ช่วงปลายปี 2560 ที่ผ่านมา เป็นที่พูดถึงกันอย่างมากมายเกี่ยวกับเทคโนโลยีหนึ่งที่มีชื่อภาษาไทยว่า เทคโนโลยีตรวจจับใบหน้า หรือเรียกว่า เทคโนโลยี facial recognition เทคโนโลยีนี้มีความน่าสนใจมาก เป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ เอไอ (AI) เป็นจุดเริ่มต้นของความก้าวหน้าในหลาย ๆ ด้าน ความน่าสนใจของเทคโนโลยีนี้อยู่ที่การสร้างปฏิสัมพันธ์กันระหว่างคอมพิวเตอร์และคอมพิวเตอร์กันอย่างชัดเจน สำหรับบทความในตอนนี้ จะนำเสนอรายละเอียดเบื้องต้นเพื่อแนะนำให้รู้จักเทคโนโลยีนี้แบบคร่าว ๆ ก่อน

ภาพ ตรวจจับใบหน้า
ที่มา https://pixabay.com , teguhjatipras

         เริ่มต้นจากกระแสการเปิดตัวของแบรนด์ผลิตเครื่องมือสื่อสารรายใหญ่เจ้าหนึ่ง ที่นำเทคโนโลยีมาเป็นตัวเข้ารหัสการใช้งานอุปกรณ์ที่ผลิตรุ่นใหม่ขึ้นมา หรือพูดง่าย ๆ ก็คือการสแกนใบหน้าเพื่อปลดล็อกเครื่องนั่นเอง ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและสำนักข่าวไอทีจากทั่วโลก ต่างให้ความสนใจและมีมุมมองว่าเทคโนโลยีนี้ จะเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่สร้างการเปลี่ยนแปลงและปรากฏการณ์วิถีชีวิตของคนเราได้อย่างแน่นอน

         จริง ๆ แล้วเทคโนโลยีนี้อยู่ในแนวคิดของมนุษย์มาอย่างยาวนาน เราอาจเห็นอยู่บ่อย ๆ ในภาพยนตร์หรือซี่รี่ย์ต่าง ๆ มากมายประเภทแอ็คชั่นไซไฟ ที่ใช้การสแกนใบหน้าในการปลดล็อกการทำงานของประตูกลต่าง ๆ หรือเพื่อใช้เปิดการทำงานอุปกรณ์ที่รักษาความปลอดภัย

         Face recognition  หรือ การจดจำใบหน้า เป็นการตรวจหาหรือวิเคราะห์โครงสร้างของใบหน้า และปรับภาพใบหน้าโดยอัตโนมัติ โดยมีพื้นฐานความรู้สำคัญเกี่ยวกับเทคโนโลยีทางด้าน Image Processing ซึ่งเราเองมักคุ้นเคยกันมาระดับหนึ่งกับการตรวจจับความเร็วของรถบทถนน ตรวจจับการเคลื่อนที่ของสิ่งมีชีวิต สำหรับการวิเคราะห์โครงสร้างของใบหน้า มีหลักการทำงานง่าย ๆ คือการตรวจใบหน้าของมนุษย์ว่ามีใบหน้าตรงกับฐานข้อมูลหรือไม่ โดยมีจุดที่ใช้วัดคือ โฟกัส สี ค่าการวัดของแสง ความห่างของตา ระยะของจมูก รูปทรงปาก แก้ม ข้อมูลที่ถูกสแกนจะถูกนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลตัวอย่างหรือต้นแบบใบหน้าต้นฉบับ  โดยอาจเปรียบเทียบทั้งใบหน้า  หรือเพียงบางส่วน ขึ้นอยู่กับเทคนิคหรือวิธีการที่นำมาใช้ในการตรวจจับ เช่น ไอเกนเฟซ (Eigenface) และ ฟิชเชอร์เฟซ (Fisherfaces)

          ไอเกนเฟซ (Eigenface) ซึ่งมาจากทฤษฏีเรื่องการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก หรือที่เรียกโดยย่อว่า PCA (principal component analysis) ซึ่งเป็นเซตของไอเกนเวกเตอร์ โดยมีการทำงานในการตรวจจับโดยวิธีเปรียบเทียบลักษณะของภาพกับเวกเตอร์ในเบสิคเซตหรือเซตของภาพต้นแบบ อีกวิธีหนึ่งคือ ฟิชเชอร์เฟซ (Fisherfaces) เป็นวิธีวิเคราะห์ภาพเชิงเส้นโดยวิธีวัดหลายวิธีในปัญหาการแยกหมวดหมู่ ซึ่งปัจจุบันวิธีนี้ค่อนข้างเป็นที่นิยมในการนำมาใช้ในการพัฒนาระบบการรู้จำใบหน้า

          สำหรับบทความในตอนนี้จะอธิบายให้ทุกคนได้ทำรู้จักเทคโนโลยีนี้กันแบบคร่าว ๆ ก่อน ในบทความต่อ ๆ ไป อาจได้มีการนำเสนอวิธีวิเคราะห์ภาพในแต่ละเทคนิคโดยละเอียดต่อไปว่ามีหลักการทำงานและใช้งานอย่างไรบ้าง

แหล่งที่มา

Ballwee.   จีนเริ่มทดลองใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้า สำหรับจ่ายเงิน, จับผู้ร้าย และติดต่อราชการโดยไม่ต้องใช้บัตรประชาชน.  สืบค้นเมื่อ 2 มกราคม 2561, จาก
          https://notebookspec.com/china-tech-upgarde-fast-police/414916/

mns-smartpro.  ระบบวิเคราหะ์ใบหน้า.  สืบค้นเมื่อ 2 มกราคม 2561, จาก
          http://www.mns-smartpro.com/Blog/ระบบวิเคราหะ์ใบหน้า-blog.aspx

รองศาสตราจารย์ ดร.อาทิตย์ ศรีแก้ว.  เทคนิคการตรวจจับใบหน้าคนด้วยโครงข่าย ART แบบดัดแปลง.  สืบค้นเมื่อ 2 มกราคม 2561, จาก
          http://sutir.sut.ac.th:8080/sutir/bitstream/123456789/3966/1/SUT7-711-51-12-50-Fulltext.pdf

อรฉัตร จิตต์โสภักตร,จตุพล เบญจประกายรัตน และชัยพิทักษ์ พัฒนกิตติคุณ.  ระบบตรวจจับใบหน้าและติดตามบุ

คคลผ่านกล้องวงจรปิด.  สืบค้นเมื่อ 2 มกราคม 2561, จาก
          http://doi.nrct.go.th/ListDoi/Download/181427/4ee4e86ea9b4eda4c8d393b097be52fc?Resolve_DOI=10.14457/KMITL.res.2015.18

ภูบดีศิวาวงศ์, วิสุทธ์ิ เสถียรกาล และฐิติพงษ์ สถิรเมธีกล.  ระบบตรวจสอบเพอยืนยันตัวบุคคลด้วยใบหน้าบนแอนดรอยด์.  สืบค้นเมื่อ 2 มกราคม 2561, จาก
          http://eng.kps.ku.ac.th/dblibv2/fileupload/project_IdDoc209_IdPro595.pdf