ระบบตรวจจับหน้าใบหน้าเพื่อยืนยันตัวบุคคลเพื่อสนับสนุนระบบทะเบียนอาชญากร
คำสำคัญ:
ระบบตรวจจับใบหน้า, ตรวจจับใบหน้า, ทะเบียนอาชญากรบทคัดย่อ
ในปัจจุบันการป้องกันและปราบปรามอาชญากรรมเป็นภารกิจหลักของตำรวจนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับอาชญากรที่สามารถสนับสนุนการปฏิบัติหน้าที่ทั้งในลักษณะของการสืบสวนเพื่อทราบตัวคนร้าย นอกจากนี้การสเก็ตช์ภาพนั้นบางทีคนวาดเอง หรือเจ้าหน้าที่สอบสวนจะต้องสัมภาษณ์เหยื่อหรือผู้เห็นใบหน้าคนร้ายอย่างละเอียดถี่ถ้วน และต้องมีชั้นเชิงในการตั้งคำถามเพื่อให้ได้รูปที่สมบูรณ์ที่สุด ปัจจัยสำคัญก็คือ “ความจำ”ของผู้เห็นใบหน้าคนร้าย แต่ความสำคัญของการสเก็ตช์ ภาพไม่ได้อยู่ที่การหาหน้าคนร้ายชัดๆ แต่เป็นการหา “เอกลักษณ์สำคัญบนใบหน้า” ซึ่งจะช่วยให้ตำรวจและประชาชนใช้อ้างอิงในการค้นหาตัวผู้ต้องสงสัย และการติดตามคนร้ายที่ยังจับกุมไม่ได้ ทรัพย์สินของประชาชนเป็นเรื่องที่ผิดพลาดและล่าช้าไม่ได้ ซึ่งนำเสนอการรู้จำใบหน้า ระบบตรวจจับใบหน้า (Face detection) เป็นระบบเทคโนโลยี ชนิดหนึ่งที่มีความน่าสนใจอย่างมาก เนื่องจากเป็นระบบที่ช่วยในเรื่องของความสะดวกในการระบุตัวตนของบุคคลนั้น โดยใช้เพียงแค่ภาพถ่ายใบหน้าของบุคคลนั้นๆ และยังช่วยในเรื่องของการป้องกันการทุจริตที่มาแอบอ้างว่าเป็นบุคคลนั้นได้อีกด้วย ผู้วิจัยจึงได้พัฒนาระบบตรวจสอบเพื่อยืนยันตัวบุคคลด้วยใบหน้า โดยใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาพเพื่อเปรียบเทียบกับภาพที่มีอยู่ในฐานข้อมูล แล้วจึงส่งผลการตรวจสอบพร้อมข้อมูลต่างๆ กลับไป แสดงบนระบบทะเบียนอาชญากร เพื่อให้เกิดความสะดวกรวดเร็วต่อการใช้งานและความมีประสิทธิภาพของการยืนยันตัวบุคคล โดยมีวัตถุประสงค์งานวิจัยเพื่อพัฒนาระบบที่สนับสนุนการจัดทำทะเบียนประวัติอาชญากรและการยืนยันบุคคลที่เป็นคนร้ายได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ และลดระยะเวลาในการสืบสวน
เอกสารอ้างอิง
อาทิตย์ ศรีแก้ว. ปัญญาเชิงคำนวณ. สำนักวิชาวิศวกรรมศาสตร์: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี; 2558.
ชมพู ทรัพย์ปทุมสิน. วิธีการใหม่แบบพันทางในการแยกส่วนมือจากภาพสี. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิศวกรรมศาสตร มหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี; 2548.
Bellhumeur V., Hespandaand J. and Kiregeman D., Eigenface vs. fisherface: recognition using class specific linear projection, IEEE Trans. On PAMI, v. 19; 1997. pp. 711-720.
นายคณาวุฒิ พิศพันธุ์. การตรวจจับและรู้จำป้ายทะเบียนรถยนต์. คอมพิวเตอร์คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน
บุปผา ด้วงแสง. การรู้จำใบหน้าบุคคลโดยใช้วิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน
ผศ.ดร.ปริญญา สงวนสัตย์. คู่มือการใช้งาน MATLAB ฉบับสมบูรณ์. พิมพ์ครั้งที่1. กรุงเทพมหานคร : บริษัท ไอดีซี พลีเมีย จำกัด; 2556.
The Mathwork,Inc. Update. [Online]; 2016. [cited : 26 April 2016]. Available from : http://www.mathworks.com/help/database/ug/update.html
Baba Dash. Face recognition using PCA. [online]; 2014. [cited 25 April 2016]. Available from : http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/457 50face-recognition-using-pca/content/facerecog.m.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
1. บทความที่ลงตีพิมพ์ทุกเรื่องต้องผ่านการพิจารณาคุณภาพทางวิชาการจากผู้ทรงคุณวุฒิประจำศาสตร์ (Peer Review) จำนวน 3 ท่าน ต่อ 1 บทความ
2. ข้อความหรือข้อคิดเห็นในวารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม ฉบับนี้เป็นของผู้เขียนบทความ คณะผู้จัดวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย
3. กองบรรณาธิการวารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม ไม่สงวนสิทธิ์ในการคัดลอกแต่ให้อ้างอิงแสดงที่มา