التعرف على الوجوه

ما هو التعرف على الوجوه بعبارة بسيطة

التعرف على الوجوه تقنية تتيح للحاسوب «التعرف» على الشخص من وجهه كما تفعل أنت عند مصادفة معارفك، لكن الحاسوب يفعل ذلك أسرع بكثير وبمقياس أكبر بكثير بواسطة خوارزميات رياضية معقدة وشبكات عصبية.

وتعمل التقنية على مرحلتين: أولاً يكتشف النظام وجهاً في الصورة ويحدد نقاطه المفتاحية (المسافة بين العينين وشكل عظام الوجنتين وخط الشفتين)، ثم تحول هذه النقاط إلى رمز رقمي فريد يقارن بقاعدة البيانات لإيجاد تطابق. وهي إحدى تقنيات القياسات الحيوية الأسرع نمواً والمدمجة بنشاط في أنظمة الأمن والخدمات المصرفية والأجهزة اليومية.

وقد أصبح التعرف على الوجوه دقيقاً لدرجة أنه يفوق القدرات البشرية في سيناريوهات عديدة؛ فالخوارزميات العصبية الحديثة تعرف الوجود بدقة تفوق 99% مما يجعلها أداة تعريف موثوقة في أوسع الظروف — من شمس النهار إلى الإضاءة الضعيفة.

لكن يجب فهم أن التعرف على الوجوه ليس مجرد تقنية «تعرف»؛ بل مجموعة مهام: كشف الوجه في الصورة وتحديد النقاط المفتاحية وتطبيع الصورة (إزالة تأثير الإضاءة والزاوية) واستخراج الخصائص الفريدة والمقارنة بمرجع. وكل مرحلة من هذه المراحل تتطلب حسابات رياضية معقدة وموارد حوسبية قوية.

ويستخدم التعرف على الوجوه بنشاط في مجالات متنوعة من فتح الهواتف الذكية إلى البحث عن المفقودين؛ ففي الصين مثلاً تستخدم أنظمة التعرف على الوجوه على نطاق واسع في المترو والشوارع لتأمين السلامة العامة. وفي روسيا تستخدم التقنية في القطاع المصرفي للتحقق البعيد عن العملاء وفي أنظمة التحكم بالوصول للشركات وفي الأنظمة الحكومية مثل النظام الموحد للقياسات الحيوية. وتعرف كيف يستخدم التعرف على الوجوه في أنظمة الأمن الشاملة من المقال الخاص بـСКУД.

مراحل التقنية

• كشف الوجه: يكتشف النظام وجهاً في صورة أو بث مرئي؛ وهذه المرحلة الأولى الحرجة: إن لم يكشف الوجه استحال أي معالجة لاحقة، وتعمل خوارزميات الكشف الحديثة حتى على صور منخفضة الدقة ومع حجب جزئي للوجه.
• المحاذاة والتطبيع: يحاذى الوجه وفق النقاط المفتاحية لإزالة تأثير ميل الرأس أو الإضاءة؛ يحدد النظام هنا مواضع العينين والأنف والفم لإعادة الصورة إلى شكل معياري، بما يتيح مقارنة وجوه التقطت بزوايا مختلفة.
• استخراج الخصائص: يحول نموذج عصبي (CNN أو Transformer) صورة الوجه إلى متجه خصائص فريد — «بصمة رقمية» للوجه؛ يحوي هذا المتجه مئات القيم العددية تصف هندسة الوجه، وكلما كان النموذج أكفأ كانت المقارنة أدق.
• المقارنة بقاعدة البيانات: يقارن المتجه الناتج بالقوالب المرجعية، سواء للتعريف (بحث ضمن مجموعة، 1:N) أو للتحقق (تأكيد هوية فردية، 1:1)؛ وقد تستغرق المقارنة من جزء ثانية إلى ثوانٍ بحسب المهمة وحجم القاعدة.

وتتطلب كل هذه المراحل دقة وأداء عاليين، وتستخدم لهذا نماذج عصبية متخصصة تدرب على ملايين الصور لضمان سلام عمل أنظمة التعرف على الوجوه؛ فمثلاً يستخدم المنتج Biovizum للتعرف على الوجوه عالي الدقة في أنظمة التحكم بالوصول والمراقبة المرئية وينفذ جميع المراحل المذكورة بأقصى كفاءة.

تجدر الإشارة إلى أن أنظمة التعرف على الوجوه الحديثة تجيد العمل ليس مع الصور فقط بل مع بثوث مرئية لحظية أيضاً؛ مما يتيح استخدامها لمراقبة التجمعات الكبيرة في الملاعب والمطارات ومحطات القطارات مثلاً، حيث يمكن للنظام تتبع عشرات الوجوه في آن واحد ومقارنتها بقاعدة البيانات مع تنبيه فوري عن التطابقات.

تطبيقات التعرف على الوجوه

تستخدم التقنية في كل مكان من فتح الهاتف الذكي إلى عمل الهيئات الضبطية في الأماكن العامة؛ السيناريوهات الرئيسية:

• الأمن وأنظمة СКУД: في أنظمة التحكم بالوصول للشركات والمنشآت المحمية؛ يتيح التعرف على الوجوه تعريف الموظفين والزوار آلياً باستبعاد احتمال استخدام شارة الغير.
• القطاع المصرفي: للتحقق البعيد عن العملاء (KYC) عند فتح الحسابات وإصدار الاعتمادات؛ وتستخدم البنوك التعرف على الوجوه للتأكد أن العميل المقدم طلباً عبر الإنترنت هو فعلاً من يدّعي أنه إياه.
• المراقبة المرئية: للبحث عن المبحوث عنهم ومراقبة الحشود وتعريف المخالفين لحظياً؛ تساعد أنظمة المراقبة ذات التعرف على الوجوه الهيئات الضبطية في العثور على المشتبه بهم سريعاً.
• الخدمات الحكومية: لتأكيد الهوية عند استلام الخدمات عبر ЕБС؛ ما يتيح للمواطنين استقبال الخدمات الحكومية عن بعد دون زيارة المكاتب.

وإضافة إلى السيناريوهات المذكورة يستخدم التعرف على الوجوه في تجارة التجزئة لتحليل سلوك العملاء وفي التعليم لمتابعة الحضور وفي الصحة لتعريف المرضى وحتى في صناعة الترفيه — كتطبيقات صناعة الأقنعة والمرشحات.

لكن تطور التقنية يثير أسئلة الأخلاق والخصوصية أيضاً: يخشى خبراء كثيرون أن يمس الاستخدام الجماهيري للتعرف على الوجوه حق المواطنين في الخصوصية؛ لذلك أدخلت دول عديدة ومنها دول الاتحاد الأوروبي قيوداً على استخدام هذه التقنية في الأماكن العامة. وفي روسيا يخضع استخدام البيانات الحيوية لقانون 152-FZ «عن البيانات الشخصية» الذي يرسم متطلبات جمع المعلومات الحيوية وتخزينها ومعالجتها.

وتشمل خدمة التصميم انتقاء المعدات والخوارزميات الأمثل لاحتياجاتك؛ وهذا مهم خاصة لأن كل منظمة لها متطلباتها الخاصة في التعرف على الوجوه: معدلات نقل مختلفة وظروف إضاءة متغايرة ومتطلبات دقة وسرعة. ولمزيد عن الحلول راجع قسم التقنيات.