Nhận diện khuôn mặt từ những hình ảnh không đầy đủ

Một ngày đầu tháng 3, chúng tôi tìm đến trường Đại học Khoa học tự nhiên – ĐH Quốc gia TPHCM để tìm Trọng. Đón chúng tôi bằng nụ cười trong veo, Trọng dẫn lên phòng Lab của trường và giới thiệu về đề tài dùng AI để nhận dạng khuôn mặt, quản lý xã hội. Khi chúng tôi thắc mắc vì sao một sinh viên chuyên toán như em lại chọn đề tài về AI để nghiên cứu thì Trọng nói rằng đó là duyên may khi em chọn đề tài làm luận văn tốt nghiệp.

Trọng kể, lúc đó là khoảng đầu năm 2016, khi đó em đang đi thực tập tại một công ty và chưa biết sẽ chọn đề tài nào để làm luận văn thì thầy Phạm Thế Bảo – giảng viên Khoa Toán – Tin học nói với Trọng rằng em nên chọn đề tài nhận dạng khuôn mặt người từ những hình ảnh không đầy đủ vì đây là đề tài khó nhưng có tính thực tiễn cao. Được sự động viên của thầy, em bắt tay vào làm chỉ với kiến thức về toán, lập trình và một chiếc laptop mà bố mẹ là nhân viên nhà nước sắm cho mấy năm trước.

Khó khăn là thế nhưng Trọng vẫn quyết tâm. Máy quá yếu thì em đề nghị thầy mượn cho máy khác để em làm. Suốt gần 1 năm trời, em gần như thức trắng đêm để viết câu lệnh, lập trình và “dạy” cho máy tính phải làm theo ý mình. Theo Trọng thì việc nhận dạng hình ảnh mặt người từ hình ảnh toàn bộ (kiểu như ảnh chụp chân dung như trên giấy chứng minh nhân dân) đã có từ lâu nhưng việc nhận dạng khuôn mặt người từ những hình ảnh bị thiếu như người có râu, bịt khẩu trang, bị che mắt, đeo kính, ảnh cũ, chất lượng kém… thì hiện ít có công trình nào đạt được kết quả nhận dạng cao.

Trọng cho biết, lý thuyết đề tài của mình là dựa trên dữ liệu hình ảnh khuôn mặt của 500 nghệ sĩ nổi tiếng thế giới được chụp từ nhiều góc độ với thời gian, bối cảnh khác nhau, em chia khuôn mặt đó ra thành nhiều phần đặc trưng riêng biệt. Mỗi phần như vậy, em phải lập trình AI để tập cho nó phân biệt phần cơ thể đó là của ai. Về phần thực nghiệm, đôi khi phần mặt người lấy không hết tất cả các chi tiết như hình ảnh chỉ có mũi thì AI phải dựa trên kho dữ liệu có sẵn phân biệt mũi này là của ai. Hay như hình ảnh chỉ có 2 con mắt thì AI cũng phải biết mắt này là của ai dựa trên kho dữ liệu mà máy tính đang có. Ở mỗi kết quả sẽ có một xác suất tương ứng rồi bằng công thức đặc biệt từ thầy Bảo, em cho AI của mình phân tích và đưa ra kết quả nhận dạng.

Sau khi tiến hành thực nghiệm với 60 đối tượng trong kho dữ liệu 500 người trên với mỗi đối tượng có hơn 1.900 ảnh, Trọng thu được kết quả hết sức bất ngờ khi phương pháp của em nhận dạng chính xác đến 91% trên toàn mặt, hơn 85% khi ảnh chỉ có thông tin về trán và mắt (ví dụ như người mang khẩu trang), 73% khi mặt người chỉ có mũi và hai bên má, hơn 65% khi chỉ có thông tin của miệng và cằm… Với kết quả khả quan đó, luận văn của Trọng được nhà trường chấm điểm 10 và vinh dự được nhận giải Nhì, lĩnh vực công nghệ thông tin, giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka do Thành đoàn TPHCM tổ chức.

Đề tài có tính ứng dụng cao vào mô hình thành phố thông minh

Theo thầy Bảo, sắp tới đề tài này sẽ được tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác. Đề tài của Trọng chia khuôn mặt ra các vùng và cách chia sẽ quyết định thông tin nằm trên các vùng đó như thế nào và ảnh hưởng đến cách nhận dạng khuôn mặt. Hiện nay, do Trọng sang Hàn Quốc để học nên đề tài này sẽ được một em sinh viên năm thứ 3 của khoa Toán – Tin học của trường tiếp tục hoàn thiện, hy vọng qua vài cấp độ nữa thì sẽ có kết quả tốt hơn nữa.

Cũng theo thầy Bảo, đề tài của Trọng được xuất phát từ thực tế cuộc sống và có thể áp dụng vào thực tiễn cuộc sống- nhất là trong khi TPHCM đang áp dụng mô hình thành phố thông minh để quản lý xã hội và đã lắp đặt nhiều camera thông minh có tính năng nhận diện khuôn mặt trên địa bàn. Theo mục tiêu mà đề tài này hướng tới thì trong thực tế, đôi lúc hình ảnh camera ghi lại không đủ thông tin để nhận dạng cá nhân thì nhóm nghiên cứu sẽ giải quyết bài toán đó. Kết quả của Trọng đang được viết thành 1-2 bài báo quốc tế. Nếu bài báo quốc tế đó có được chỉ số ảnh hưởng (IF) tốt thì sẽ có nhiều người tham gia với nhóm bởi cũng có nhiều nhóm đang nghiên cứu về đề tài này nhưng chưa đạt được kết quả như ý.

Nói về tương lai của đề tài mà mình phải bỏ ra hơn 1 năm trời nghiên cứu đến mức quên ăn quên ngủ và đã được ghi nhận bằng giải nhì Euréka, Trọng chia sẻ rằng em muốn áp dụng phương pháp nhận dạng này cho những camera gắn ở các nơi công cộng. Tuy nhiên, nếu được sự hỗ trợ của những bạn ở lĩnh vực công nghệ thông tin thì Trọng sẵn sàng cung cấp những kiến thức về toán của đề tài để các bạn đó có thể nâng cao được hiệu quả hơn nữa về thời gian phản hồi từ khi nhận hình ảnh đến khi AI nhận dạng (hiện tại là 1 phút). Thời gian tới, khi đi học ở Hàn Quốc, em sẽ tiếp tục đóng góp kiến thức, kinh nghiệm của mình để ý tưởng dùng AI quản lý xã hội của mình được kết quả như ý và mong muốn được áp dụng vào thực tế.