ในบทความนี้ เราจะมาดูหลักการและกระบวนการเบื้องหลังการจดจำใบหน้ามนุษย์ด้วยคอมพิวเตอร์อย่างง่ายๆ และตรงไปตรงมา

หลักการพื้นฐานของการจดจำใบหน้าคืออะไร?

คุณอาจเคยเล่นเกมอย่างน้อยหนึ่งครั้งในวัยเด็กที่ต้องวาดภาพใบหน้าคน ในเกมนี้ คุณจะต้องเลือกรูปทรงใบหน้าก่อน จากนั้นเลือกทรงผม ดวงตา จมูก และปากทีละอย่าง แล้ววางลงบนใบหน้า โดยการสลับไปมาระหว่างทรงผม ดวงตา จมูก และปากต่างๆ คุณสามารถสร้างใบหน้าที่คุณต้องการได้ วิธีที่คอมพิวเตอร์จดจำและเปรียบเทียบใบหน้านั้นไม่แตกต่างจากนี้มากนัก คอมพิวเตอร์จะระบุและจัดเก็บคุณลักษณะของใบหน้า เมื่อมีภาพถ่ายใบหน้าใหม่เข้ามา คอมพิวเตอร์จะเปรียบเทียบกับคุณลักษณะที่จัดเก็บไว้เพื่อระบุว่าบุคคลนั้นคือใคร
ตัวอย่างล่าสุดของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าที่เข้าถึงได้ง่ายคือแอปพลิเคชันจดจำใบหน้า แอปเหล่านี้จะดึงและจัดเก็บคุณลักษณะสำคัญ เช่น รูปทรงใบหน้า ดวงตา จมูก และปาก จากรูปถ่ายของคนดัง ต่อมา เมื่อมีคนถ่ายภาพใบหน้าผ่านกล้อง แอปจะดึงคุณลักษณะใบหน้าในลักษณะเดียวกันและเปรียบเทียบกับคุณลักษณะใบหน้าของคนดังที่จัดเก็บไว้ เพื่อระบุและแสดงผลบุคคลที่มีลักษณะตรงกันมากที่สุด

คอมพิวเตอร์จดจำใบหน้าได้อย่างไร?

ต่อไปนี้ เรามาพิจารณากระบวนการจดจำใบหน้าของคอมพิวเตอร์กัน การจดจำใบหน้าประกอบด้วยสี่ขั้นตอนหลัก ได้แก่ การป้อนข้อมูล การตรวจจับใบหน้า การสกัดคุณลักษณะ และการเปรียบเทียบ
ในขั้นตอนการป้อนข้อมูล เฟรมภาพเดียวจากภาพถ่ายหรือวิดีโอจะถูกส่งไปยังคอมพิวเตอร์ผ่านอุปกรณ์ป้อนข้อมูล โดยทั่วไป ยิ่งความละเอียดของอุปกรณ์ป้อนข้อมูลสูงและอัตราเฟรมต่อวินาที (FPS) สูงเท่าไร การจดจำใบหน้าก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น หลักการนี้คล้ายกับวิธีที่คนที่มีสายตาดีสามารถจดจำใบหน้าของคนที่ยืนอยู่ไกลๆ ได้แม่นยำกว่า
ในขั้นตอนการตรวจจับใบหน้า ระบบจะตรวจสอบก่อนว่ามีใบหน้าอยู่ในภาพถ่ายหรือวิดีโอที่ป้อนเข้ามาหรือไม่ โดยจะระบุโครงร่างและคุณลักษณะสำคัญของใบหน้า เช่น ดวงตา จมูก และปาก แม้ว่าปัจจุบันจะมีเทคนิคการตรวจจับใบหน้าหลายวิธีที่ใช้กันอยู่ แต่ในที่นี้เราจะเน้นที่วิธีการตรวจจับแบบ Haar ซึ่งเป็นตัวแทนของวิธีการดังกล่าว
วิธีการตรวจจับแบบ Haar-like ใช้เวฟเล็ตแบบ Haar เวฟเล็ตเป็นรูปแบบสี่เหลี่ยมผืนผ้าอย่างง่ายที่ประกอบด้วยบริเวณสีดำและสีขาว บริเวณสีดำและสีขาวเหล่านี้ใช้เพื่อระบุพื้นที่ในภาพที่มีความแตกต่างกันของความสว่าง โดยการใช้เวฟเล็ตที่มีขนาดและรูปร่างต่างๆ กันทั่วทั้งภาพหรือวิดีโอที่ป้อนเข้ามา แล้วเก็บเฉพาะตำแหน่งที่มีความแตกต่างของความสว่างระหว่างบริเวณสีดำและสีขาวอย่างมีนัยสำคัญ ระบบสามารถตรวจจับโครงร่างใบหน้าและคุณลักษณะสำคัญของใบหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ดวงตา จมูก ปาก และคิ้ว นอกจากนี้ กระบวนการนี้ยังช่วยให้สามารถดึงข้อมูลตำแหน่งเกี่ยวกับคุณลักษณะของใบหน้าได้อีกด้วย
ตัวอย่างเช่น เมื่อทำการสกัดข้อมูลเกี่ยวกับดวงตา บริเวณสีดำของเวฟเล็ตจะถูกจัดวางให้สอดคล้องกับบริเวณที่ค่อนข้างมืด เช่น รูม่านตา ในขณะที่บริเวณสีขาวจะสอดคล้องกับบริเวณที่สว่าง เช่น ผิวหนัง การใช้ความแตกต่างของความสว่างเหล่านี้ทำให้สามารถตรวจจับตำแหน่งและรูปร่างของดวงตาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลลักษณะใบหน้าถูกแยกออกมาได้อย่างไร?

เมื่อขั้นตอนการตรวจจับใบหน้าเสร็จสมบูรณ์ ระบบจะพิจารณาว่าจะดำเนินการต่อในขั้นตอนการสกัดคุณลักษณะหรือไม่
ในขั้นตอนการสกัดคุณลักษณะ ใบหน้าจะถูกสกัดออกมาเพื่อใช้ประโยชน์จากส่วนประกอบของใบหน้าที่ระบุได้ในขั้นตอนการตรวจจับใบหน้าอย่างเต็มที่ แตกต่างจากขั้นตอนการตรวจจับใบหน้า ขั้นตอนนี้มีการประมวลผลล่วงหน้า เนื่องจากมุมการหมุน ขนาด และความเข้มของแสงของใบหน้าแตกต่างกันไปในแต่ละภาพถ่ายหรือวิดีโอ จึงมีการดำเนินการปรับมาตรฐานเพื่อให้ได้ภาพที่เหมือนกันมากที่สุด นอกจากนี้ ภาพถ่ายหรือวิดีโอสีอาจถูกแปลงเป็นภาพขาวดำตามความจำเป็น
ตัวอย่างเช่น ภาพถ่ายต้นฉบับจะถูกแปลงเป็นภาพขาวดำ จากนั้นจะตัดเฉพาะบริเวณใบหน้าและปรับขนาดให้เท่ากันทั้งหมด พร้อมทั้งปรับสมดุลฮิสโตแกรมเพื่อแก้ไขความสว่าง โดยใช้ข้อมูลตำแหน่งของส่วนประกอบใบหน้าที่ได้มาในขั้นตอนการตรวจจับใบหน้า คุณลักษณะของใบหน้าจะถูกแยกออกมาจากภาพถ่ายหรือวิดีโอที่ผ่านการประมวลผลเบื้องต้นนี้แล้ว

คุณลักษณะใบหน้าที่สกัดออกมานั้นถูกนำไปใช้อย่างไร?

ในขั้นตอนการเปรียบเทียบ ข้อมูลเกี่ยวกับส่วนประกอบใบหน้าที่แยกออกมาเหล่านี้จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล (DB) หรือนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลใบหน้าที่มีอยู่แล้วเพื่อระบุข้อมูลที่ตรงกันมากที่สุด
เราได้ศึกษาขั้นตอนการทำงานของระบบจดจำใบหน้าด้วยคอมพิวเตอร์ไปแล้ว เมื่อไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา แนวคิดที่ว่าคอมพิวเตอร์จะสามารถแยกแยะบุคคลได้นั้นดูเหมือนจะเป็นเทคโนโลยีที่ห่างไกลจากความเป็นจริง อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ปัจจุบันการจดจำใบหน้าจึงถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทโฟนและแล็ปท็อป รวมถึงระบบควบคุมการเข้าออก บริการทางการเงิน และระบบรักษาความปลอดภัยในสนามบิน ในปัจจุบัน เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถจดจำใบหน้าของมนุษย์ได้นั้น ไม่ใช่เรื่องราวของอนาคตอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ผสานรวมเข้ากับชีวิตประจำวันของเราอย่างเป็นธรรมชาติแล้ว