Trong thế giới ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của kỹ thuật số và mạng toàn cầu, vấn đề đảm bảo an toàn về thông tin cũng như vật chất trở nên ngày càng quan trọng và khó khăn. Thỉnh thoảng chúng ta lại nghe nói đến những vụ đánh cắp thẻ tín dụng, đột nhập trái phép vào các hệ thống máy tính hay toà nhà của cơ quan nhà nước, chính phủ. Hơn 100 triệu đô la là con sốđã bị thất thoát ở Mỹ vào năm 1998 do các vụ
gian lận và xâm nhập nói trên (theo Reuters, 1999) [5]. Trong đa số các vụ phạm pháp này, bọn tội phạm đã lợi dụng những khe hở cơ bản trong quá trình truy cập vào các hệ
thống thông tin và kiểm soát. Phần lớn những hệ thống này không thực hiện quyền truy cập của người sử dụng dựa vào thông tin “chúng ta là ai” mà chỉ dựa vào “chúng ta có gì”. Nói cách khác, thông tin mà người sử dụng cung cấp cho hệ thống không đặc trưng
được cho bản thân họ, mà chỉ là những gì họ hiện đang sở hữu như số chứng minh nhân dân, chìa khoá, mật mã, số thẻ tín dụng hoặc họ tên. Rõ ràng những thông tin hay vật dụng này không mang tính đặc trưng mà chỉ mang tính xác thực đối với người sử
dụng, và nếu chúng bị đánh cắp hay sao chép thì kẻ trộm hoàn toàn có quyền truy nhập, sử dụng dữ liệu hay phương tiện của chúng ta bất cứ lúc nào họ muốn. Hiện nay, những công nghệ hiện đại đã cho phép việc xác thực dựa vào “bản chất” của từng cá nhân. Công nghệ này dựa trên lĩnh vực được gọi là sinh trắc học. Kiểm soát bằng sinh trắc học là những phương pháp tựđộng cho phép xác thực hay nhận dạng một cá nhân dựa vào các đặc trưng sinh lý học của người đó như đặc điểm vân tay, gương mặt, gen,… hoặc dựa trên những đặc điểm liên quan đến đặc trưng hành vi như dạng chữ
KHOA CNTT –
ĐH KHTN
================================ ================================ 43
dụng thông tin sinh học của con người nên kết quả chính xác và đặc biệt là rất khó bị
giả mạo.
Các đặc trưng sinh lý học là duy nhất ở mỗi người và rất hiếm khi thay đổi, trong khi đó đặc trưng hành vi có thể thay đổi bất thường do các yếu tố tâm lý như căng thẳng, mệt mỏi hay bệnh tật. Chính vì lý do này, các hệ thống nhận dạng dựa trên đặc trưng sinh lý tỏ ra ổn định hơn các hệ thống dựa vào đặc trưng hành vi. Tuy nhiên, nhận dạng bằng các đặc trưng hành vi có ưu điểm là dễ sử dụng và thuận tiện hơn : thay vì phải đặt mắt trước một máy quét điện tử hay lấy ra một giọt máu, người sử
dụng sẽ cảm thấy thoải mái hơn khi được yêu cầu ký tên hay nói vào một micro.
Nhận dạng gương mặt là một trong số ít các phương pháp nhận dạng dựa vào đặc trưng sinh lý cho kết quả chính xác cao đồng thời rất thuận tiện khi sử dụng. Hơn nữa, trong số các đặc trưng sinh lý học, gương mặt của mỗi người là yếu tốđầu tiên và quan trọng nhất cho việc nhận biết lẫn nhau cũng như biểu đạt cảm xúc. Khả năng nhận dạng nói chung và khả năng nhận biết gương mặt người nói riêng của con người thật
đáng kinh ngạc. Chúng ta có khả năng nhận ra hàng ngàn gương mặt của những người mình đã gặp, đã giao tiếp trong cuộc sống chỉ bằng một cái nhìn thoáng qua, thậm chí sau nhiều năm không gặp cũng như những sự thay đổi trên gương mặt do tuổi tác, cảm xúc, trang phục, màu tóc,…Do đó, việc nghiên cứu các đặc tính của gương mặt người
đã thu hút rất nhiều nhà triết học, nhà khoa học qua nhiều thế kỷ, trong đó có cả
Aristotle và Darwin [1].
Chính vì những lý do trên, từ những năm 1970, nhận dạng mặt người đã thu hút sự
quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như bảo mật, tâm lý học, xử lý
ảnh và thị giác máy tính. Ngày nay các chương trình máy tính về nhận dạng mặt người
đã tìm được những ứng dụng thực tế như [3] : Nhận dạng tội phạm
KHOA CNTT –
ĐH KHTN
================================ ================================ 44
Các hệ thống nhận dạng mặt người đã được tích hợp vào trong các hệ thống kiểm soát sân bay và được sử dụng để tìm kiếm và nhận diện những tên khủng bố hay bọn buôn bán ma tuý.
Kiểm soát truy cập vào các hệ thống máy tính trong môi trường cộng tác
Việc kiểm tra đăng nhập vào các hệ thống máy PC được kết hợp giữa thông tin mật mã và / hoặc nhận dạng mặt người. Điều này giúp người làm việc không cảm thấy bị rối bời trong các thủ tục truy cập phức tạp đồng thời vẫn
đảm bảo được độ tin cậy đối với thông tin khách hàng và các bí mật trong kinh doanh.
Giải pháp bảo mật bổ sung cho các giao dịch rút tiền tựđộng (ATM)
Việc truy cập vào các máy rút tiền tự động và các dịch vụ khác của ngân hàng được kiểm soát bởi các thông tin như số tín dụng (PIN), giọng nói, tròng mắt kết hợp với nhận dạng gương mặt.
Đối sánh ảnh căn cước trong hoạt động của ngành luật pháp
Các cơ quan luật pháp có thể sử dụng các hệ thống nhận dạng mặt người để đối sánh những mô tả của các nhân chứng với những tên tội phạm được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ứng dụng trong các giao tiếp người – máy
Sau khi xác định được người sử dụng và cảm xúc của họ tại thời điểm đó, các hệ thống máy tính có thể có các ứng xử thích hợp.
Trong chương này trước tiên chúng ta sẽđiểm qua một số phương pháp đã được sử
dụng trong lĩnh vực nhận dạng mặt người. Sau khi đưa ra một mô hình tiêu biểu cho một hệ thống nhận dạng mặt người và bàn luận về một số khó khăn cho toàn bộ quá trình nhận dạng, chúng ta sẽ tập trung vào hai giai đoạn rút trích đặc trưng và phân lớp với hai phương pháp : phân tích thành phần chính (Principle Components Analysis – PCA) và mạng lượng hoá vector (Learning Vector Quantization Network – LVQ). Đây
KHOA CNTT –
ĐH KHTN
================================ ================================ 45
là hai công cụđược sử dụng trong luận văn nhằm đánh giá hiệu suất của hệ thống nhận dạng có kết hợp với lý thuyết tập thô.