ख़ुशी की खबर : अब अपराध को रोकना फेसिअल रिकग्निशन से बहुत आसान

जी हाँ हम बात कर रहे हैं उन टेक्नोलॉजी के बारे में जिसके बारे में हम अभी भी बेखबर हैं। एक ऐसी टेक्नोलॉजी जो की अपराध को रोकने में हद से भी ज्यादा मदद कर रही है उन टेक्नोलॉजी का नाम है फेसिअल रिकग्निशन ( Facial Recognition ). आइये हम जानते है ये कैसे काम करता है और कहाँ -कहाँ  इसका उपयोग हो रहा है।

चेहरे की पहचान तकनीक एक डिजिटल छवि या वीडियो फ्रेम को कैप्चर करके संचालित होती है जिसमें एक चेहरा शामिल होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक टेक्नोलॉजी है जिसके द्वारा मशीनों को बुद्धिमान बनाया जाता है जो इंसानों की तरह सोचते हैं और हम कह सकते है की कही न कही ये इंसान से भी आगे निकल के काम कर  रही  है। चेहरे पर विशिष्ट स्थलों या विशेषताओं, जिन्हें नोडल बिंदु के रूप में जाना जाता है, की पहचान करने के लिए इस छवि का सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया जाता है। ये नोडल बिंदु, जो व्यक्ति के चेहरे की ज्यामिति के महत्वपूर्ण तत्व हैं, जैसे आंखों के बीच की दूरी या नाक की चौड़ाई, का उपयोग चेहरे का टेम्पलेट बनाने के लिए किया जाता है – चेहरे की अनूठी विशेषताओं का एक डिजिटल प्रतिनिधित्व माना जाता है।  आधुनिक चेहरे की पहचान प्रणालियाँ परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं जो चेहरे के टेम्पलेट से 80 से अधिक ऐसे नोडल बिंदुओं का आकलन और लॉग इन कर सकती हैं। इस फेस टेम्प्लेट की जानकारी को गणितीय सूत्र में बदल दिया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप चेहरे का हस्ताक्षर कहा जाता है। यह हस्ताक्षर एक विशिष्ट संख्यात्मक कोड है जो डेटाबेस में संग्रहीत चेहरे की विशेषताओं को समाहित करता है। जब चेहरे की पहचान तकनीक एक नई छवि का सामना करती है, तो यह नए चेहरे के टेम्पलेट की तुलना ज्ञात चेहरों के मौजूदा डेटाबेस के चेहरे के हस्ताक्षर से करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial  Intelligence ) एल्गोरिदम की एक जटिल श्रृंखला का उपयोग करते हुए, सिस्टम प्रभावशाली गति और सटीकता के साथ चेहरे के टेम्पलेट का मूल्यांकन करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि किसी संग्रहीत चेहरे के हस्ताक्षर के साथ कोई मेल है या नहीं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न प्रकार होते हैं, जैसे कि मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क, जेनेटिक एल्गोरिथम आदि। फेसिअल रिकग्निशन अपने आप में एक ऐसा टेक्नोलॉजी है जो की छोटे से छोटे और बड़े से बड़े कामो के लिए उपयोग किया जाता है और कही न कही ये अपराध को रोकने में बहुत हद तक सफल हुए है। अधिक से अधिक सटीकता के लिए इस पर निरंतर प्रयास चल रही है। जिस से अपराधियों में अपराध करने में डर का भय बना रहता है।

एक सही और सटीक चेहरे का पहचान करने के लिए निचे दिए गए प्रक्रिया से गुजरना  अति महत्वपूर्ण हो जाता है :

चेहरे का पता लगाना: पहला कदम एक बड़ी छवि या दृश्य के भीतर चेहरे का पता लगाना है। इस प्रक्रिया में आसपास के वातावरण से चेहरे की विशेषताओं को अलग करना और फ्रेम के भीतर उनके स्थान को इंगित करना शामिल है।

चेहरे का विश्लेषण: एक बार चेहरे का पता चलने के बाद, तकनीक चेहरे की विशेषताओं का विश्लेषण करती है। यह विश्लेषण आम तौर पर चेहरे की ज्यामिति पर आधारित होता है, चेहरे पर विभिन्न प्रमुख बिंदुओं को मापता है, जिन्हें लैंडमार्क या नोडल बिंदु के रूप में जाना जाता है, जिसमें आंखों के बीच की दूरी, जबड़े की रेखा का आकार और गाल की हड्डी, होंठों की आकृति शामिल हो सकती है और नाक।

फ़ीचर निष्कर्षण: विश्लेषण के परिणामस्वरूप चेहरे की विशेषताएं निकाली जाती हैं, जिनका उपयोग फेसप्रिंट या फेस टेम्पलेट बनाने के लिए किया जाता है – चेहरे की ज्यामिति का एक डिजिटल मानचित्र।

तुलना: इस फेस टेम्प्लेट की तुलना ज्ञात चेहरों के डेटाबेस से की जाती है। यह परिष्कृत मिलान एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जाता है जो प्रकाश, चेहरे के भाव और कोणों में भिन्नता को संभाल सकता है।
एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क प्रत्येक चेहरे के पैटर्न को एक संख्यात्मक कोड में परिवर्तित करता है और प्रत्येक टेम्पलेट को एक संख्यात्मक वेक्टर के रूप में व्यक्त किया जाता है। दो वेक्टर एक-दूसरे के जितने करीब होंगे, उनके बीच फेस मैच होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

अब हम बात करते है फेसिअल रिकग्निशन ( Facial Recognition ) का कहाँ-कहाँ  इस्तेमाल हो रही है और कहाँ – कहाँ इस्तेमाल कर सकते  है :

• फ़ोन को अनलॉक करने के लिए
• कानून प्रवर्तन के लिए 
• हवाई अड्डे और सीमा नियंत्रण करने के लिए 
• लापता व्यक्ति को ढूँढना के काम में
• खुदरा अपराध को रोकने के लिए
• बैंकिंग क्षेत्र में
• स्वास्थ्य देखभाल के लिए
• विद्यार्थी और कर्मचारी पर ध्यान रखने के काम में
• जुए की लत की निगरानी करने के लिए आदि।