Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo VinAI Research (thuộc Tập đoàn Vingroup) sáng 20/4 công bố đã nghiên cứu thành công công nghệ nhận diện khuôn mặt chính xác và ổn định.
Cụ thể, VinAI sử dụng mô hình học sâu (deep learning) mới nhất và đặc thù do các chuyên gia của Viện nghiên cứu và 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.
Kết quả nghiên cứu cho thấy khi giả lập đeo khẩu trang - hệ thống nhận diện của VinAI đạt được độ chính xác tốt hơn đáng kể so với công nghệ hiện tại trên thế giới.
[Phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực thế mạnh]
Điểm ưu việt của công nghệ nhận diện do VinAI phát triển 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.
“Khẩu trang là vật dụng thiết yếu trong quy tắc phòng dịch bệnh COVID-19 nhưng khi người dùng đeo khẩu trang, độ chính xác của công nghệ nhận diện mặt có thể giảm hơn 50%. Vì thế, chúng tôi đã cấp bách phát triển công nghệ này nhằm đáp ứng kịp thời nhu cầu xã hội,” tiến sĩ Bùi Hải Hưng, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo VinAI Research chia sẻ.
Hiện tại VinAI Research đang phối hợp với Công ty nghiên cứu và sản xuất VinSmart triển khai công nghệ nhận diện trên điện thoại Vsmart. Việc xúc tiến ứng dụng trên Vsmart 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.
Đại diện VinAI cho biết sẵn sàng cung cấp miễn phí công nghệ nhận diện mới nhất này cho các đối tác vì mục đích phục vụ y tế cộng đồng trong bối cảnh dịch COVID-19 tiếp tục diễn biến phức tạp./.