Lumo AI
Lumo AI
แอปแชท AI ส่วนตัว
หน้าแรก Lumo AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) > การจดจำใบหน้า

อธิบายการจดจำใบหน้า: เมื่อใบหน้าของคุณกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์

การจดจำใบหน้าถูกใช้เพื่อปลดล็อกโทรศัพท์ ยืนยันข้อมูลระบุตัวตน ควบคุมการเข้าถึง และระบุตัวบุคคลจากภาพถ่ายหรือวิดีโอ เทคโนโลยีเดียวกันยังสามารถค้นหาฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่หรือจดจำบุคคลในพื้นที่สาธารณะได้ นี่คือวิธีการทำงานของการจดจำใบหน้า สถานที่ที่มีการใช้งาน และสิ่งที่ส่งผลต่อความเป็นส่วนตัวของคุณ 

การจดจำใบหน้าคืออะไร

การจดจำใบหน้า เป็นเทคโนโลยีไบโอเมตริกที่ใช้ยืนยันหรือระบุตัวบุคคลจากภาพหรือวิดีโอ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับระบบ อาจใช้ยืนยันข้อมูลระบุตัวตนของบุคคล ระบุตัวบุคคลที่ไม่รู้จัก หรือค้นหาภาพอื่น ๆ ของบุคคลคนเดียวกัน 

การใช้งานเหล่านี้มีผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันมาก:

ตาราง

ประเภท

สิ่งที่ทำ

ผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว

การยืนยันใบหน้า

ตรวจสอบว่าใบหน้าตรงกับข้อมูลระบุตัวตนที่จัดเก็บไว้หนึ่งรายการหรือไม่

มักเกี่ยวข้องกับใบหน้าที่ลงทะเบียนไว้โดยรู้ตัวเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ

การระบุตัวตนจากใบหน้า

เปรียบเทียบใบหน้ากับข้อมูลระบุตัวตนที่จัดเก็บไว้จำนวนมากเพื่อหาคู่ที่อาจตรงกัน

ระบุตัวบุคคลที่ไม่เคยให้ความยินยอมอย่างชัดเจนในการถูกค้นหา

การค้นหาใบหน้า

ใช้ภาพถ่ายเพื่อค้นหาภาพอื่น ๆ ของบุคคลคนเดียวกันจากดัชนีภาพ 

เชื่อมต่อใบหน้าที่ไม่รู้จักกับเว็บไซต์ โปรไฟล์ และข้อมูลส่วนบุคคลอื่น ๆ

การจดจำใบหน้าทำงานอย่างไร

การจดจำใบหน้าจะวัดคุณสมบัติของใบหน้าและแปลงเป็นจุดข้อมูลไบโอเมตริกเพื่อการเปรียบเทียบ ตัวอย่างเช่น สมาร์ทโฟนจะเปรียบเทียบจุดเหล่านั้นกับจุดที่บันทึกไว้เมื่อคุณตั้งค่าปลดล็อกด้วยใบหน้า ในขณะที่ระบบค้นหาใบหน้าอาจเปรียบเทียบจุดเหล่านั้นกับข้อมูลจากภาพอื่น ๆ หลายล้านหรือหลายพันล้านภาพ กระบวนการที่แน่นอนอาจแตกต่างกันไป แต่โดยปกติจะเป็นไปตามขั้นตอนพื้นฐานไม่กี่ขั้นตอน: 

  1. จับภาพใบหน้า: กล้อง ภาพถ่าย หรือวิดีโอให้ภาพที่มีใบหน้าอยู่
  2. ตรวจจับและเตรียมภาพ: ซอฟต์แวร์ระบุตำแหน่งใบหน้าและปรับภาพเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้
  3. สร้างแม่แบบไบโอเมตริก: คุณลักษณะของใบหน้าจะถูกแปลงเป็นตัวแทนทางคณิตศาสตร์ ซึ่งบางครั้งเรียกว่าลายพิมพ์ใบหน้าหรือการฝังข้อมูลใบหน้า
  4. เปรียบเทียบใบหน้า: แม่แบบจะถูกเปรียบเทียบกับแม่แบบที่จัดเก็บไว้หรือฐานข้อมูลของใบหน้าอื่น ๆ
  5. คำนวณการจับคู่: ระบบจะสร้างคะแนนความคล้ายคลึงหรือความเชื่อมั่น หากคะแนนสูงพอ ระบบจะถือว่าเป็นบุคคลคนเดียวกัน

การจดจำใบหน้าก่อนและหลังยุค AI

การจดจำใบหน้าด้วยคอมพิวเตอร์มีมาตั้งแต่ทศวรรษ 1960 ระบบในยุคแรกอาศัยนักวิจัยในการระบุคุณสมบัติสำคัญของใบหน้า เช่น ดวงตา จมูก และปาก จากนั้นวัดระยะทางและความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติเหล่านั้น เพื่อให้คอมพิวเตอร์เปรียบเทียบใบหน้าหนึ่งกับอีกใบหน้าได้

AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้เปลี่ยนแปลงกระบวนการนั้นอย่างมาก ระบบสมัยใหม่วิเคราะห์ใบหน้าโดยอัตโนมัติ ตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนกว่ามาก และเปรียบเทียบภาพในขนาดมหาศาล ปัจจุบันการจดจำใบหน้าสามารถค้นหาฐานข้อมูลขนาดใหญ่และอาจเชื่อมต่อใบหน้าที่บันทึกไว้ในที่สาธารณะกับภาพและข้อมูลที่รวบรวมจากที่อื่น

การจดจำใบหน้ามักถูกใช้ที่ไหน

ปัจจุบันการจดจำใบหน้าถูกใช้ในบริการประจำวัน พื้นที่เชิงพาณิชย์ และสถาบันสาธารณะ ตั้งแต่เรื่องความสะดวกและความปลอดภัยไปจนถึงการสืบสวนและการเฝ้าระวัง

ตาราง

การใช้งานทั่วไป

วิธีการ

เหตุผล

โทรศัพท์และบัญชี

เปรียบเทียบใบหน้าของคุณกับแม่แบบที่ลงทะเบียนไว้ก่อนหน้า

ปลดล็อกอุปกรณ์และยืนยันการเข้าถึงบัญชี

ธนาคารและการป้องกันการฉ้อโกง

ยืนยันว่าบุคคลนั้นตรงกับข้อมูลระบุตัวตนหรือเจ้าของบัญชี

ป้องกันการแอบอ้างตัวตนและธุรกรรมฉ้อโกง

สนามบินและด่านชายแดน

เปรียบเทียบผู้เดินทางกับรูปถ่ายหนังสือเดินทางหรือบันทึกข้อมูลระบุตัวตนอื่น ๆ

ทำให้การตรวจสอบข้อมูลระบุตัวตนและความปลอดภัยเป็นอัตโนมัติ

การบังคับใช้กฎหมาย

ค้นหาภาพถ่ายหรือวิดีโอเทียบกับฐานข้อมูลใบหน้าที่รู้จัก

สร้างเบาะแสการสืบสวนหรือระบุตัวบุคคล

ร้านค้าและสถานที่จัดงาน

จดจำผู้มาเยือนเพื่อการรักษาความปลอดภัย การควบคุมการเข้าถึง หรือการปรับแต่งเฉพาะบุคคล

ป้องกันการโจรกรรม ควบคุมการเข้าพื้นที่ หรือปรับบริการให้เหมาะกับแต่ละคน

การโฆษณาและการปรับแต่งเฉพาะบุคคล 

เชื่อมโยงใบหน้าที่จดจำได้เข้ากับโปรไฟล์ลูกค้า

ปรับแต่งข้อเสนอ สื่อแสดงผล หรือการตลาดให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

เครื่องมือค้นหาใบหน้า

ค้นหาดัชนีภาพออนไลน์เพื่อหาภาพอื่น ๆ ของบุคคลคนเดียวกัน 

ค้นหาว่าบุคคลใดปรากฏอยู่ที่ใดบนเว็บ

ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของการจดจำใบหน้า

การจดจำใบหน้าอาจเปิดเผยข้อมูลได้มากกว่าข้อมูลระบุตัวตนของคุณ ทำให้การติดตาม การสร้างโปรไฟล์ การระบุตัวตน หรือการเชื่อมต่อผู้คนกับข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากที่อื่นทำได้ง่ายขึ้น

การค้นหาใบหน้าช่วยระบุตัวคนแปลกหน้า

การค้นหาใบหน้าทำให้ภาพถ่ายเพียงภาพเดียวกลายเป็นวิธีระบุตัวบุคคล มีบริการออนไลน์จำนวนมากที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาภาพออนไลน์เพื่อหาใบหน้าที่ตรงกัน ซึ่งอาจเปิดเผยชื่อ ที่ทำงาน โปรไฟล์โซเชียล และรายละเอียดส่วนบุคคลอื่น ๆ Clearview AI ให้บริการเทคโนโลยีที่คล้ายกันแก่ลูกค้าที่เป็นหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายและภาครัฐ 

เมื่อรวมกับนายหน้าข้อมูล หรือเว็บไซต์ค้นหาบุคคล ผลการจับคู่เหล่านั้นอาจกลายเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสะกดรอยหรือการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว(หน้าต่างใหม่) นักวิจัยยังแสดงให้เห็นว่าการจดจำใบหน้าและแว่นตาอัจฉริยะสามารถระบุตัวคนแปลกหน้าและดึงข้อมูลส่วนบุคคลเกี่ยวกับพวกเขาได้แบบเรียลไทม์

การจดจำใบหน้าติดตามว่าคุณไปที่ไหน

การผสานกล้องเข้ากับการจดจำใบหน้าทำให้สามารถติดตามผู้คนข้ามพื้นที่สาธารณะได้ โดยไม่จำเป็นต้องให้พวกเขาระบุตัวตน ในการประท้วงหรือศูนย์กลางการคมนาคม การจดจำใบหน้าอาจเปิดเผยว่าใครอยู่ที่นั่น ในเครือข่ายกล้องที่ใหญ่ขึ้น การจดจำใบหน้าอาจติดตามการเคลื่อนไหว ลดความเป็นนิรนาม และอาจทำให้ผู้คนไม่กล้าเข้าร่วมกิจกรรมที่ละเอียดอ่อน 

องค์กรเอกชนใช้เทคโนโลยีเดียวกันในการควบคุมการเข้าถึง ตัวอย่างเช่น Madison Square Garden Entertainment ใช้การจดจำใบหน้าเพื่อระบุตัวและปฏิเสธการเข้า(หน้าต่างใหม่)ของทนายความที่ทำงานให้กับบริษัทซึ่งเกี่ยวข้องกับการฟ้องร้องบริษัท 

ใบหน้าของคุณคือตัวระบุตัวตนเชิงพาณิชย์

การจดจำใบหน้าสามารถเชื่อมโยงคนที่เข้าไปในร้านค้าหรือสถานที่จัดงานเข้ากับโปรไฟล์ลูกค้าที่มีอยู่ ธุรกิจต่าง ๆ อาจใช้ข้อมูลระบุตัวตนนั้นเพื่อการรักษาความปลอดภัย การปรับแต่งเฉพาะบุคคล โปรแกรมสะสมคะแนน หรือการตลาดแบบเจาะจง

Trakomatic พันธมิตรของ Microsoft ได้พัฒนาระบบค้าปลีกแบบเลือกเข้าร่วม(หน้าต่างใหม่)โดยใช้ Microsoft Azure ซึ่งจดจำผู้ซื้อเมื่อพวกเขาเข้าไปในศูนย์การค้า และใช้โปรไฟล์ของพวกเขาเพื่อปรับข้อเสนอ จอแสดงผลดิจิทัล และบริการให้เหมาะกับแต่ละบุคคล 

การจับคู่ที่ผิดพลาดมีผลกระทบร้ายแรง

ระบบจดจำใบหน้าไม่ได้ทำงานได้ดีเท่ากันในทุกสถานการณ์ ความแม่นยำแตกต่างกันไปตามอัลกอริทึม คุณภาพภาพ มุมกล้อง และประเภทการค้นหา ขณะที่สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NIST) ยังพบความแตกต่างทางประชากรในอัตราผลบวกลวง

ข้อผิดพลาดจากการจดจำใบหน้าได้นำไปสู่การจับกุมโดยมิชอบและการกล่าวหาที่เป็นเท็จแล้ว Robert Williams ถูกจับกุมโดยมิชอบในเมืองดีทรอยต์ หลังการจดจำใบหน้าจับคู่เขากับผู้ต้องสงสัยอย่างไม่ถูกต้อง ขณะที่FTC กล่าวว่าระบบของ Rite Aid(หน้าต่างใหม่)สร้างผลการจับคู่แบบผลบวกลวงหลายพันรายการ

ภาพถ่ายเก่าอาจไปอยู่ในระบบจดจำใบหน้า

ภาพถ่ายที่อัปโหลดไปยังโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ข่าว หรือเว็บไซต์อื่น ๆ อาจถูกดึงข้อมูลไปฝึก AIและนำไปใช้สำหรับการจดจำใบหน้า แม้ว่าเดิมทีภาพเหล่านั้นไม่ได้ถูกเผยแพร่เพื่อการระบุตัวตนก็ตาม

ภาพถ่ายที่แชร์เมื่อหลายปีก่อนอาจไปอยู่ในระบบจดจำใบหน้าที่บุคคลในภาพไม่เคยคาดคิดว่าจะเข้าไปเกี่ยวข้อง ในปี 2021 FTC กล่าวหา Everalbum(หน้าต่างใหม่) ว่าใช้ภาพใบหน้านับล้านภาพที่ดึงมาจากภาพถ่ายของผู้ใช้เพื่อช่วยพัฒนาเทคโนโลยีจดจำใบหน้า แม้ว่าจะทำให้ผู้คนเข้าใจผิดเกี่ยวกับเวลาที่จะนำการจดจำใบหน้ามาใช้ก็ตาม

ข้อมูลไบโอเมตริกนั้นทดแทนได้ยาก

สามารถเปลี่ยนรหัสผ่านได้หลังเกิดการละเมิดข้อมูล แต่การเปลี่ยนใบหน้าของคุณนั้นยากกว่า ข้อมูลไบโอเมตริกที่ถูกขโมยอาจยังคงก่อให้เกิดความเสี่ยงได้อีกนานหลังจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยครั้งแรก

ในปี 2019 ฐานข้อมูลจำนวนมากที่อยู่เบื้องหลังระบบการเข้าถึงด้วยไบโอเมตริก Biostar 2 ถูกทิ้งไว้ในสภาพที่ไม่ได้เข้ารหัสลับ(หน้าต่างใหม่) เหตุการณ์ดังกล่าวเปิดเผยบันทึกลายนิ้วมือกว่าหนึ่งล้านรายการ พร้อมกับข้อมูลการจดจำใบหน้าและภาพถ่ายของผู้ใช้ ผู้ที่ได้รับผลกระทบจากการละเมิดข้อมูลลักษณะนี้ไม่สามารถเปลี่ยนใบหน้าหรือลายนิ้วมือได้ง่าย ๆ เหมือนกับการเปลี่ยนรหัสผ่านที่ถูกโจมตี

แรงต้านกำลังเกิดขึ้นอย่างช้า ๆ

รัฐบาลต่าง ๆ เริ่มกำหนดข้อจำกัดเกี่ยวกับการจดจำใบหน้า ภายใต้กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป ระบบ AI ไม่ได้รับอนุญาตให้สร้างหรือขยายฐานข้อมูลการจดจำใบหน้าโดยการดึงใบหน้าจากอินเทอร์เน็ตหรือภาพจากกล้องวงจรปิดอย่างไม่เลือก โดยทั่วไปยังห้ามการระบุตัวตนด้วยใบหน้าแบบเรียลไทม์โดยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในพื้นที่สาธารณะ โดยมีข้อยกเว้นจำกัดสำหรับสถานการณ์ เช่น การตามหาผู้สูญหาย การป้องกันภัยคุกคามร้ายแรง หรือการระบุตัวผู้ต้องสงสัยในอาชญากรรมบางประเภท

สหรัฐอเมริกาไม่มีกฎหมายระดับประเทศฉบับเดียวที่กำกับดูแลการจดจำใบหน้า รัฐต่าง ๆ จึงใช้แนวทางที่แตกต่างกัน รัฐวอชิงตันและรัฐโคโลราโดกำหนดมาตรการป้องกันสำหรับการใช้งานโดยภาครัฐบางประเภท ขณะที่รัฐเมนห้ามการใช้โดยภาครัฐเกือบทั้งหมด และอนุญาตให้ตำรวจขอค้นหาได้เฉพาะภายใต้เงื่อนไขที่เข้มงวด ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา รัฐอย่างน้อย 18 แห่งได้พิจารณากฎหมายที่กำกับดูแลการใช้การจดจำใบหน้าโดยตำรวจ

วิธีลดการถูกจดจำใบหน้า

ไม่สามารถป้องกันไม่ให้กล้องทุกตัวจับภาพใบหน้าได้ แต่สามารถทำให้การจับคู่ใบหน้าเปิดเผยข้อมูลน้อยลงได้โดยลดข้อมูลส่วนบุคคลและรูปภาพเกี่ยวกับคุณที่มีอยู่ทางออนไลน์

  • จำกัดผู้ที่สามารถเห็นรูปภาพของคุณบนโซเชียลมีเดีย และตรวจสอบบัญชีสาธารณะเก่า ๆ

  • ลบรูปภาพที่ไม่ต้องการออกจากเว็บไซต์ต้นทางทุกครั้งที่ทำได้

  • ใช้เครื่องมือขอถอนตัวที่บริการอย่าง PimEyes มีให้ เพื่อไม่ให้ใบหน้าของคุณปรากฏในผลการค้นหา

  • ลบข้อมูลส่วนบุคคลออกจากนายหน้าข้อมูลและเว็บไซต์ค้นหาบุคคลอย่าง TruthFinder เพื่อให้การจับคู่ใบหน้าเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับคุณน้อยลง

  • ตรวจสอบการตั้งค่าการจดจำใบหน้าก่อนเปิดใช้งานคุณสมบัติไบโอเมตริกในแอปหรือบริการออนไลน์

  • หลีกเลี่ยงการอัปโหลดภาพใบหน้าไปยังบริการต่าง ๆ เว้นแต่จะเข้าใจว่าบริการเหล่านั้นจะจัดเก็บและใช้ภาพอย่างไร

เปลี่ยนมาใช้ผู้ช่วย AI ที่เป็นส่วนตัว

Lumo เป็นผู้ช่วย AIที่ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการประโยชน์ของ AI โดยไม่ต้องให้บริษัทอื่นเก็บข้อมูลส่วนบุคคลเพิ่มขึ้น บทสนทนาของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้ฝึกโมเดล AI หรือเก็บไว้ในบันทึกการประมวลผล ขณะที่แชทที่บันทึกไว้ได้รับการปกป้องด้วยการเข้ารหัสลับแบบไม่สามารถเข้าถึงได้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการจดจำใบหน้า

การจดจำใบหน้าแม่นยำเพียงใด
Face ID เป็นระบบจดจำใบหน้าหรือไม่
เครื่องมือค้นหาใบหน้าคืออะไร
การจดจำใบหน้าสามารถระบุตัวตนบุคคลจากรูปภาพเพียงภาพเดียวได้หรือไม่
สามารถขอถอนตัวจากการจดจำใบหน้าได้หรือไม่

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI