Theo đánh giá của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ - NIST, giải pháp nhận diện khuôn mặtcủa Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research (thuộc Tập đoàn Vingroup) xếp thứ 6 trên tổng số 430 phương pháp đến từ 168 công ty công nghệ hàng đầu thế giớiở hạng mục WILD (ảnh chụp trong môi trường đời thực).
Đầu tháng 10/2020, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (U.S. National Institute of Standards and Technology - NIST) đã công bố bản báo cáo về độ chính xác trong công nghệ nhận diện khuôn mặt (Face Recognition Vendor Test - FRVT). Bản báo cáo được tổng hợp từ 430 phương pháp của 168 công ty công nghệ trên thế giới. Trong đó, phương pháp của Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research (thuộc Tập đoàn Vingroup) đứng thứ 6trên tổng số 430 phương pháp cho hạng mục WILD(ảnh được chụp trong môi trường đời thực).
Face Recognition Vendor Test là một chương trình đo lường và đánh giá chất lượng công nghệ nhận diện khuôn mặt toàn cầu, do NIST thực hiện từ năm 2000. Hàng tháng, NIST tiến hành đánh giá độ chính xác của phương pháp nhận diện khuôn mặt tự động từ các công ty công nghệ hàng đầu trên thế giới. Việc đánh giá được thực hiện trên cơ sở đo lường hiệu suất, độ chính xác, tốc độ, khả năng lưu trữ và tiêu thụ bộ nhớ của các phương pháp nhận diện khuôn mặt, sau đó tập hợp thành các bản báo cáo. Tối đa bốn tháng một lần, mỗi công ty hoặc tổ chức có thể gửi một hoặc nhiều thuật toán đến NIST để đo lường và cạnh tranh.
 |
| Phương pháp nhận diện khuôn mặt của VinAI đứng thứ 6 trên tổng số 430 phương pháp cho hạng mục ảnh chụp trong môi trường đời thực, theo đánh giá của NIST. |
Có nhiều hạng mục đánh giá tại NIST như nhận diện qua ảnh hộ chiếu/visa, ảnh chụp tội phạm và ảnh WILD. Hạng mục ảnh WILD thu hút sự quan tâm của nhiềuhãng công nghệ do tính ứng dụng thực tế cao nhất.Bộ dữ liệu dùng cho việc đánh giá ảnh WILD được thu thập từ nhiều ngữ cảnh: ảnh chụp không chính diện, độ phân giải thấp, ánh sáng kém và không đồng đều về chất lượng hình ảnh…. Ngoài ra, tất cả các phương pháp đều được yêu cầu xử lý trên máy tính với thời gian dưới 1,5 giây trên một bức ảnh. Mục tiêu của những tiêu chuẩn khắt khe này là để tìm ra phương pháp không chỉ chính xác về nhận dạng mà còn tối ưu về mặt thời gian xử lý.
Theo các chuyên gia của VinAI, Viện đã phát triển phương pháp mới cho phép mô hình học sâu một cách tự động các đặc trưng trên khuôn mặt trong nhiều điều kiện đầu vào khác nhau, như ánh sáng yếu, độ phân giải kém, ảnh bị mờ, khuôn mặt bị xoay lệch... Qua việc kiểm tra, đánh giá trên những tập dữ liệu chung như IJBC, thuật toán của VinAI đã vượt cả những kết quả tốt nhất từng được công bố tại những hội nghị đỉnh cao thế giới.
Đáng chú ý, đây là lần đầu tiên VinAI gửi công nghệ tham gia chương trình và đã giành được thứ hạng cao. Thành công này chứng minh được năng lực của VinAI cũng như tiềm năng ứng dụng hiệu quả và bền vững của công nghệ nhận diện khuôn mặt mà Viện đang phát triển.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt của VinAI hiện có mặt trên các sản phẩm điện thoại Vsmart, cho phép người sử dụng mở khóa bằng khuôn mặt một cách thuận tiện. Tháng 4/2020, VinAI công bố nghiên cứu thành công công nghệ nhận diện khuôn mặt dùng khẩu trang, hướng tới việc trở thành một trong những đơn vị đầu tiên trên thế giới thương mại hóa công nghệ này.
Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (National Institute of Standards and Technology - NIST) là một phòng thí nghiệm tiêu chuẩn đo lường thuộc Bộ Thương mại Mỹ. Sứ mệnh của NIST là thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh công nghiệp của Mỹ bằng cách cải tiến hệ thống đo lường, tiêu chuẩn và công nghệ theo hướng nâng cao an ninh kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống của người dân.
Nhận diện khuôn mặt hiện là giải pháp công nghệ quan trọng, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhưbảo mật cá nhân (mở khóa điện thoại, ứng dụng); tư pháp và an ninh quốc gia (sàng lọc nhập cư thông qua đối chiếu thông tin khuôn mặt, phát hiện sao chép bất hợp pháp hộ chiếu và nhận dạng nạn nhân của tội phạm buôn người); kinh tế và thương mại (quản lý phương tiện cho các công ty vận tải, nhận diện hành khách cho các công ty vận chuyển hành khách, xác minh danh tính của khách hàng trực tuyến).
Link tham khảo: https://pages.nist.gov/frvt/reports/11/frvt_11_report.pdf
Theo Dân Việt
