố định. Nhờ vậy mặt hơi nghiêng vẫn so được với mặt nhìn thẳng.
- Trích vector đặc trưng: khuôn mặt đã căn chỉnh được đưa qua mạng nơ-ron sâu, ra một dãy vài trăm con số. Mạng được huấn luyện sao cho ảnh của cùng một người cho ra các dãy số nằm gần nhau, ảnh của hai người khác nhau cho ra các dãy số nằm xa nhau.
- So khớp: máy tính khoảng cách hoặc độ tương đồng giữa dãy số vừa tính và dãy số đã lưu. Gần hơn ngưỡng thì chấp nhận. Nếu có bước kiểm tra người thật, kết quả kiểm tra đó được xét cùng lúc.
Phần lớn lỗi người dùng gặp nằm ở hai bước đầu, không phải ở mô hình so khớp. Một khung hình tốt, ánh sáng đều, mặt nhìn thẳng gần như luôn được nhận, còn mô hình tốt đến đâu cũng chịu thua một khung hình chỉ thấy nửa mặt trong bóng tối.
Vector đặc trưng: máy "nhớ" khuôn mặt bạn bằng cách nào
Hãy hình dung mỗi khuôn mặt được đặt vào một điểm trong một không gian rất nhiều chiều. Không ai đặt tên cho từng chiều, nhưng mạng nơ-ron học được rằng muốn phân biệt người thì cần chú ý những gì: hình dạng hốc mắt, độ cong sống mũi, tương quan giữa gò má và cằm, cùng vô số chi tiết khác. Ảnh chụp bạn hôm nay và ảnh năm ngoái rơi vào hai điểm rất gần nhau; ảnh của người hàng xóm rơi vào một điểm xa hơn.
Mạng được huấn luyện bằng cách cho nó xem hàng triệu cặp ảnh, có cặp cùng người, có cặp khác người, và phạt mỗi khi nó đặt hai ảnh cùng người quá xa hoặc hai người khác nhau quá gần. Sau quá trình đó, mô hình có thể tạo vector cho cả những khuôn mặt nó chưa từng thấy. Đó là lý do bạn chỉ cần đăng ký một lần mà máy vẫn nhận ra bạn ở góc chụp mới.
Điểm cần hiểu là vector không chứa tên, tuổi, quê quán của bạn, và nhìn vào dãy số thì con người không đọc ra được gì. Tuy nhiên, như một số nghiên cứu học thuật đã chỉ ra, nếu một kẻ tấn công lấy được vector và biết mô hình nào tạo ra nó, họ có thể dựng lại một khuôn mặt gần giống. Vì thế các hệ thống nghiêm túc mã hoá vector khi lưu, chứ không coi nó vô hại chỉ vì nó là dãy số.
Camera thường và camera đo chiều sâu khác nhau ở đâu
Cùng gọi là nhận diện khuôn mặt, nhưng phần cứng đằng sau quyết định rất nhiều đến độ an toàn. Đây là khác biệt lớn nhất giữa các dòng điện thoại và giữa các thiết bị chấm công.
| Loại cảm biến | Cách hoạt động | Ưu điểm | Hạn chế |
|---|---|---|---|
| Camera trước thông thường | Chụp ảnh màu hai chiều như ảnh tự sướng | Rẻ, có sẵn trên mọi máy | Dễ bị đánh lừa bằng ảnh hoặc video nếu không có kiểm tra người thật tốt, kém trong tối |
| Camera hồng ngoại | Chiếu ánh sáng hồng ngoại mắt người không thấy rồi chụp | Hoạt động trong bóng tối, ít bị ảnh hưởng bởi ánh đèn màu | Vẫn là ảnh phẳng nếu không có thêm cảm biến chiều sâu |
| Cảm biến chiều sâu | Chiếu lưới điểm sáng hoặc đo thời gian ánh sáng phản xạ để dựng bản đồ ba chiều | Phân biệt mặt thật với ảnh phẳng, khó lừa bằng ảnh in hay màn hình | Đắt hơn, chiếm chỗ trên mặt trước điện thoại |
Khi một hãng điện thoại chỉ ghi "mở khoá khuôn mặt" mà không nói có cảm biến chiều sâu, nhiều khả năng máy dùng camera thường. Loại này vẫn tiện để mở màn hình, nhưng chính hệ điều hành thường không cho dùng nó để xác nhận thanh toán. Bạn nên kiểm mục bảo mật trong cài đặt máy để biết loại mở khoá mặt của mình được phép dùng cho việc gì.
Những thứ làm máy nhận sai hoặc không nhận
Ngược sáng. Ngồi quay lưng ra cửa sổ, camera chỉnh phơi sáng theo nền sáng phía sau nên mặt bạn tối đen, mất chi tiết. Xoay người cho nguồn sáng chiếu vào mặt là cách sửa nhanh nhất.
Che một phần mặt. Khẩu trang, kính râm, mũ sụp, tóc mái dài che mất vùng mắt hay vùng mũi miệng. Một số hệ thống đã được huấn luyện thêm để nhận người đeo khẩu trang, nhưng thường kèm theo yêu cầu khác như phải đeo đồng hồ đã ghép đôi hoặc đã đăng ký thêm một lần với khẩu trang.
Góc và khoảng cách. Cầm máy quá sát làm méo hình, cầm từ dưới lên làm mất vùng mắt. Cầm ngang tầm mắt, cách khoảng một cánh tay là tư thế mà đa số mô hình được huấn luyện nhiều nhất.
Thay đổi lớn về ngoại hình. Cạo râu sau nhiều năm để râu, đổi kính gọng to, tăng giảm cân nhiều đều làm vector dịch xa khỏi mẫu cũ. Thay đổi từ từ thường không sao vì nhiều hệ thống tự cập nhật mẫu sau mỗi lần nhận đúng.
Ống kính bẩn và miếng dán màn hình. Vết dầu trên camera trước làm ảnh nhoè, miếng dán cường lực che một phần cảm biến hồng ngoại ở một số máy. Đây là lỗi rất phổ biến mà người dùng hay quên kiểm.
Kiểm tra người thật: lớp bảo vệ trước ảnh và video giả
Một mô hình so khớp dù giỏi đến đâu cũng chỉ trả lời câu hỏi "khuôn mặt này có giống khuôn mặt kia không". Nó không tự biết khuôn mặt đang ở trước camera là người sống hay một bức ảnh. Vì vậy các hệ thống dùng cho tiền bạc luôn có thêm một lớp gọi là kiểm tra người thật, trong giới kỹ thuật hay gọi là phát hiện tấn công trình diễn.
Có hai cách tiếp cận chính. Cách chủ động yêu cầu bạn làm một hành động như quay đầu, nháy mắt, đọc một dãy số, để chứng minh có người đang phản hồi. Cách thụ động không yêu cầu gì, mà phân tích chính khung hình: kết cấu da, phản xạ ánh sáng, độ sâu, dấu hiệu viền màn hình, nhiễu đặc trưng của ảnh chụp lại. Nhiều ứng dụng kết hợp cả hai. Tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC 30107 mô tả cách thử nghiệm loại kiểm tra này.
Đây cũng là lớp mà kẻ gian dùng AI tạo video giả nhắm vào, nên các nhà phát triển liên tục cập nhật. Với người dùng, điều quan trọng là: nếu ứng dụng yêu cầu bạn làm hành động lạ hoặc quét mặt lại trong lúc bạn không hề thực hiện giao dịch nào, hãy dừng và kiểm tra. Cách nhận biết và phòng mạo danh bằng ảnh, video giả có bài riêng ở danh mục giả mạo danh tính bằng AI của trang.
Mẹo để ứng dụng nhận diện khuôn mặt nhận bạn ngay lần đầu
Những mẹo dưới đây áp dụng cho cả mở khoá máy lẫn xác thực trong ứng dụng ngân hàng, ví điện tử. Chúng không lách được bước kiểm tra nào, chỉ giúp máy thấy rõ khuôn mặt thật của bạn.
- Đứng hoặc ngồi đối diện nguồn sáng, tránh đèn rọi thẳng từ trên đầu tạo bóng hốc mắt.
- Lau camera trước bằng vải mềm trước khi quét, nhất là khi máy hay để trong túi quần.
- Tháo khẩu trang, kính râm, mũ; với kính cận thường thì tuỳ ứng dụng, thử cả hai cách nếu bị từ chối.
- Cầm máy ngang tầm mắt, giữ yên, để khuôn mặt nằm gọn trong khung hướng dẫn trên màn hình.
- Làm theo hướng dẫn chậm rãi, không quay đầu quá nhanh khi được yêu cầu chuyển động.
- Nếu ứng dụng cho phép, đăng ký thêm một diện mạo khác, ví dụ lúc đeo kính và lúc không.
- Cập nhật ứng dụng và hệ điều hành, vì mô hình nhận diện thường được cải thiện qua bản cập nhật.
Nếu đã làm hết mà vẫn bị từ chối nhiều lần, đừng tìm cách dùng ảnh của mình hay nhờ người khác quét thử. Hãy liên hệ kênh hỗ trợ chính thức hoặc ra quầy giao dịch. Bị khoá tạm vì thử sai nhiều lần là cơ chế bảo vệ, không phải lỗi.
Dùng AI tạo sinh để học thêm mà không đưa mặt mình vào
Nếu bạn làm ở bộ phận chăm sóc khách hàng của ngân hàng, cửa hàng điện thoại, hoặc chỉ đơn giản muốn giải thích cho cha mẹ vì sao ứng dụng đòi quét mặt, chatbot là trợ thủ tốt để soạn lời giải thích dễ hiểu. Câu lệnh mẫu: "Giải thích cho một người 65 tuổi, không rành công nghệ, vì sao ứng dụng ngân hàng yêu cầu quét khuôn mặt khi chuyển khoản lớn, dùng hình ảnh so sánh đời thường, không quá 150 chữ, không dùng thuật ngữ tiếng Anh."
Bạn cũng có thể nhờ chatbot soạn danh sách kiểm tra cho quầy giao dịch khi khách bị từ chối khuôn mặt nhiều lần, chia theo nhóm nguyên nhân ánh sáng, thiết bị, ngoại hình, kèm câu hỏi nên hỏi khách. Sau đó đối chiếu với hướng dẫn nội bộ của đơn vị, vì quy trình xử lý từng nơi khác nhau và chatbot không biết quy định riêng của bạn.
Việc cần tránh tuyệt đối là tải ảnh khuôn mặt thật, của bạn hay của khách, lên một công cụ AI tạo sinh để "thử xem nhận diện có ra cùng người không". Ngoài rủi ro lộ dữ liệu sinh trắc, các công cụ trò chuyện phổ thông không được thiết kế để so khớp danh tính, nên kết quả chúng đưa ra không có giá trị gì.
Câu hỏi thường gặp
Nhận diện khuôn mặt có lưu ảnh của bạn không?
Tuỳ hệ thống. Điện thoại thường chỉ lưu dữ liệu toán học trong vùng bảo mật của máy và không gửi đi. Dịch vụ trực tuyến có thể lưu cả ảnh chụp lúc xác thực để đối chiếu khi có tranh chấp. Điều khoản dịch vụ phải nói rõ việc này, bạn nên đọc kỹ.
Một bức ảnh in có mở khoá được điện thoại không?
Với máy có cảm biến chiều sâu thì rất khó, vì ảnh in là mặt phẳng. Với máy chỉ dùng camera thường, một số đời máy cũ từng bị lừa bằng ảnh, nên hệ điều hành thường không cho loại mở khoá này dùng để thanh toán.
Vì sao ban đêm máy vẫn nhận ra mặt được?
Những máy có camera hồng ngoại tự chiếu ánh sáng hồng ngoại mà mắt người không thấy, nên vẫn chụp được khuôn mặt trong tối. Máy chỉ có camera thường thì ban đêm hay phải bật màn hình sáng hết mức để soi mặt.
Đeo khẩu trang có nhận diện được không?
Một số hệ thống đã được huấn luyện thêm để nhận người đeo khẩu trang dựa trên vùng mắt, nhưng độ an toàn giảm vì có ít đặc điểm để so hơn. Với xác thực giao dịch tài chính, bạn nên tháo khẩu trang để tránh bị từ chối.
Mặt mộc và mặt trang điểm đậm có bị coi là hai người khác nhau không?
Trang điểm thường ngày hầu như không ảnh hưởng vì mô hình chú ý vào cấu trúc xương và hình dạng. Trang điểm sân khấu thay đổi đường nét, dán mi rất dày hay hoá trang có thể làm điểm giống nhau giảm và bị từ chối.
Nhận diện khuôn mặt có phải là AI không?
Có. Phần trích đặc trưng và phần kiểm tra người thật hiện nay gần như luôn là mạng nơ-ron sâu, một nhánh của học máy. Nó khác với chatbot ở chỗ chỉ làm một việc hẹp và được đánh giá bằng tỷ lệ lỗi đo được.