अनुहार पहिचान: यसले कसरी काम गर्छ, यसको फाइदाहरू, चुनौतीहरू, र गोपनीयता सरोकारहरू

मानिसहरु अनुहार पहिचान गर्न माहिर छन्, तर हामी अभिव्यक्ति र भावनाहरु लाई पनि स्वाभाविक रूपमा व्याख्या गर्छौं। अनुसन्धान भन्छ कि हामी भित्र व्यक्तिगत रूपमा परिचित अनुहारहरू पहिचान गर्न सक्छौं 380ms प्रस्तुतीकरण पछि र अपरिचित अनुहारहरूको लागि 460ms। यद्यपि, यो अन्तर्निहित मानवीय गुणको अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता र कम्प्युटर भिजनमा प्रतिस्पर्धी छ। यी अग्रगामी टेक्नोलोजीहरूले समाधानहरू विकास गर्न मद्दत गरिरहेका छन् जसले मानव अनुहारहरू पहिले भन्दा बढी सही र प्रभावकारी रूपमा पहिचान गर्दछ।

यी नवीनतम नवीन र गैर-हस्तक्षेप प्रविधिहरूले जीवनलाई सरल र रोमाञ्चक बनाएको छ। फेस रिकग्निसन टेक्नोलोजी एक द्रुत-विकास प्रविधिको रूपमा विकसित भएको छ। 2020 मा, अनुहार पहिचान बजार मा मूल्यवान थियो $ 3.8 अर्ब, र यो 2025 सम्म आकारमा दोब्बर हुने योजना छ - $ 8.5 बिलियन भन्दा बढी हुने अनुमान।

फेसियल रिकग्निसन भनेको के हो?

फेसियल रिकग्निसन टेक्नोलोजीले अनुहारका सुविधाहरूको नक्सा बनाउँछ र भण्डार गरिएको फेसप्रिन्ट डाटामा आधारित व्यक्तिलाई पहिचान गर्न मद्दत गर्छ। यो बायोमेट्रिक टेक्नोलोजीले प्रत्यक्ष छविसँग भण्डारण गरिएको फेस प्रिन्ट तुलना गर्न गहिरो शिक्षा एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ। अनुहार पत्ता लगाउने सफ्टवेयरले क्याप्चर गरिएका छविहरूलाई छविहरूको डाटाबेससँग मिलान खोज्नको लागि तुलना गर्दछ।

एयरपोर्टहरूमा सुरक्षा बढाउन धेरै अनुप्रयोगहरूमा अनुहार पहिचानको प्रयोग गरिएको छ, अपराधीहरू पत्ता लगाउन, फोरेन्सिक विश्लेषण, र अन्य निगरानी प्रणालीहरूमा कानून प्रवर्तन एजेन्सीहरूलाई मद्दत गर्दछ.

अनुहार पहिचानले कसरी काम गर्छ?

अनुहार पहिचान सफ्टवेयर अनुहार पहिचान डेटा संग्रह र कम्प्युटर भिजन प्रयोग गरी छवि प्रशोधन संग सुरु हुन्छ। तस्बिरहरू उच्च स्तरको डिजिटल स्क्रीनिंगबाट गुज्र्छन् ताकि कम्प्युटरले मानव अनुहार, तस्विर, मूर्ति, वा पोस्टरमा पनि भिन्नता पाउन सक्छ। मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर, डेटासेटमा ढाँचा र समानताहरू पहिचान गरिन्छ। ML एल्गोरिथ्मले अनुहारको विशेषता ढाँचाहरू पहिचान गरेर कुनै पनि छविमा अनुहार पहिचान गर्दछ:

• अनुहारको उचाइ र चौडाइको अनुपात
• अनुहारको रंग
• प्रत्येक सुविधाको चौडाइ - आँखा, नाक, मुख, र थप।
• विशिष्ट सुविधाहरू

जसरी फरक-फरक अनुहारहरूमा फरक-फरक सुविधाहरू हुन्छन्, त्यस्तै अनुहार पहिचान गर्ने सफ्टवेयर पनि हुन्छ। यद्यपि, सामान्यतया, कुनै पनि अनुहार पहिचान निम्न प्रक्रिया प्रयोग गरेर काम गर्दछ:

1. अनुहार पत्ता लगाउने

   अनुहार टेक्नोलोजी प्रणालीहरूले भीडमा वा व्यक्तिगत रूपमा अनुहारको छवि पहिचान र पहिचान गर्दछ। प्राविधिक विकासहरूले सफ्टवेयरलाई अनुहारको छविहरू पत्ता लगाउन सजिलो बनाएको छ जहाँ मुद्रामा अलिकति भिन्नता छ - क्यामेराको सामना गर्ने वा यसबाट टाढा हेर्दा।

2. अनुहार विश्लेषण

   अर्को क्याप्चर छवि को विश्लेषण छ। ए अनुहार पहिचान प्रणाली आँखाहरू बीचको दूरी, नाकको लम्बाइ, मुख र नाक बीचको ठाउँ, निधारको चौडाइ, भौंको आकार, र अन्य बायोमेट्रिकल विशेषताहरू जस्ता अनुहारका विशेषताहरू सही रूपमा पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ।

   मानव अनुहारको फरक र चिन्न सकिने विशेषताहरूलाई नोडल बिन्दुहरू भनिन्छ, र प्रत्येक मानव अनुहारमा लगभग 80 नोडल बिन्दुहरू हुन्छन्। अनुहार म्याप गरेर, ज्यामिति र फोटोमेट्री पहिचान गरेर, अनुहारको विश्लेषण र पहिचान गर्न सम्भव छ पहिचान डाटाबेस सही।

3. छवि रूपान्तरण

   अनुहारको छवि खिचिसकेपछि, एनालग जानकारी व्यक्तिको बायोमेट्रिक्स सुविधाहरूको आधारमा डिजिटल डाटामा रूपान्तरण हुन्छ। देखि मेशिन सिकाइ एल्गोरिदमले संख्याहरू मात्र पहिचान गर्दछ, अनुहारको नक्सालाई गणितीय सूत्रमा रूपान्तरण गर्नु सान्दर्भिक हुन्छ। अनुहारको यो संख्यात्मक प्रतिनिधित्व, जसलाई फेसप्रिन्ट पनि भनिन्छ, त्यसपछि अनुहारहरूको डाटाबेससँग तुलना गरिन्छ।

4. एउटा खेल फेला पार्दै

   अन्तिम चरण तपाईको अनुहार प्रिन्टलाई परिचित अनुहारका धेरै डेटाबेसहरूसँग तुलना गर्नु हो। टेक्नोलोजीले डाटाबेसमा भएका तपाइँका सुविधाहरूसँग मेल खाने प्रयास गर्दछ।

मिल्दो छवि सामान्यतया व्यक्तिको नाम र ठेगानाको साथ फर्काइन्छ। यदि यस्तो जानकारी हराइरहेको छ भने, डाटाबेसमा सुरक्षित डाटा प्रयोग गरिन्छ। 

फेसियल रिकग्निसन कहाँ प्रयोग गरिन्छ?

आज, अनुहार पहिचान प्रणालीहरू दैनिक जीवनमा प्रवेश गर्दै छन्, र तिनीहरूको प्रयोग प्रायः बेवास्ता हुन सक्छ। जीवनलाई सजिलो बनाउन र सुरक्षामा थप्नको लागि, यहाँ अनुहार पहिचानले फरक पार्ने धेरै प्रमुख उदाहरणहरू छन्।

• हेल्थकेयर: डाक्टरहरूले अनुहारको विशेषताहरू मार्फत स्किमिङ गरेर बच्चाहरूमा केही दुर्लभ आनुवंशिक विकारहरू पहिचान गर्न अनुहार पहिचान प्रयोग गर्छन्। यसको एक उदाहरण हुनेछ Face2Gene एप, जसले बच्चालाई नुनान सिन्ड्रोम वा एन्जलम्यान सिन्ड्रोम छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न मद्दत गर्नको लागि ज्ञात केसहरूसँग बिरामीको अनुहारको संरचनालाई तुलना गर्दछ।
• होटल: केही होटलहरूले आफ्नो चेक-इनलाई गति दिन अनुहार पहिचान स्थापना गरिरहेका छन्। चीनमा, द मेरियट होटलले अतिथिहरूलाई लबीमा प्रवेश गर्न दिन्छ छिटो अनुहार स्क्यानको लागि किओस्क, अगाडिको डेस्कमा लामो लाइनहरू बेवास्ता गर्दै र प्रवेशद्वारलाई रमाइलो मामिला बनाउँदै।
• पहुँच: यसले दृष्टिविहीन व्यक्तिहरूलाई सजिलैसँग आफूलाई प्रमाणित गर्न अनुमति दिन्छ। अब तिनीहरूलाई पासवर्ड, PIN, वा अरू जे पनि आवश्यक पर्दैन। अनुहार पहिचानको साथ, तिनीहरूले बैंकिङ एपहरू पहुँच गर्न सक्छन् वा उपकरणहरू अनलक गर्न सक्छन्, दैनिक कार्यहरू धेरै सम्भव बनाउँदै।
• कक्षा कोठाहरू: सुरक्षा पक्ष बाहेक, सडक विद्यालयहरूले विद्यार्थी संलग्नता अनुगमन गर्न अनुहार पहिचान प्रयोग गर्दै छन्। उदाहरणका लागि, शिक्षकहरूलाई तुरुन्तै आफ्नो विधिहरू परिवर्तन गर्न अनुमति दिँदै, विद्यार्थीहरूले कक्षामा भइरहेको सिकाइमा ध्यान दिइरहेका छन् कि छैनन् भनी प्रणालीहरूले तपाईंलाई सचेत गराउन सक्छन्।
• घटना सुरक्षा: फेसियल रिकग्निसन टेक्नोलोजीले भीडको व्यवस्थापन र कन्सर्ट र खेलकुद खेलहरू जस्ता ठूला कार्यक्रमहरूमा सुरक्षा बढाउन एउटा अनुप्रयोग फेला पारेको छ। एउटा उदाहरण टिकट धारकहरू प्रमाणित गर्न र अनाधिकृत प्रवेश निषेध गर्न स्टेडियम गेटहरूमा यसको तैनाती हुनेछ।
• कारहरू: अटोमेकरहरूले राम्रो ड्राइभिङ अनुभवको लागि आफ्नो कारहरूमा अनुहार पहिचानलाई एकीकृत गर्दैछन्। केही सवारी साधनहरूले चालकको अनुहार पहिचान गर्न सक्छन् सिट स्थिति र ऐनाको स्वचालित समायोजन र विशिष्ट प्लेलिस्टहरू पनि प्ले गर्न।

[यो पनि पढ्नुहोस्: AI छवि मान्यता के हो? यो कसरी काम गर्दछ र उदाहरणहरू]

फेसियल रिकग्निसनका फाइदाहरू के हुन्

अनुहार पहिचान एक अपेक्षाकृत नयाँ प्रविधि हो र धेरै सकारात्मक प्रस्ताव गर्दछ। यहाँ अनुहार पहिचान प्रयोग गर्ने केही पेशेवरहरू छन्:

• सार्वजनिक सुरक्षामा वृद्धि: प्रहरी विभागहरूले बेपत्ता व्यक्तिहरू र वांछित अपराधीहरू पहिचान गर्न अनुहार पहिचान प्रयोग गर्छन्। उदाहरणका लागि, पुलिस विभागहरू मा भारतले हराएको बालबालिकालाई आफ्नो परिवारमा सफलतापूर्वक फिर्ता ल्याएको छ हराइरहेको व्यक्तिको डाटाबेसमा तिनीहरूको फोटोहरू मिलाएर।
• सुरक्षित लेनदेन: धेरै बैंकहरू र भुक्तानी प्रणालीहरूले आफ्नो लेनदेनहरू सुरक्षित बनाउन अनुहार पहिचान प्रयोग गर्छन्। उदाहरण को लागी, Alipay, चीनमा, प्रयोगकर्ताले आफ्नो अनुहार स्क्यान गर्न अनुमति दिएर मात्र भुक्तानी अधिकृत गर्न सक्छन्, यसैले धोखाधडीको घटना घटाउन र नगदरहित भुक्तानीमा सुविधा प्रदान गर्दै।
• राम्रो स्वास्थ्य सेवा: अस्पतालहरूले अनुहार पहिचान प्रणालीहरू निर्बाध रूपमा बिरामीहरूको डाइरेक्टरीहरू पहुँच गर्न र दर्ता प्रक्रियालाई गति दिनका लागि चलाएका छन्। केही प्रणालीहरूले रोगीहरूमा शारीरिक पीडा वा भावनात्मक गडबडीहरू पनि पत्ता लगाउँछन्, यसरी डाक्टरहरूलाई राम्रो हेरचाह प्रदान गर्न सक्षम बनाउँछ।
• सुरक्षा: अनुहार पहिचान प्रविधिले स्मार्टफोनको सुरक्षालाई सधैंका लागि परिवर्तन गरेको छ। जबकि एप्पलको फेस आईडीले फोन अनलक मात्र गर्दैन, यसले डिजिटल वालेट र बैंकिङ एपहरू जस्ता संवेदनशील एपहरूको सुरक्षालाई पनि सक्षम बनाउँछ।

अनुहार पहिचान को विपक्ष

यसको केही फाइदाहरू छन्; यद्यपि, अझ महत्त्वपूर्ण रूपमा, यसले नैतिकता, गोपनीयता र शुद्धताका मुद्दाहरू खडा गर्छ। तल केही कमजोरीहरू छन्:

• गलत आरोप: अनुहार पहिचान प्रणालीले गलत आरोपहरू ल्याउन सक्छ। Randall Reid को उदाहरणजो २०२२ मा लुइसियानामा भएको अपराधको लागि अनुहार पहिचान सफ्टवेयर मार्फत डीएनएको साथ गलत पहिचानको आधारमा पक्राउ परेको थियो, वास्तवमा, उनले कहिल्यै पाइला नराखेको ठाउँ हो।
• सांस्कृतिक र लैङ्गिक पूर्वाग्रह: अध्ययनहरूले अनुहार पहिचान प्रणाली रङ र महिलाहरू पहिचान गर्न कम सही देखाएको छ। यी प्रणालीहरूको कार्यसम्पादन सम्बन्धमा अमेरिकी सरकारका लागि तयार पारिएको विस्तृत प्रतिवेदनमा, तिनीहरूले नियमित रूपमा अल्पसंख्यक पृष्ठभूमिका मानिसहरूलाई गलत पहिचान गरेको पाइयो, सम्भावित गलत गिरफ्तारी वा कानून प्रवर्तन मा भेदभाव को नेतृत्व।
• गोपनीयता को आक्रमण: अनुहार पहिचानको स्थानले अब नैतिक चिन्ताहरू खडा गर्छ किनभने यसले बायोमेट्रिक डेटा सङ्कलन र भण्डारण गर्छ, कहिलेकाहीँ सहमति बिना। उदाहरणको रूपमा, केही खुद्रा पसलहरूले अनुहार पहिचान प्रविधि ग्राहकको व्यवहार ट्र्याक गर्न प्रयोग गर्छन्, जसले निगरानी र व्यक्तिगत स्वतन्त्रताहरूमा चिन्ता निम्त्याउँछ।
• सूचना सुरक्षाको जोखिम: अनुहारको डाटा भण्डारण गर्ने कार्यले नै ह्याकिङमा पर्दाफास गर्छ; ह्याकरहरूले संवेदनशील बायोमेट्रिक जानकारी क्र्याक गरेपछि, ब्ल्याक ह्याट ह्याकरहरूले मात्र दुई मिनेटमा प्रदर्शन गरे। एप्पलको फेस आइडी ह्याक हुन सक्छ.

[यो पनि पढ्नुहोस्: कम्प्यूटर दृष्टि को लागी 27 नि: शुल्क छवि डाटासेट]

अनुहार पहिचान को उदाहरणहरू

• अमेजन मान्यता: अमेजन क्लाउड-आधारित फेसियल रिकग्निसन सफ्टवेयरले भिडियो फुटेजको प्रयोगको साथ कानून प्रवर्तन खोजहरू सञ्चालन गरेको छ जसमा व्यक्तिहरूलाई केसको शरीर भित्र स्रोतहरू छन्। यद्यपि, कम्पनीले सन् २०२० सम्ममा प्रहरीले यसलाई प्रयोग नगर्ने घोषणा गरेको छ, जबकि नागरिक व्यक्तिको सुरक्षाका लागि संघीय कानून बन्ने पर्खाइमा छ।
• एप्पल फेस आईडी: एप्पलले आफ्ना यन्त्रहरूमा अनुहार पहिचान प्रणालीहरू लागू गर्दछ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको फोन अनलक गर्न, तिनीहरूको एपहरूमा लग इन गर्न र सुरक्षित रूपमा खरिदहरू गर्न अनुमति दिन्छ। उपभोक्ता इलेक्ट्रोनिक्स मा सुविधा र सुरक्षा को लागी एक पूर्ण मानक।
• फेसबुक (मेटा): 2010 मा, फेसबुकले फोटो ट्याग गर्नको लागि अनुहार पहिचान प्रविधि सुरु गर्यो। यस्तो प्रविधि प्रयोग गर्ने क्षमता ऐच्छिक छ, र यसले फोटोहरू अपलोड गरेपछि साथीहरूलाई स्वचालित रूपमा ट्याग गर्न अनुमति दिन्छ, किनकि तिनीहरू तस्बिरहरूमा नै पहिचान भएका छन्।
• गुगल फोटोहरू: Google ले छविहरूलाई व्यवस्थित र स्वचालित रूपमा ट्याग गर्नको लागि अनुहार पहिचान प्रयोग गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई पहिचान गरिएका अनुहारहरू भएका छविहरू ट्र्याक गर्न र फेला पार्न सजिलो बनाउँछ।
• Snapchat: अनुहार पहिचान सफ्टवेयरको अग्रगामी, Snapchat ले विभिन्न वस्तुहरू र खेलकुद व्यक्तित्वहरूका लागि लोकप्रिय असामान्य फिल्टरहरूको लागि यस्तो प्रविधि प्रयोग गर्दछ।