Ngày 20/4, Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo VinAI Research (thuộc Vingroup) công bố đã nghiên cứu thành công công nghệ nhận diện khuôn mặt chính xác và ổn định cả khi sử dụng khẩu trang.
VinAI sử dụng mô hình học sâu (deep learning) mới nhất và đặc thù do các chuyên gia tại đây tối ưu hóa để nghiên cứu công nghệ nhận diện ổn định cả khi sử dụng và không sử dụng khẩu trang. Mô hình deep learning với thiết kế mô phỏng cách hoạt động của mạng lưới thần kinh trong não người để huấn luyện và tự động trích xuất các thông tin có giá trị trên một phần khuôn mặt, nhằm nhận diện ngay cả khi người dùng sử dụng khẩu trang.
Kết quả nghiên cứu cho thấy khi giả lập đeo khẩu trang thì hệ thống nhận diện của VinAI vẫn đạt được độ chính xác tốt hơn đáng kể so với công nghệ hiện tại trên thế giới. Điểm ưu việt của công nghệ nhận diện do VinAI phát triển là thuật toán và cách sử dụng công nghệ nhận diện dẫn đến hiệu quả ổn định, có độ chính xác cao.
Đặc biệt, hệ thống nhận diện do VinAI phát triển đơn giản, chỉ sử dụng thông tin từ các camera thường và không cần đến các cảm biến phụ (như hồng ngoại hoặc cảm biến chiều sâu). Đây là yếu tố quan trọng giúp giá thành sản phẩm không cao, có thể dễ dàng tích hợp vào các hệ thống camera đã có sẵn. Sản phẩm có thể áp dụng rộng rãi vào các hệ thống chấm công, hệ thống xác thực cho tổ chức và doanh nghiệp.
Hiện tại VinAI đang phối hợp với Công ty Sản xuất và Thiết điện tử VinSmart triển khai công nghệ nhận diện trên điện thoại Vsmart, cho phép người sử dụng mở khoá bằng khuôn mặt một cách thuận tiện. Tuy nhiên vẫn chưa rõ khi nào các dòng điện thoại thông minh Vsmart sẽ được trang bị công nghệ mới này.
Việc xúc tiến ứng dụng trên Vsmart cũng đưa VinAI trở thành một trong những đơn vị đầu tiên trên thế giới ứng dụng công nghệ nhận diện không cần bỏ khẩu trang lên các sản phẩm thương mại.
Song song với việc thương mại hóa, VinAI cho biết sẽ sẵn sàng cung cấp công nghệ nhận diện mới nhất này cho các đối tác vì mục đích phục vụ y tế cộng đồng, trong bối cảnh dịch bệnh tiếp tục diễn biến phức tạp.
