تصميم أنظمة التعرف على الوجوه: رحلة في عالم الوجوه الإلكترونية

هل سبق لك أن تخيلت عالماً حيث تُعرّف هويتك ببساطة من خلال وجهك؟ ربما لم تدرك ذلك، لكن هذا العالم بات قريبًا جدًا. فأنظمة التعرف على الوجوه، تلك التكنولوجيا السحرية التي تُحوّل وجهك إلى مفتاح سحري لفتح الأبواب، والوصول إلى الخدمات، وحتى التحكم في الأجهزة، تتطور بسرعة هائلة.

ولكن، هل تتذكر تلك الروايات الخيالية التي تصوّر عالمًا تتحكم فيه أنظمة مراقبة متطورة؟ ربما تتذكر "1984" لأورويل؟ ففي عالمنا الرقمي، قد تُصبح تقنية التعرف على الوجوه سيفًا ذو حدين، فبينما تُفتح لنا أبوابًا جديدة للتكنولوجيا، فإنها قد تُغلق أبوابًا أخرى للخصوصية والأمان.

كيف يعمل هذا السحر التكنولوجي؟

تعتمد أنظمة التعرف على الوجوه على تحليل الصور أو مقاطع الفيديو لالتقاط "البصمة الوجهية" الخاصة بك. تُستخدم تقنيات "التعلم العميق" (Deep Learning) لتدريب خوارزميات على تحليل ملايين الوجوه وتحديد خصائصها الفريدة، مثل المسافة بين العينين، وشكل الأنف، وخط الفك.

لكن، كيف يمكننا التأكد من أن هذه التقنية لا تُستخدم بشكل سيء؟

هنا تكمن المشكلة! فأنظمة التعرف على الوجوه تُثير مخاوف أخلاقية هائلة، فقد تُستخدم بشكل خاطئ في "التمييز" (Discrimination) ضد فئات معينة، أو "مراقبة" (Surveillance) غير مشروعة. بل تُوجد مخاطر أمنية حقيقية فقد تُستخدم لسرقة الهوية، أو "التلاعب" (Manipulation) بالأفراد عن طريق إنشاء نسخ مزيفة من "الوجه" (Deepfakes).

التكنولوجيا ذاتها ليست شريرة، بل استخدامها هو الذي يحدد مسارها.

لذلك، يُجب علينا "تطوير" (Develop) قوانين وأنظمة تضمن استخدامها بشكل أخلاقي و "شفاف" (Transparent). يجب أن "نشارك" (Engage) في حوارات و "نقاشات" (Discussions) حول المخاطر و "الفرص" (Opportunities) التي تقدمها هذه التكنولوجيا لضمان استخدامها "بمسؤولية" (Responsible).

هل تود أن "تشارك" (Engage) في "الحوار" (Discussion)؟ شاركونا أفكاركم حول هذه "التقنية" (Technology) و "آثارها" (Impacts) في التعليقات، ولنُناقشها "بجدية" (Seriously) معًا!

مثال عملي

لنفترض أننا نرغب في تصميم نظام تعرّف على الوجوه للتحقق من هوية الطلاب عند دخولهم "مكتبة" (Library) جامعة.

# نستخدم مكتبة OpenCV  (Open Source Computer Vision Library) لمعالجة الصور
import cv2

# نقرأ صورة الطالب
face_image = cv2.imread("student_face.jpg")

# نُنشئ كاشف  (Detector)  للتعرف على الوجوه
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# نُحدد الوجوه في الصورة
faces = face_cascade.detectMultiScale(face_image, 1.3, 5)

# نُعالج الوجوه ونُحصل على  "البصمة الوجهية"  (Face Signature)
for (x,y,w,h) in faces:
    # نُنشئ  "إطار"  (Frame)  حول الوجه
    cv2.rectangle(face_image, (x,y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

    # نُعالج  "منطقة الوجه"  (Face Region)  للحصول على البصمة الوجهية
    face_region = face_image[y:y+h, x:x+w]

    # نُقوم بتحويل  "البصمة الوجهية"  (Face Signature)  إلى سلسلة من  "الأرقام"  (Numbers)
    face_signature = convert_face_to_numbers(face_region) 

# نُقارن  "البصمة الوجهية"  (Face Signature)  مع  "قاعدة البيانات"  (Database)  
# للتحقق من هوية الطالب
student_id = check_face_signature(face_signature)

# إذا  "طابقت"  (Match)  البصمة الوجهية  "السجلات"  (Records)  في  "قاعدة البيانات"  (Database)
# يُسمح للطالب بدخول المكتبة
if student_id is not None:
    print("Welcome, student ID:", student_id)
else:
    print("Access denied.")

# نُعرض الصورة 
cv2.imshow("Face Recognition", face_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

التعليق على الكود:

• استخدمنا OpenCV (مكتبة معالجة الصور مفتوحة المصدر) لتحليل "الصورة" (Image) وتحديد "الوجه" (Face).
• haarcascade_frontalface_default.xml هو "كاشف مُدرب" (Trained Detector) للوجوه، يساعدنا على "التعرف على" (Identify) الوجه في "الصورة" (Image).
• convert_face_to_numbers() هي "دالة وهمية" (Placeholder Function) تمثّل العملية التي "تُحوّل" (Convert) "الوجه" (Face) إلى "سلسلة من الأرقام" (Sequence of Numbers) لتخزين "البصمة الوجهية" (Face Signature).
• check_face_signature() هي "دالة وهمية" (Placeholder Function) تمثّل عملية "المقارنة" (Comparison) بين "البصمة الوجهية" (Face Signature) و "قاعدة البيانات" (Database) لتحديد "هوية" (Identity) الطالب.

من المهم أن نتذكر أن "التكنولوجيا" (Technology) هي أداة، و "استخدامها" (Usage) هو "المسؤولية" (Responsibility) التي "تقع" (Lie) على "الجميع" (Everyone).