ก่อนอื่นมาทำความรู้จักกับ Face recognition ว่ามันคืออะไร?
Face Recoginition หรือ Facial recognition system
          คือระบบการตรวจหาใบหน้าของมนุษย์และปรับภาพใบหน้าโดยอัตโนมัติ กรอบจะปรากฏขึ้นบนใบหน้าที่ถูกตรวจจับ และโฟกัส สี และค่าการวัดแสงจะถูกปรับโดยอัตโนมัติ นอกจากนั้นเมื่อบันทึกด้วยคุณภาพแบบ HD เทคโนโลยีการบีบอัด  จะจัดสรรความจุของข้อมูลให้ลดลง แต่ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้นเพื่อปรับคุณภาพของภาพ ข้อมูลที่ได้จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลตัวอย่างที่เก็บบันทึกไว้ อาจจะทั้งใบหน้า หรือเพียงบางส่วน ขึ้นกับชนิดของวิธีแยกเอกลักษณ์ใบหน้า ระบบการรู้จำใบหน้าเป็นส่วนหนึ่งของ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในส่วนเนื้อหาของเรื่อง การรับรู้ของเครื่อง (Machine perception)
แหล่งที่มา :  https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%9A%E0%B8%9A%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%88%E0%B8%B3%E0%B9%83%E0%B8%9A%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2



องค์ประกอบ Face Recognition
ระบบรู้จำใบหน้า มีองค์ประกอบหลักของการทำงานอยู่ 3 ส่วน คือ
    ส่วนแรก (Face Detection) การค้นหาตำแหน่งของภาพใบหน้า เป็นส่วนที่ทำหน้าที่ในการค้นหาตำแหน่งของใบหน้าทั้งหมดในภาพ  

        ส่วนที่สอง (Feature Extraction) การแยกคุณลักษณะส่วนต่างๆ ของภาพใบหน้าเป็นส่วนที่ทำหน้าที่ในการแยกคุณลักษณะต่างๆ บนภาพใบหน้าแล้วเก็บไว้ใน้ ฐานข้อมูลหรือเปรียบเทียบกับข้อมูลคุณลักษณะส่วนต่างๆ ของภาพ ใบหน้าในกรณีที่เป็นขั้นตอนของการค้นคืน

        ส่วนที่สาม (Face Recognition) คือการรู้จำใบหน้า เป็นส่วนที่ทำหน้าที่นำข้อมูลคุณลักษณะส่วนต่างๆ ของภาพใบหน้าที่ได้จากส่วนที่สอง มาทาการเปรียบเทียบกับขัอมูล คุณลักษณะส่วนต่างๆ ของภาพใบหน้าในฐานข้อมูล แล้วแสดงผลภาพ ใบหน้าที่ใกล้เคียงกันมากที่สุด

แหล่งที่มา : https://www.gotoknow.org/posts/270842




ประวัติโดยย่อของเทคโนโลยีจดจำใบหน้า
        การวัดแบบ แมนนวลโดย BLEDSOE (1960S)  บิดาของการจดจำใบหน้าคือ วูดโรว์วิลสัน เบลดโซ Bledsoe ทำงานในทศวรรษที่ 1960 พัฒนาระบบที่สามารถจำแนกภาพถ่ายใบหน้าด้วยมือโดยใช้สิ่งที่รู้จักกันในชื่อแท็บเล็ต RAND ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่ผู้คนสามารถใช้เพื่อป้อนพิกัดแนวนอนและแนวตั้งบนตารางโดยใช้สไตลัสที่ปล่อยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า ระบบสามารถใช้บันทึกตำแหน่งที่ประสานงานของคุณสมบัติใบหน้าต่างๆได้ด้วยตนเองเช่นดวงตาจมูกเส้นผมและปาก
        เพิ่มความแม่นยำด้วย 21 MARKERS (1970) ในปี 1970 Goldstein, Harmon และ Lesk สามารถเพิ่มความแม่นยำให้กับระบบจดจำใบหน้าด้วยตนเอง พวกเขาใช้ตัวระบุอัตนัยเฉพาะ 21 รายการรวมถึงความหนาของริมฝีปากและสีผมเพื่อระบุใบหน้าโดยอัตโนมัติ เช่นเดียวกับระบบของ Bledsoe ต้องคำนวณชีวภาพจริงด้วยตนเอง
        การบังคับใช้กฎหมาย GDPR (2009)  GDPR หรือ General Data Protection Regulation คือร่างกฎหมายให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภคฉบับใหม่ของ EU
        โซเชียลมีเดีย (2010- ปัจจุบัน)  เริ่มขึ้นในปี 2010 Facebook เริ่มใช้ฟังก์ชั่นจดจำใบหน้าที่ช่วยระบุบุคคลที่ใบหน้าของพวกเขาอาจปรากฏในภาพถ่ายที่ผู้ใช้ Facebook อัปเดตทุกวัน ในขณะที่คุณสมบัตินั้นขัดแย้งกับสื่อข่าวทันทีการจุดประกายบทความเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว แต่ผู้ใช้ Facebook ในวงกว้างไม่ได้สนใจ ไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการใช้งานหรือความนิยมของเว็บไซต์ แต่อย่างใดมีการอัพโหลดและติดแท็กรูปภาพมากกว่า 350 ล้านภาพโดยใช้การจดจำใบหน้าทุกวัน
        IPHONE X (2017) Apple เปิดตัว iPhone X ในปี 2560 Face IDการจดจำใบหน้า เป็นหนึ่งในคุณสมบัติใหม่หลัก ระบบจดจำใบหน้าในโทรศัพท์ใช้สำหรับความปลอดภัยของอุปกรณ์ iPhone รุ่นใหม่เกือบหมดทันทีพิสูจน์ว่าผู้บริโภคยอมรับการจดจำใบหน้าเป็นมาตรฐานใหม่เพื่อความปลอดภัย
แหล่งที่มา : https://www.facefirst.com/blog/brief-history-of-face-recognition-software/



มันทำอะไรได้บ้าง?
“Alibaba Group” เป็นหนึ่งในบริษัทเข้าร่วมการระดมทุน 600ล้านดอลลาร์สหรัฐของสตาร์ทอัพ “Megvii” ซึ่งเป็นผู้พัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ด้าน Facial Recognitionที่ชื่อว่า “Face++” โดยต้องการนำระบบจดจำใบหน้า (Facial Recognition) ไปใช้กับอาณาจักรค้าปลีกของ Alibaba

แหล่งที่มา : https://www.marketingoops.com/news/biz-news/china-move-forward-mobileless-payment-facial-recognition/

ล่าสุด ภายในงาน Digital Thailand Big Bang 2018 ได้มีการนำ 2 เทคโนโลยีสุดล้ำอย่าง  “Face Analysis” เทคโนโลยีการวิเคราะห์ใบหน้า ซึ่งสามารถจดจำได้ว่าเป็นใคร พร้อมการวิเคราะห์เพศ อายุ อารมณ์ และข้อมูลอื่นๆ ของบุคคลนั้น และ “Face Payment” เทคโนโลยีการชำระสินค้าด้วยการสแกนใบหน้า ที่มีการทดสอบและใช้จริงในชีวิตประจำวัน และกำลังเป็นที่นิยมจากประเทศจีนมาอวดโฉมให้ชาวไทยได้สัมผัสกันอย่างใกล้ชิด


แล้วเกี่ยวข้องยังไงกับ ไลฟ์สไตล์ 4.0
        Face Recognition จะตอบโจทย์ไลฟ์สไตล์ 4.0 และช่วยขับเคลื่อนธุรกิจสู่ความเป็นอัจฉริยะ ตั้งแต่การตรวจสอบและยืนยันตัวตนบุคคลบนโลกออนไลน์ (Online Authentication) การล็อกอินแพลตฟอร์มต่างๆ การให้บริการของธนาคาร (Bank Lobby Service) หรือแม้แต่ในอาคารอัจฉริยะ (Smart Buildings) ปัจจุบันคนไทยนิยมใช้ E-Payment แทนเงินสดกันมากขึ้น นายกสมาคมการค้าผู้ให้บริการชำระเงินอิเล็กทรอนิกส์ไทยคาดการณ์ว่า สัดส่วนของธุรกิจที่ใช้เงินสดจะลดลงจาก 90% ในปี 2017 เหลือ 50% ภายในเวลา 2 ปี
แหล่งที่มา : https://thestandard.co/face-recognition-central-jd-fintech/