कंप्यूटर विज़न के लिए चेहरे की पहचान

चेहरे की पहचान: यह कैसे काम करता है, इसके लाभ, चुनौतियाँ और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ

मनुष्य चेहरों को पहचानने में माहिर हैं, लेकिन हम भावों और भावनाओं की व्याख्या भी काफी स्वाभाविक रूप से करते हैं। शोध कहता है कि हम व्यक्तिगत रूप से परिचित चेहरों की पहचान कर सकते हैं 380ms प्रस्तुति के बाद और अपरिचित चेहरों के लिए 460ms। हालाँकि, यह आंतरिक रूप से मानवीय गुण अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर विज़न में एक प्रतियोगी है। ये अग्रणी प्रौद्योगिकियां ऐसे समाधानों को विकसित करने में मदद कर रही हैं जो मानव चेहरों को पहले से कहीं अधिक सटीक और कुशलता से पहचानते हैं।

इन नवीनतम नवीन और गैर-दखलंदाजी प्रौद्योगिकियों ने जीवन को सरल और रोमांचक बना दिया है। चेहरा पहचान तकनीक तेजी से विकसित होने वाली तकनीक बन गई है। 2020 में, फेशियल रिकग्निशन मार्केट का मूल्य था 3.8 $ अरब, और उसी के 2025 तक आकार में दोगुना होने की उम्मीद है - $8.5 बिलियन से अधिक होने का अनुमान है।

चेहरे की पहचान क्या है?

चेहरे की पहचान तकनीक चेहरे की विशेषताओं को मैप करती है और स्टोर किए गए फेसप्रिंट डेटा के आधार पर किसी व्यक्ति की पहचान करने में मदद करती है। यह बायोमेट्रिक तकनीक लाइव इमेज के साथ स्टोर किए गए फेस प्रिंट की तुलना करने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। फेस डिटेक्शन सॉफ्टवेयर एक मैच खोजने के लिए कैप्चर की गई छवियों की तुलना छवियों के डेटाबेस से करता है।

हवाई अड्डों में सुरक्षा बढ़ाने के लिए कई अनुप्रयोगों में चेहरे की पहचान का उपयोग किया गया है, अपराधियों, फोरेंसिक विश्लेषण और अन्य निगरानी प्रणालियों का पता लगाने में कानून प्रवर्तन एजेंसियों की मदद करता है.

चेहरे की पहचान कैसे काम करती है?

चेहरे की पहचान करने वाला सॉफ्टवेयर कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके चेहरे की पहचान डेटा संग्रह और छवि प्रसंस्करण से शुरू होता है। छवियों को उच्च स्तर की डिजिटल स्क्रीनिंग से गुजरना पड़ता है ताकि कंप्यूटर मानव चेहरे, चित्र, मूर्ति या यहां तक ​​कि पोस्टर के बीच अंतर कर सके। मशीन लर्निंग का उपयोग करके, डेटासेट में पैटर्न और समानताएं पहचानी जाती हैं। एमएल एल्गोरिदम चेहरे की विशेषता पैटर्न को पहचानकर किसी भी दी गई छवि में चेहरे की पहचान करता है:

  • चेहरे की ऊंचाई से चौड़ाई का अनुपात
  • चेहरे का रंग
  • प्रत्येक सुविधा की चौड़ाई - आंखें, नाक, मुंह, और बहुत कुछ।
  • विशिष्ट सुविधाएं

जैसे अलग-अलग चेहरों की विशेषताएं अलग-अलग होती हैं, वैसे ही चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर की भी अलग-अलग विशेषताएं होती हैं। हालाँकि, सामान्य तौर पर, कोई भी चेहरे की पहचान निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग करके काम करती है:

  1. चेहरे का पता लगाना

    चेहरे की प्रौद्योगिकी प्रणालियां भीड़ में या व्यक्तिगत रूप से चेहरे की छवि को पहचानती और पहचानती हैं। तकनीकी प्रगति ने सॉफ्टवेयर के लिए चेहरे की छवियों का पता लगाना आसान बना दिया है, भले ही पोस्चर में थोड़ी भिन्नता हो - कैमरे का सामना करना या उससे दूर देखना।

  2. चेहरे का विश्लेषण

    चेहरे की पहचान के लिए चेहरे का विश्लेषण अगला कैप्चर की गई छवि का विश्लेषण है। ए चेहरा पहचान प्रणाली चेहरे की अनूठी विशेषताओं जैसे आंखों के बीच की दूरी, नाक की लंबाई, मुंह और नाक के बीच की जगह, माथे की चौड़ाई, भौंहों के आकार और अन्य बायोमेट्रिक विशेषताओं की सही पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है।

    एक मानव चेहरे की विशिष्ट और पहचानने योग्य विशेषताओं को नोडल बिंदु कहा जाता है, और प्रत्येक मानव चेहरे में लगभग 80 नोडल बिंदु होते हैं। चेहरे की मैपिंग करके, ज्योमेट्री और फोटोमेट्री को पहचानकर, इसका उपयोग करके चेहरों का विश्लेषण और पहचान करना संभव है मान्यता डेटाबेस सही रूप में।

  3. छवि रूपांतरण

    चेहरे की छवि लेने के बाद, एनालॉग जानकारी को व्यक्ति की बायोमेट्रिक्स विशेषताओं के आधार पर डिजिटल डेटा में परिवर्तित किया जाता है। तब से यंत्र अधिगम एल्गोरिदम केवल संख्याओं को पहचानते हैं, चेहरे के नक्शे को गणितीय सूत्र में परिवर्तित करना प्रासंगिक हो जाता है। चेहरे का यह संख्यात्मक प्रतिनिधित्व, जिसे फेसप्रिंट के रूप में भी जाना जाता है, की तुलना चेहरों के डेटाबेस से की जाती है।

  4. एक मैच ढूँढना

    अंतिम चरण आपके चेहरे के प्रिंट की तुलना ज्ञात चेहरों के कई डेटाबेस से कर रहा है। प्रौद्योगिकी डेटाबेस में मौजूद सुविधाओं के साथ आपकी सुविधाओं का मिलान करने का प्रयास करती है।

मिलान की गई छवि आमतौर पर व्यक्ति के नाम और पते के साथ वापस आ जाती है। यदि ऐसी जानकारी नहीं है, तो डेटाबेस में सहेजे गए डेटा का उपयोग किया जाता है। 

चेहरे की पहचान के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा

चेहरे की पहचान का उपयोग कहां किया जाता है?

आजकल, चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियाँ रोज़मर्रा की ज़िंदगी में शामिल हो रही हैं, और उनका उपयोग अक्सर अनदेखा रह जाता है। जीवन को आसान बनाने और सुरक्षा बढ़ाने के लिए, यहाँ चेहरे की पहचान के कुछ प्रमुख उदाहरण दिए गए हैं जो बदलाव ला रहे हैं।

  • स्वास्थ्य देखभाल: डॉक्टर बच्चों में कुछ दुर्लभ आनुवंशिक विकारों की पहचान करने के लिए चेहरे की विशेषताओं को देखकर चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं। इसका एक उदाहरण होगा फेस2जीन ऐप, जो ज्ञात मामलों के साथ रोगी के चेहरे की संरचना की तुलना करता है ताकि यह निर्धारित करने में मदद मिल सके कि बच्चे को नूनान सिंड्रोम या एंजेलमैन सिंड्रोम है या नहीं।
  • होटल: कुछ होटल अपने चेक-इन में तेज़ी लाने के लिए चेहरे की पहचान करने वाली प्रणाली लगा रहे हैं। मैरियट होटल ने मेहमानों को लॉबी में प्रवेश की अनुमति दी त्वरित फेस स्कैन के लिए कियोस्क, फ्रंट डेस्क पर लंबी लाइनों से बचने और प्रवेश को सुखद बनाने के लिए।
  • पहुँच: यह दृष्टिबाधित व्यक्तियों को आसानी से खुद को प्रमाणित करने की अनुमति देता है। अब उन्हें पासवर्ड, पिन या किसी अन्य चीज़ की आवश्यकता नहीं है। चेहरे की पहचान के साथ, वे बैंकिंग ऐप तक पहुँच सकते हैं या डिवाइस अनलॉक कर सकते हैं, जिससे दैनिक कार्य बहुत अधिक संभव हो जाते हैं।
  • कक्षाएँ: सुरक्षा पहलू के अलावा, सड़क पर चलने वाले स्कूल छात्रों की सहभागिता पर नज़र रखने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम आपको सचेत कर सकता है कि छात्र कक्षा में चल रही पढ़ाई पर ध्यान दे रहे हैं या नहीं, जिससे शिक्षक तुरंत अपने तरीके बदल सकते हैं।
  • कार्यक्रम सुरक्षा: चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक ने भीड़ के प्रबंधन और संगीत समारोहों और खेल जैसे बड़े आयोजनों में सुरक्षा बढ़ाने में एक अनुप्रयोग पाया है। इसका एक उदाहरण स्टेडियम के गेट पर टिकट धारकों की जांच करने और अनधिकृत प्रवेश को रोकने के लिए इसकी तैनाती है।
  • कारें: बेहतर ड्राइविंग अनुभव के लिए ऑटोमेकर अब अपनी कारों में चेहरे की पहचान को एकीकृत कर रहे हैं। कुछ वाहन चालक के चेहरे को पहचान सकते हैं, सीट की स्थिति और दर्पणों का स्वचालित समायोजन कर सकते हैं और यहां तक ​​कि विशिष्ट प्लेलिस्ट भी चला सकते हैं।

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चेहरे की पहचान के क्या लाभ हैं?

चेहरे की पहचान एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है और इसके कई सकारात्मक पहलू हैं। चेहरे की पहचान के इस्तेमाल के कुछ फ़ायदे इस प्रकार हैं:

  • सार्वजनिक सुरक्षा में वृद्धि: पुलिस विभाग लापता व्यक्तियों और वांछित अपराधियों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, पुलिस विभाग भारत ने खोए हुए बच्चों को सफलतापूर्वक उनके परिवारों तक वापस पहुंचाया है लापता व्यक्तियों के डाटाबेस से उनकी तस्वीरों का मिलान करने के बाद यह पता लगाया गया।
  • सुरक्षित लेनदेन: कई बैंक और भुगतान प्रणालियाँ अपने लेन-देन को सुरक्षित बनाने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करती हैं। उदाहरण के लिए, अलीपे, चीन में, कोई उपयोगकर्ता केवल अपना चेहरा स्कैन करके भुगतान को अधिकृत कर सकता हैइससे धोखाधड़ी की घटनाएं कम होंगी और कैशलेस भुगतान में सुविधा होगी।
  • बेहतर स्वास्थ्य सेवा: अस्पतालों ने मरीजों की निर्देशिकाओं तक सहजता से पहुँचने और पंजीकरण प्रक्रिया को गति देने के लिए चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियों को अपनाया है। कुछ प्रणालियाँ तो मरीजों में शारीरिक दर्द या भावनात्मक गड़बड़ी का भी पता लगा लेती हैं, जिससे डॉक्टर बेहतर देखभाल प्रदान करने में सक्षम होते हैं।
  • सुरक्षा: चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक ने स्मार्टफोन की सुरक्षा को हमेशा के लिए बदल दिया है। जबकि Apple का फेस आईडी न केवल फोन को अनलॉक करता है, बल्कि यह डिजिटल वॉलेट और बैंकिंग ऐप जैसे संवेदनशील ऐप्स की सुरक्षा भी सक्षम बनाता है।

चेहरे की पहचान के नुकसान

इसके कुछ फायदे हैं; हालाँकि, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इससे नैतिकता, गोपनीयता और सटीकता से जुड़े मुद्दे उठते हैं। नीचे कुछ कमियाँ दी गई हैं:

  • ग़लत आरोप: चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियां गलत आरोप लगाने का कारण बन सकती हैं। रैंडल रीड का उदाहरण, जिसे लुइसियाना में एक अपराध के लिए चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर के माध्यम से डीएनए के साथ गलत पहचान के आधार पर 2022 में गिरफ्तार किया गया था, वास्तव में, वह एक ऐसी जगह है जहाँ उसने कभी पैर नहीं रखा था।
  • सांस्कृतिक और लैंगिक पूर्वाग्रह: अध्ययनों से पता चला है कि चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियाँ रंग-बिरंगे लोगों और महिलाओं को पहचानने में कम सटीक हैं। इन प्रणालियों के प्रदर्शन के बारे में अमेरिकी सरकार के लिए तैयार की गई एक विस्तृत रिपोर्ट में, यह पाया गया कि वे अल्पसंख्यक पृष्ठभूमि के लोगों की नियमित रूप से गलत पहचान करते थेजिससे गलत गिरफ्तारी या कानून प्रवर्तन में भेदभाव की संभावना बढ़ जाती है।
  • गोपनीयता के आक्रमण: चेहरे की पहचान की जगह अब नैतिक चिंताएँ पैदा करती है क्योंकि यह बायोमेट्रिक डेटा एकत्र और संग्रहीत करती है, कभी-कभी बिना सहमति के। उदाहरण के लिए, कुछ खुदरा स्टोर ग्राहक के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करते हैं, जिससे निगरानी और व्यक्तिगत स्वतंत्रता पर चिंताएँ पैदा होती हैं।
  • सूचना सुरक्षा की भेद्यता: चेहरे से संबंधित डेटा संग्रहीत करने का कार्य ही हैकिंग के लिए जोखिम भरा है; जैसा कि हैकर्स ने संवेदनशील बायोमेट्रिक जानकारी को क्रैक किया है, ब्लैक हैट हैकर्स ने केवल दो मिनट में यह प्रदर्शित किया है। एप्पल का फेस आईडी हैक हो सकता है.

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चेहरे की पहचान के उदाहरण

  • अमेज़न मान्यता: अमेज़ॅन क्लाउड-आधारित चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर ने वीडियो फुटेज का उपयोग करके कानून प्रवर्तन खोजों का संचालन किया है ताकि मामले के अंदर लोगों का पता लगाया जा सके। हालाँकि, कंपनी ने घोषणा की है कि पुलिस 2020 तक इसका उपयोग नहीं करेगी, जबकि नागरिक व्यक्तियों की सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए संघीय कानून बनाए जाने की प्रतीक्षा कर रही है।
  • एप्पल फेस आईडी: एप्पल अपने डिवाइसों पर चेहरे की पहचान करने वाली प्रणाली लागू करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने फोन को अनलॉक कर सकते हैं, अपने ऐप्स में लॉग इन कर सकते हैं, और सुरक्षित रूप से खरीदारी कर सकते हैं; यह उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में सुविधा और सुरक्षा के लिए एक पूर्ण मानक है।
  • फेसबुक (मेटा): 2010 में, फेसबुक ने फोटो टैग करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक शुरू की। ऐसी तकनीक का उपयोग करने की क्षमता वैकल्पिक है, और यह फोटो अपलोड करने के बाद दोस्तों को स्वचालित रूप से टैग करने की अनुमति देता है, क्योंकि वे स्वयं फोटो में पहचाने गए हैं।
  • Google फ़ोटो: गूगल छवियों को व्यवस्थित करने और स्वचालित रूप से टैग करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए पहचाने गए चेहरों वाली छवियों को ट्रैक करना और ढूंढना आसान हो जाता है।
  • Snapchat: चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर के क्षेत्र में अग्रणी स्नैपचैट, विभिन्न वस्तुओं और खेल हस्तियों के लिए अपने लोकप्रिय असामान्य फिल्टर के लिए इस तकनीक का उपयोग करता है।

क्या चेहरे की पहचान सटीक है?

वास्तविक जीवन की स्थितियों में चेहरे की पहचान की सटीकता कम हो सकती है क्योंकि इन सेटिंग्स के तहत ये सिस्टम प्रभावित होते हैं। पूर्वाग्रह के कुछ प्रमुख कारणों को यहाँ संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है:

  • नियंत्रित वातावरण: एल्गोरिदम, गुणवत्तायुक्त कैमरों से नियंत्रित प्रकाश स्थितियों में ली गई संदर्भ छवियों के साथ चेहरों की सफलतापूर्वक पहचान करने और उनका मिलान करने में सक्षम हैं, जिससे लगभग 99.97% सटीकता प्राप्त होती है।
  • उम्र बढ़ने: वर्षों के अंतराल पर ली गई तस्वीरों में स्वाभाविक परिवर्तन के कारण सटीकता प्रभावित होती है, विशेषकर उन तस्वीरों में जो वर्षों के अंतराल पर ली गई हों।
  • जनसांख्यिकीय विकृतियाँ: यह प्रणाली कभी-कभी गोरी त्वचा और पुरुष लिंग के लिए बेहतर प्रदर्शन करती है, तथा महिलाओं और अश्वेत लोगों के लिए त्रुटि दर अधिक होती है।
  • बाहरी कारक: कम-रिज़ॉल्यूशन वाले कैमरे, डिजिटल शोर और बदलते भाव प्रदर्शन पर प्रतिकूल प्रभाव डालते हैं।

क्या चेहरे की पहचान सुरक्षित है?

अद्वितीय बायोमेट्रिक पैटर्न पर आधारित होने के कारण, चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियाँ बायोमेट्रिक तकनीक में मौजूदा तरीकों के बीच पहचान के शायद सबसे सुरक्षित तरीकों में से एक हैं। लाइवनेस डिटेक्शन, बदले में, यह गारंटी देता है कि सिस्टम केवल लाइव उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करता है, जिससे फ़ोटो या वीडियो का उपयोग करके स्पूफिंग हमलों के खिलाफ़ एक प्रतिवाद स्थापित होता है।

फिर भी गोपनीयता और दुरुपयोग के संबंध में चिंताएं हैं, जैसे कि बड़े पैमाने पर निगरानी, ​​जो नैतिक दायरे में प्रशासित सख्त नियामक तंत्र की आवश्यकता को रेखांकित करती है।

चेहरे की पहचान मॉडल के लिए डेटा संग्रह

फेशियल रिकॉग्निशन मॉडल को इसकी अधिकतम दक्षता के लिए प्रदर्शन करने के लिए, आपको इसे विभिन्न विषम डेटासेट पर प्रशिक्षित करना होगा।

चूँकि चेहरे के बायोमेट्रिक्स एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में भिन्न होते हैं, इसलिए चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर को हर चेहरे को पढ़ने, पहचानने और पहचानने में निपुण होना चाहिए। इसके अलावा, जब व्यक्ति भावनाओं को दिखाता है, तो उनके चेहरे की आकृति बदल जाती है। मान्यता सॉफ़्टवेयर को डिज़ाइन किया जाना चाहिए ताकि वह इन परिवर्तनों को समायोजित कर सके।

एक समाधान दुनिया के विभिन्न हिस्सों से कई लोगों की तस्वीरें प्राप्त करना और ज्ञात चेहरों का विषम डेटाबेस बनाना है। आपको आदर्श रूप से कई कोणों, दृष्टिकोणों और विभिन्न प्रकार के चेहरे के भावों से तस्वीरें लेनी चाहिए। 

जब इन तस्वीरों को एक केंद्रीकृत मंच पर अपलोड किया जाता है, स्पष्ट रूप से अभिव्यक्ति और परिप्रेक्ष्य का उल्लेख करते हुए, यह एक प्रभावी डेटाबेस बनाता है। गुणवत्ता नियंत्रण टीम त्वरित गुणवत्ता जांच के लिए इन तस्वीरों की छानबीन कर सकती है। विभिन्न लोगों के चित्रों को एकत्र करने की इस पद्धति के परिणामस्वरूप उच्च-गुणवत्ता, अत्यधिक-कुशल छवियों का एक डेटाबेस बन सकता है।

क्या आप इस बात से सहमत नहीं होंगे कि फेशियल रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर विश्वसनीय फेशियल डेटा कलेक्शन सिस्टम के बिना बेहतर तरीके से काम नहीं करेगा?

चेहरे का डेटा संग्रह किसी भी चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर के प्रदर्शन का आधार है। यह बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है जैसे नाक की लंबाई, माथे की चौड़ाई, मुंह का आकार, कान, चेहरा और भी बहुत कुछ। एआई प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हुए, स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली उनके चेहरे की विशेषताओं के आधार पर गतिशील रूप से बदलते परिवेश में बड़ी भीड़ के बीच एक चेहरे की सटीक पहचान कर सकती है।

यदि आपके पास एक ऐसा प्रोजेक्ट है जो अत्यधिक विश्वसनीय डेटासेट की मांग करता है जो परिष्कृत चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर विकसित करने में आपकी सहायता कर सकता है, तो शैप सही विकल्प है। हमारे पास विभिन्न परियोजनाओं के लिए विशेष समाधानों के प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित फेशियल डेटासेट का एक व्यापक संग्रह है। 

हमारे संग्रह विधियों, गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों और अनुकूलन तकनीकों के बारे में अधिक जानने के लिए, संपर्क में मिलता है आज हमारे साथ।

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