Camera an ninh giúp điều tra theo hai cách: ghi lại diễn biến và thời điểm, và giúp nhận ra người hay phương tiện liên quan. Nhận diện khuôn mặt tự động là phần mềm so khuôn mặt trong ảnh với kho ảnh có sẵn, trả về danh sách người giống nhất kèm điểm tương đồng — nó gợi ý, không kết luận. Hình ảnh camera rất có giá trị, nhưng chất lượng thật thường kém xa trên phim, và nhận diện tự động đã từng dẫn tới những vụ bắt nhầm.
Camera an ninh ra đời và lan rộng thế nào
Hệ thống camera truyền hình mạch kín (CCTV) — hình ảnh chỉ truyền tới một số màn hình nhất định, không phát rộng — xuất hiện từ giữa thế kỷ 20, ban đầu để theo dõi máy móc và các thí nghiệm nguy hiểm từ khoảng cách an toàn. Năm 1968, thành phố Olean ở bang New York (Mỹ) gắn camera trên phố buôn bán chính, được xem là một trong những hệ thống camera giám sát đường phố đầu tiên.
Từ thập niên 1990, Anh trở thành nước dùng camera công cộng dày đặc bậc nhất thế giới, cùng với các trung tâm thương mại, ngân hàng và cửa hàng ở khắp nơi. Bước ngoặt tiếp theo là chuyển từ băng từ sang đầu ghi số, rồi camera kết nối mạng với giá rẻ, khiến camera gia đình trở thành món đồ phổ biến. Ngày nay trong một vụ trộm ở khu dân cư, hình ảnh thường đến từ camera nhà hàng xóm, quán cà phê đầu ngõ hay camera hành trình của ô tô đỗ gần đó.
Hình ảnh camera giúp điều tra những gì
- Dựng dòng thời gian: ai đi qua lúc mấy giờ, đi về hướng nào. Ghép nhiều camera dọc một tuyến đường có thể lần lại đường đi.
- Đặc điểm nhận dạng gián tiếp: dáng người, quần áo, mũ, ba lô, kiểu xe, màu xe, phụ kiện gắn thêm — nhiều khi có ích hơn khuôn mặt mờ.
- Biển số: hệ thống đọc biển số tự động ở bãi đỗ, trạm thu phí hoạt động tốt vì camera đặt đúng góc, đủ sáng, khoảng cách gần.
- Kiểm chứng lời khai: xác nhận hoặc bác bỏ lời của nhân chứng và nghi phạm.
Nhiều thám tử thời nay nói vui rằng việc đầu tiên khi đến hiện trường không phải tìm vân tay mà là ngẩng lên tìm camera. Nhưng việc này phải làm sớm: nhiều đầu ghi chỉ lưu vài ngày đến vài tuần rồi tự ghi đè.
Vì sao hình ảnh thật thường mờ
Cảnh trên phim — kỹ thuật viên gõ phím "phóng to, làm nét" rồi đọc được biển số trong hình phản chiếu trên kính — là hư cấu. Phần mềm không thể tạo ra chi tiết mà cảm biến đã không ghi. Các lý do thực tế:
| Vấn đề | Hệ quả |
|---|---|
| Độ phân giải thấp, góc rộng | Một khuôn mặt ở xa chỉ còn vài chục điểm ảnh |
| Nén video để tiết kiệm ổ cứng | Chi tiết nhỏ bị xoá, vật chuyển động bị nhoè thành khối |
| Ít khung hình mỗi giây | Người đi nhanh chỉ xuất hiện trong một hai khung |
| Ngược sáng, ban đêm | Mặt tối đen, hoặc ảnh hồng ngoại đen trắng mất màu quần áo |
| Camera đặt cao chúc xuống | Chỉ thấy đỉnh đầu, vành mũ |
| Đồng hồ đầu ghi chạy sai | Giờ trên hình lệch giờ thật vài phút tới vài giờ, dễ gây nhầm dòng thời gian |
Vì vậy người điều tra luôn ghi lại độ lệch giờ của từng đầu ghi so với giờ chuẩn khi thu video. Các thuật toán "siêu phân giải" bằng trí tuệ nhân tạo có thể làm ảnh trông nét hơn, nhưng chúng đoán chi tiết dựa trên dữ liệu đã học — không phải chứng cứ về khuôn mặt thật — nên nhiều toà án ở các nước không chấp nhận ảnh đã qua xử lý kiểu này.
Nhận diện khuôn mặt tự động hoạt động ra sao
Nghiên cứu nhận diện khuôn mặt bằng máy tính bắt đầu từ những năm 1960 với nhà khoa học Mỹ Woody Bledsoe, khi người vận hành còn phải tự đánh dấu mắt, mũi, miệng trên ảnh. Năm 1991, Matthew Turk và Alex Pentland (MIT) công bố phương pháp "eigenfaces", một bước tiến lớn về nhận diện tự động. Từ khoảng năm 2014, mạng nơ-ron học sâu khiến độ chính xác tăng vọt.
Cách làm cơ bản hiện nay gồm ba bước: phát hiện vị trí khuôn mặt trong ảnh, chuyển khuôn mặt thành một dãy số đặc trưng, rồi so dãy số đó với kho dữ liệu. Có hai bài toán khác nhau:
- Xác minh 1:1 — "người này có đúng là chủ tài khoản không?" (mở khoá điện thoại, cổng sân bay tự động). Ảnh chụp gần, đủ sáng, người hợp tác nên độ chính xác rất cao.
- Tìm kiếm 1:N — "người trong ảnh camera là ai trong hàng triệu người?". Ảnh xấu, kho lớn, nên kết quả chỉ là danh sách ứng viên.
Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) thường xuyên kiểm thử các thuật toán thương mại. Báo cáo năm 2019 của NIST cho thấy nhiều thuật toán có tỷ lệ nhận nhầm khác nhau đáng kể giữa các nhóm tuổi, giới tính và màu da; các thuật toán tốt nhất thu hẹp được chênh lệch này nhưng không xoá hẳn.
Khi máy nhận nhầm người
Tháng 1/2020, cảnh sát Detroit (Mỹ) bắt ông Robert Williams trước mặt gia đình vì phần mềm nhận diện khuôn mặt chỉ ra ông là người trong video một vụ trộm đồng hồ ở cửa hàng. Ông không phải người đó. Vụ việc được công khai và trở thành một trong những ca bắt nhầm do nhận diện khuôn mặt được biết đến rộng rãi nhất ở Mỹ; năm 2024, thành phố Detroit đồng ý thay đổi quy định, không cho phép bắt người chỉ dựa trên kết quả nhận diện khuôn mặt.
Điều trớ trêu là người nhìn kết quả thường tin máy. Khi máy đưa ra một cái tên, người ta dễ thấy "giống thật". Do đó quy trình đúng coi kết quả của máy là đầu mối cần kiểm chứng bằng chứng cứ độc lập, không phải bằng chứng.
"Người siêu nhận diện"
Ngược lại với máy, một số ít người có khả năng nhớ và nhận ra khuôn mặt vượt trội, gọi là người siêu nhận diện. Cảnh sát London từ những năm 2010 đã tập hợp các sĩ quan có khả năng này để rà soát hình ảnh camera. Các nhà tâm lý học vẫn đang nghiên cứu khả năng này đến đâu và đáng tin tới mức nào.
Góc nhìn hôm nay: quyền riêng tư và cách dùng camera cho đúng
Nhận diện khuôn mặt ở nơi công cộng là chủ đề tranh luận lớn trên thế giới. Liên minh châu Âu, qua Đạo luật Trí tuệ nhân tạo thông qua năm 2024, hạn chế chặt việc nhận diện sinh trắc học từ xa theo thời gian thực ở nơi công cộng, chỉ cho phép trong một số trường hợp hẹp. Một số thành phố ở Mỹ cấm cơ quan công quyền dùng công nghệ này.
Với gia đình có camera, vài điều giúp hình ảnh thật sự hữu ích khi cần:
- Đặt camera ngang tầm mặt người ở lối vào, không quá cao; tránh hướng thẳng ra chỗ ngược sáng.
- Kiểm tra giờ trên đầu ghi định kỳ cho khớp giờ thật.
- Biết đầu ghi lưu được bao nhiêu ngày; khi có việc, sao lưu đoạn video ngay, giữ nguyên bản gốc, ghi chú camera nào, giờ nào.
- Không chĩa camera vào nhà, sân, cửa sổ của hàng xóm; đổi mật khẩu mặc định để người lạ không xem được camera nhà mình.
- Khi có vụ việc, gửi video cho công an xã/phường thay vì đăng lên mạng xã hội để "truy tìm" — đăng mặt người chưa được xác minh có thể làm hại người vô can.
Câu hỏi thường gặp
Camera an ninh có phóng to làm nét được như trên phim không?
Không. Phần mềm không thể tạo ra chi tiết mà camera chưa ghi được. Công cụ trí tuệ nhân tạo có thể làm ảnh trông nét hơn nhưng chi tiết đó là phỏng đoán, không phải chứng cứ về khuôn mặt hay biển số thật.
Nhận diện khuôn mặt có chính xác không?
Với ảnh chụp gần, đủ sáng như khi mở khoá điện thoại thì rất chính xác. Với ảnh camera đường phố mờ và kho dữ liệu lớn, máy chỉ đưa ra danh sách ứng viên, và đã có những vụ bắt nhầm người như vụ Robert Williams ở Detroit năm 2020.
Camera giám sát đường phố có từ khi nào?
Camera truyền hình mạch kín có từ giữa thế kỷ 20. Năm 1968, thành phố Olean ở bang New York gắn camera trên phố chính, được xem là một trong những hệ thống giám sát đường phố sớm nhất.
Đầu ghi camera gia đình lưu được bao lâu?
Tuỳ dung lượng ổ cứng, độ phân giải và số camera, thường từ vài ngày tới vài tuần rồi tự ghi đè. Khi có sự việc, nên sao lưu đoạn video cần thiết ngay, giữ nguyên bản gốc.
Người siêu nhận diện là gì?
Là những người có khả năng nhớ và nhận ra khuôn mặt tốt hơn hẳn mức trung bình. Cảnh sát London đã tập hợp các sĩ quan có khả năng này để rà soát hình ảnh camera, và các nhà tâm lý học vẫn đang nghiên cứu độ tin cậy của họ.
