Introduction

अति-आधुनिक दुनिया में, चेहरे की पहचान तकनीक उभरी है और साइबर सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन रही है। चेहरे की पहचान कॉर्पोरेट क्षेत्र में मुख्य रूप से उपयोग की जाने वाली बायोमेट्रिक तकनीकों में से एक है।

सोशल मीडिया के उदाहरण में गोता लगाते हुए, जब उपयोगकर्ता अपनी फोटो अपलोड करता है और ऐसे प्लेटफॉर्म फोटो में अलग-अलग व्यक्तियों को स्वचालित रूप से टैग करते हैं जो तकनीक के बारे में सोच सकते हैं कि यह ऐसा करने में कैसे सुविधा प्रदान कर रहा है।

तथापि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित फेशियल बायोमेट्रिक वेरिफिकेशन सॉफ्टवेयर व्यक्तियों की सहमति के बिना उनके चेहरों को ट्रैक करने में सक्षम है जो गोपनीयता आक्रमण के बारे में सवाल उठाता है।

अन्य प्रौद्योगिकी प्रगति की तरह, चेहरे की पहचान ने भी सकारात्मक और नकारात्मक अवसर लाए।

चेहरे की बायोमेट्रिक प्रणाली का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, इसलिए चेहरे की पहचान के पेशेवरों और विपक्षों के बारे में अच्छी तरह से अवगत होना मददगार होगा।

1. चेहरे की पहचान – संक्षिप्त अवलोकन

फेस वेरिफिकेशन का कॉन्सेप्ट हमेशा से ही काल्पनिक दुनिया में रहा है। किसी भी तरह के टूल से लेकर जटिल अपराधों को सुलझाने तक। आजकल बायोमेट्रिक तकनीक इस हद तक विकसित हो गई है कि हम अपने चारों ओर काल्पनिक दुनिया की परवाह किए बिना देख सकते हैं।

ऐप्पल की फेस आईडी तकनीक का उदाहरण देते हुए, बायोमेट्रिक तेजी से काल्पनिक अवधारणा की तुलना में अधिक वास्तविक हो रहा है।

चेहरे की पहचान को बायोमेट्रिक तकनीक के प्रकार के रूप में माना जाता है जो सिस्टम को चेहरे की विशेषताओं और लक्षणों को गणितीय रूप से मैप करके डिजिटल तस्वीरों के माध्यम से व्यक्ति की पहचान को निर्धारित करने और सत्यापित करने में सक्षम बनाता है।

मानव चेहरे की पहचान करने के लिए चेहरे के सत्यापन को सबसे तेज और सटीक बायोमेट्रिक तकनीक के रूप में बताया गया है।

  • कब्जा: पहले चरण में निर्धारित समय के दौरान शारीरिक और व्यवहारिक स्थितियों का नमूना एकत्र किया जाता है
  • निष्कर्षण: पहले कैप्चर किए गए नमूनों की जानकारी निकालकर टेम्प्लेट विकसित किए जाते हैं
  • तुलना: एक बार डेटा निष्कर्षण हो जाने के बाद, जानकारी की तुलना मौजूदा टेम्प्लेट से की जाती है
  • मेल मिलाना: चेहरे की पहचान प्रक्रिया के अंतिम चरण में निर्णय लिया जाना है जो वास्तव में डेटाबेस में रखे गए चेहरे के निशान के साथ प्राप्त चेहरे के टेम्पलेट्स के मिलान पर आधारित है।

2. चेहरे की पहचान के पेशेवर

चेहरे की पहचान।ऑनलाइन चेहरा सत्यापन ऐसी तकनीक के रूप में विज्ञापित किया जाता है जो जीवन को अधिक आसान और सुविधाजनक बनाती है। यह समाधान पहचान सत्यापित करने के लिए पासवर्ड या पिन याद रखने की आवश्यकता को समाप्त करता है।

# गुमशुदा लोगों को ढूंढना और पूर्वग्रहों का निर्धारण करना:

सरकार और कानून लागू करने वाली एजेंसियां ​​भूत-प्रेत की प्रवृत्ति वाले अपराधियों की पहचान करने के लिए फेस बायोमेट्रिक तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग कर रही हैं जबकि ऐसे लोगों को निर्धारित करने का कोई अन्य तरीका नहीं है।

दूसरी ओर, खोए हुए लोगों को उनके चेहरे के निशानों की तुलना लाइव कैमरा फीड का उपयोग करके वैश्विक वॉचलिस्ट के साथ आसानी से की जाती है। यह तकनीक मानव तस्करी के शिकार बच्चों को खोजने में भी मदद कर रही है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित फेशियल रिकग्निशन तकनीक उम्र बढ़ने वाले सॉफ़्टवेयर में अंतर्निहित है जो बच्चों की छवि को चित्रित करता है, यह दर्शाता है कि आने वाले वर्षों में बच्चे कैसे दिखेंगे, और वर्तमान छवि के साथ तुलना करके पुलिस ऐसे संभावित मैचों का निर्धारण करने में सक्षम है।

#बैंकों और हवाई अड्डों में सुरक्षा बढ़ाना:

फेशियल बायोमेट्रिक वित्त और यात्रा के क्षेत्र में व्यापक प्रसार है। यह हवाई अड्डों और बैंकों जैसे खुदरा क्षेत्रों में सुरक्षा के साथ-साथ सुरक्षा उपायों में सुधार का स्रोत है। ग्राहक स्क्रीनिंग हवाई अड्डे की सुरक्षा का एक अभिन्न अंग है।

यह सार्वजनिक स्थानों से अपराधियों की पहचान करने के समान काम करता है, बायोमेट्रिक तकनीक उन ग्राहकों को निर्धारित करने में मदद कर रही है जो संभावित खतरे पैदा करते हैं जो एयरलाइनों के साथ-साथ यात्री को भी प्रभावित कर सकते हैं। इसके अलावा, सुरक्षा एजेंसियों के लिए सीमा पार करने का अनुरोध करने वाले व्यक्तियों को सत्यापित करना काफी फायदेमंद है।

बैंक जैसे वित्तीय संस्थान भी धोखाधड़ी को रोकने के लिए और संभावित अपराधों में से किसी के लिए पहले आरोप लगाए गए ग्राहक का निर्धारण करने के लिए सुरक्षा जांच को बढ़ाने के लिए बायोमेट्रिक तकनीक का उपयोग कर रहे हैं।

#उन्नत स्वास्थ्य उपचार:

बायोमेट्रिक तकनीक भी स्वास्थ्य देखभाल में सहायता कर रही है, आश्चर्यजनक रूप से इसका मुख्य रूप से आनुवंशिक विकारों का पता लगाने में उपयोग किया जाता है। रोगी के चेहरे के गद्दार की जांच करके, बायोमेट्रिक पहचान समाधान आनुवंशिक उत्परिवर्तन पैटर्न की पहचान कर सकता है जो सिंड्रोम पैदा कर रहा है। पारंपरिक परीक्षण की तुलना में बायोमेट्रिक तकनीक तेज और कम खर्चीली है।

3. चेहरे की पहचान के विपक्ष

#व्यक्तिगत और सामाजिक गोपनीयता के लिए खतरा:

फेशियल बायोमेट्रिक का सबसे बड़ा नुकसान निजता के लिए महत्वपूर्ण खतरा है। लोग फ़ोटो लेने और उन्हें किसी अज्ञात समूह द्वारा संग्रहीत करने के विचार को हतोत्साहित करते हैं जिसका भविष्य में उपयोग किया जा सकता है।

सैन फ्रांसिस्को, कैलिफ़ोर्निया आदि जैसे शहरों में गोपनीयता को सबसे बड़ा मुद्दा माना जाता है, जहां कानून का पालन करने वाले नियामकों ने चेहरे की पहचान तकनीक से जुड़े निगरानी प्रणालियों के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया है।

संदिग्ध मामलों में, केवल कानून प्रवर्तन सरकार द्वारा आवंटित सुरक्षा वीडियो उपकरणों से वीडियो रिकॉर्ड कर सकते हैं या तस्वीरें ले सकते हैं, लेकिन उनके पास चेहरा सत्यापन की सुविधा का अभाव है।

#डेटा भेद्यताएं बनाता है:

चेहरे के निशान और वीडियो के लिए बल्क स्टोरेज की आवश्यकता होती है, जिसके कारण सुरक्षा चिंताएं बढ़ जाती हैं क्योंकि डेटाबेस काफी कमजोर होते हैं और आसानी से भंग हो सकते हैं।

डेटाबेस उल्लंघनों के संबंध में बड़ी संख्या में मामले दर्ज किए गए हैं जिनमें वित्त निगमों या पुलिस विभागों में उपयोग करने के लिए मूल्यवान चेहरे के स्कैन एकत्र किए गए थे।

4. चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी की विशेषताएं

चेहरे के बायोमेट्रिक सत्यापन तंत्र में सुरक्षा सुनिश्चित करने और प्रतिरूपण करने वालों को सिस्टम में कोई परेशानी पैदा करने से रोकने के लिए विभिन्न विशेषताएं हैं। चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा प्रदान की जाने वाली कुछ सामान्य विशेषताएं निम्नलिखित हैं:

#लाइवनेस डिटेक्शन एनालिसिस:

सत्यापन की प्रक्रिया के दौरान, लाइवनेस डिटेक्शन चेक उपयोगकर्ता की लाइव उपस्थिति सुनिश्चित करके स्पूफ हमलों की किसी भी संभावना को रोकता है। जालसाज बायोमेट्रिक सत्यापन जांच को भी धोखा देते हैं, लेकिन जीवंतता का पता लगाने का विश्लेषण आपको ऐसे प्रयासों को पहले से ही पहचानने और समाप्त करने में सक्षम बनाता है।

#3डी गहराई-संवेदन विश्लेषण:

ये जांच यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि छवि आईडी दस्तावेज़ के साथ छेड़छाड़ नहीं की गई है। यह छवि पर विभिन्न बिंदुओं को स्कैन करता है और उनकी तुलना पहले से सहेजी गई डिजीटल छवियों से करता है। इस जांच के लिए 3डी फेशियल रिकग्निशन, एआई और ह्यूमन इंटेलिजेंस का एक साथ इस्तेमाल किया जाता है।

#डीप फेक डिटेक्शन:

चेहरे की पहचान प्रणाली सत्यापन के समय जमा किए गए उसके आईडी दस्तावेज़ पर चित्र के साथ उपयोगकर्ता की तस्वीर को क्रॉस-चेक करती है।

यह किसी भी तरह के डीप फेक और 3डी मास्क स्पूफिंग उपायों का पता लगाने के लिए एआई मैपिंग तकनीक, इमेज डिस्टॉर्शन एनालिसिस और माइक्रोएक्सप्रेशन चेक का उपयोग करता है।

एक संदिग्ध प्रयास के मामले में, सिस्टम उपयोगकर्ता की सत्यापन स्थिति को अस्वीकार कर देता है और प्रतिरूपण प्रयासों को समाप्त कर देता है।

निष्कर्ष:

मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन के साथ फेशियल बायोमेट्रिक सिस्टम लापता लोगों को खोजने, हवाई अड्डे पर सुरक्षा निगरानी बढ़ाने या सीमा पार जांच के लिए प्रभावी प्रतिवाद हैं। यह पहचान की चोरी की बढ़ती संख्या को रोकने के लिए सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है।

मजबूत 3डी फेशियल रिकग्निशन तकनीक जैसे एआई मैपिंग, लाइवनेस डिटेक्शन, और माइक्रोएक्सप्रेशन एनालिसिस डीप फेक, फोटोशॉप्ड या विकृत छवियों और 3 डी मास्क के माध्यम से किए गए स्पूफिंग प्रयासों का पता लगाते हैं और उन्हें मिटा देते हैं। चेहरे की पहचान तकनीक के कई फायदे हैं।

1960 के दशक में विकसित, कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम को नियोजित करके समय के साथ चेहरे की पहचान अधिक सटीक और उन्नत हो गई है। फेशियल रिकग्निशन सर्वश्रेष्ठ बायोमेट्रिक सिस्टम में से एक है जो उपयोगकर्ता की लाइव सेल्फी को कैप्चर करके और डेटाबेस में अन्य छवियों के साथ मिलान करके उसकी पहचान करता है। यह अद्वितीय प्रभावकारिता, संवेदनशीलता और धारणा के साथ अधिक परिष्कृत सुरक्षा चुनौतियों का समाधान कर सकता है।

लेखक जैव:

सोफिया क्लार्क एक तकनीकी सामग्री / योगदानकर्ता लेखक हैं और कृत्रिम बुद्धि, ब्लॉकचेन, मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में उभरते रुझानों के बारे में अंतर्दृष्टिपूर्ण और उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री लिखने में गहरी रूचि रखते हैं।



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