Phương pháp luận khoa học & kiến trúc bảo mật
Detect Face Shape kết hợp nhân trắc học sọ mặt lâm sàng với thị giác máy tính phía máy khách để mang lại kết quả phân loại hình thái khuôn mặt khách quan.
Cam kết bảo mật sinh trắc học không máy chủ
Thực thi hoàn toàn phía máy khách thông qua WebAssembly & WebGL
Hầu hết các công cụ web phân tích khuôn mặt đều yêu cầu người dùng tải ảnh độ phân giải cao lên máy chủ đám mây từ xa để xử lý và lưu trữ. Điều này gây ra những rủi ro lớn về quyền riêng tư và an ninh sinh trắc học.
detectfaceshape.app hoạt động với kiến trúc hoàn toàn không máy chủ:
- Các tệp nhị phân mô hình Google MediaPipe Face Landmarker và môi trường thực thi WASM chạy hoàn toàn trong hộp cát trình duyệt cục bộ của bạn.
- Tất cả ảnh tải lên và khung hình camera đều được giải mã trên một canvas ngoài màn hình trong bộ nhớ tạm của trình duyệt và bị xóa ngay sau khi phân loại.
- Không có bất kỳ dữ liệu hình ảnh, tọa độ sinh trắc học hay vector nào bị gửi qua mạng. Bạn thậm chí có thể ngắt kết nối internet sau khi trang tải xong và công cụ vẫn hoạt động trơn tru.
Nhân trắc học sọ mặt & các điểm mốc then chốt
Phân loại khuôn mặt người tại detectfaceshape.app bắt nguồn từ nhân trắc học y khoa chuẩn mực của Leslie G. Farkas. Thay vì phỏng đoán, thuật toán trích xuất 4 kích thước vật lý chính xác từ 468 tọa độ điểm mốc:
Từ điểm chân tóc Trichion (10) đến chóp cằm Menton (152)
Khoảng cách thẳng đứng từ điểm giữa đỉnh chân tóc đến chóp cằm, xác định độ dài tổng thể của gương mặt.
Điểm gò má Zygion từ trái (234) sang phải (454)
Khoảng cách ngang tối đa giữa các cung gò má hai bên, xác định trục ngang chính của khuôn mặt.
Điểm thái dương trán từ trái (127) sang phải (356)
Chiều rộng ngang giữa hai thái dương ngang qua trán, then chốt để xác định cấu trúc hình Trái tim và Tam giác.
Điểm góc hàm từ trái (58) sang phải (288)
Khoảng cách giữa hai góc hàm dưới, đóng vai trò chẩn đoán độ góc cạnh của dáng mặt Vuông và Tam giác.
Tài liệu tham khảo & trích dẫn học thuật
- Farkas, L. G. (1994). Anthropometry of the Head and Face (2nd ed.). New York: Raven Press. Các phép đo tiêu chuẩn hóa về tỷ lệ khuôn mặt và các giá trị sọ mặt chuẩn mực trên các nhóm dân cư đa dạng.
- Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., Lin, S., & Guo, B. (2021). Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 10012–10022.
- Lugaresi, C., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv preprint arXiv:1906.08172. Google Research.