ระบบรู้จำใบหน้าคนร้ายที่ถูกปกปิดบางส่วนเพื่อยืนยันตัวบุคคลด้วยใบหน้า
คำสำคัญ:
เอกลักษณ์สำคัญบนใบหน้า, ความจำ, การสเก็ตซ์ภาพบทคัดย่อ
ในปัจจุบัน การป้องกันและปราบปรามอาชญากรรมเป็นภารกิจหลักของตารวจนั้นจาเป็นต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับอาชญากรที่สามารถสนับสนุนการปฏิบัติหน้าที่ทั้งในลักษณะของการสืบสวน เพื่อทราบตัวคนร้าย นอกจากนี้การสเก็ตช์ภาพนั้นบางทีคนวาดเอง หรือเจ้าหน้าที่สอบสวนจะต้องสัมภาษณ์เหยื่อหรือผู้เห็นใบหน้าคนร้ายอย่างละเอียดถี่ถ้วน และต้องมีชั้นเชิงในการตั้งคาถามเพื่อให้ได้รูปที่สมบูรณ์ที่สุด ปัจจัยสาคัญก็คือ “ความจา”ของผู้เห็นใบหน้าคนร้าย แต่ความสาคัญของการสเก็ตช์ภาพไม่ได้อยู่ที่การหาหน้าคนร้ายชัดๆ แต่เป็นการหา “เอกลักษณ์สาคัญบนใบหน้า” ซึ่งจะช่วยให้ตารวจและประชาชนทั้งหลายใช้อ้างอิงในการค้นหาตัวผู้ต้องสงสัย และการติดตามคนร้ายที่ยังจับกุมไม่ได้ ทรัพย์สินของประชาชน เป็นเรื่องที่ผิดพลาดและล่าช้าไม่ได้ ซึ่งนาเสนอการรู้จาใบหน้า ระบบการรู้จาใบหน้า (Face detection) เป็นระบบเทคโนโลยีชนิดหนึ่งที่มีความน่าสนใจอย่างมาก เนื่องจากเป็นระบบที่ช่วยในเรื่องของความสะดวกในการระบุตัวตนของบุคคลนั้น โดยใช้เพียงแค่ภาพถ่ายใบหน้าของบุคคลนั้นๆ และยังช่วยในเรื่องของการป้องกันการทุจริตที่มาแอบอ้างว่าเป็นบุคคลนั้นได้อีกด้วย มีหลายงานวิจัยที่ได้ศึกษาระบบการรู้จาใบหน้าเพื่อใช้ระบุตัวบุคคล เช่น ระบบการเช็คชื่อโดยการใช้การรู้จาใบหน้า เป็นระบบที่อานวยความสะดวกในเรื่องของการเช็คชื่อหรือระบุว่าบุคคลนั้นมาแล้วหรือได้เข้าร่วมกิจกรรมแล้ว ทาให้ช่วยในเรื่องของการประหยัดเวลาและลดปริมาณการใช้เอกสารในการลงชื่อเข้าร่วมกิจกรรมนั้นได้ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมาก แต่ก็ยังมีข้อจากัดของระบบอยู่ นั่นคือ ต้องใช้ความแม่นยาในการตรวจจับใบหน้าและการออกแบบระบบจะต้องสอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้
เอกสารอ้างอิง
อาทิตย์ ศรีแก้ว. (25nW). ปัญญาเชิงคานวณ. สานักวิชาวิศวกรรมศาสตร์: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี.
ชมพู ทรัพย์ปทุมสิน. (2548). วิธีการใหม่แบบพันทางในการแยกส่วนมือจากภาพสี. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี.
Bellhumeur V., Hespandaand J. and Kiregeman D., (1997) Eigenface vs. fisherface: recognition using class specific linear projection, IEEE Trans. On PAMI, v. 19, pp. 711-720.
นายคณาวุฒิ พิศพันธุ์. การตรวจจับและรู้จาป้ายทะเบียนรถยนต์ . คอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขต กาแพงแสน
บุปผา ด้วงแสง. การรู้จาใบหน้าบุคคลโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ องค์ประกอบหลัก. คอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกาแพงแสน
ผศ.ดร.ปริญญา สงวนสัตย์. 2556. คู่มือการใช้งาน MATLAB ฉบับ สมบูรณ์. พิมพ์ครั้งที่1. กรุงเทพมหานคร : บริษัท ไอดีซี พลีเมีย จากัด
The Mathwork,Inc. Update. 2016. (Online). Available from : http://www.mathworks.com/help/database/ug/update.html research date: 26 apil 2016
Baba Dash. Face recognition using PCA. 2014. (Online). Available from : http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45750face-recognition-using-pca/content/facerecog.m. research date: 25 apil 2016
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2020 วารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1. บทความที่ลงตีพิมพ์ทุกเรื่องต้องผ่านการพิจารณาคุณภาพทางวิชาการจากผู้ทรงคุณวุฒิประจำศาสตร์ (Peer Review) จำนวน 3 ท่าน ต่อ 1 บทความ
2. ข้อความหรือข้อคิดเห็นในวารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม ฉบับนี้เป็นของผู้เขียนบทความ คณะผู้จัดวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย
3. กองบรรณาธิการวารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม ไม่สงวนสิทธิ์ในการคัดลอกแต่ให้อ้างอิงแสดงที่มา