Biometric points
একজন ব্যক্তিকে শনাক্ত করার জন্য, একটি নিরাপত্তা ব্যবস্থাকে একটি ডাটাবেসের সঙ্গে ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করতে হয়। একজন ব্যক্তির আইরিস, আঙুলের ছাপ, মুখ বা অন্যান্য স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যের একটি স্ক্যান তৈরি করা হয় এবং স্ক্যানের মূল অবস্থানগুলিতে একাধিক বায়োমেট্রিক পয়েন্ট আঁকা হয়। উদাহরণস্বরূপ, মুখের স্ক্যানের ক্ষেত্রে, প্রতিটি কানের লোবের অগ্রভাগে এবং উভয় চোখের কোণে বায়োমেট্রিক পয়েন্ট স্থাপন করা যেতে পারে। একটি স্ক্যানের সমস্ত (সম্ভবত শত শত) পয়েন্টের মধ্যে নেওয়া পরিমাপগুলি সংকলিত হয় এবং এর ফলে একটি সংখ্যাসূচক "স্কোর" হয় (যা বেশ বড় হতে পারে)। এই স্কোর প্রতিটি ব্যক্তির জন্য অনন্য, তবে কোনও মিল আছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য ডাটাবেসে মুখের স্ক্যানগুলির যে কোনও সংকলিত স্কোরের সাথে এটি দ্রুত এবং সহজেই তুলনা করা যেতে পারে। প্রাথমিক পদ্ধতি ক্যামেরা ব্যবহার করে নিরাপত্তা ব্যবস্থার জন্য, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে মানুষের স্বীকৃতি সনাক্তকরণের অন্যতম সাধারণ রূপ হয়ে উঠেছে। একজন ব্যক্তির সফল সনাক্তকরণের জন্য ব্যক্তির একটি চিত্রের সাথে এমন একটি ডাটাবেসের তুলনা করা প্রয়োজন যেখানে অনেক লোকের চিত্র রয়েছে। যাইহোক, প্রতিটি চিত্রের সম্পূর্ণতা, পিক্সেল বাই পিক্সেল তুলনা করা একটি অত্যন্ত ধীর এবং ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া হবে। এই সমস্যা সমাধানের জন্য বায়োমেট্রিক্স ব্যবহার করা হয়। বায়োমেট্রিক্সের ক্ষেত্রে, পুরো চিত্রের তুলনা করার পরিবর্তে, বায়োমেট্রিক পয়েন্টগুলি মূল স্থানে স্থাপন করা হয়, সমস্ত পয়েন্টের মধ্যে পরিমাপ নেওয়া হয় এবং ফলাফলগুলি একটি "স্কোর"-এ সংকলিত হয়। ফাইলের প্রতিটি ছবি থেকে সহজেই একটি স্কোর পাওয়া যায় এবং ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা যায়। যখন কোনও নতুন ব্যক্তির ছবি পাওয়া যায়, তখন সফল সনাক্তকরণের জন্য একমাত্র প্রয়োজনীয়তা হল যে সিস্টেমটিকে ছবির বায়োমেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে স্কোর সংকলন করতে হবে এবং তারপরে এই নতুন স্কোরটিকে ডাটাবেসের স্কোরের সাথে তুলনা করতে হবে-একটি আধুনিক কম্পিউটার বা ল্যাপটপের জন্য একটি সহজ কাজ। একটি স্বীকৃতি ব্যবস্থার লক্ষ্যঃ একটি "অজানা" ব্যক্তির একটি চিত্র দেওয়া, "পরিচিত" বা প্রশিক্ষণ চিত্রের একটি গোষ্ঠীতে একই ব্যক্তির একটি ছবি খুঁজে পাওয়া। অসুবিধাটি হল এই প্রক্রিয়াটি বাস্তব সময়ে সম্পাদন করা যায় তা নিশ্চিত করা। একটি বায়োমেট্রিক ব্যবস্থা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষের ছবি বা ভিডিও শনাক্ত করে। এটি দুটি পদ্ধতিতে কাজ করতে পারেঃ ব্যক্তিদের যাচাইকরণ বা প্রমাণীকরণঃ একজন ব্যক্তির বর্তমান চিত্রটি সনাক্ত করার জন্য ব্যক্তির সংরক্ষিত চিত্রের সাথে তুলনা করা হয়। এই ব্যবস্থাটি ব্যক্তির পরিচয় নিশ্চিত বা অস্বীকার করে। পরিচয়পত্র বা ব্যক্তি শনাক্তকরণঃ পরিচয় নির্ধারণের জন্য একজন অপরিচিত ব্যক্তির ছবি ডাটাবেসে পরিচিত ব্যক্তিদের ছবির সঙ্গে তুলনা করা হয়। বায়োমেট্রিক্স বিজ্ঞানীদের জন্য, বায়োমেট্রিক্স হল জীবের শারীরিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপের বিজ্ঞান এবং ইঞ্জিনিয়ারের জন্য এটি তাদের আচরণগত এবং জৈবিক বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিদের স্বয়ংক্রিয় স্বীকৃতি। একটি স্বীকৃতি তদন্তে একজন ব্যক্তির উপযুক্ত আচরণগত এবং জৈবিক বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ করে এবং এই তথ্যগুলিকে বায়োমেট্রিক রেফারেন্স ডেটার সাথে তুলনা করে, যা একটি শেখার পদ্ধতির সময় সংরক্ষণ করা হয়েছিল, একজন নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর পরিচয় নির্ধারণ করা হয়। বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য হল কোনও ব্যক্তির জৈবিক বা আচরণগত বৈশিষ্ট্য যা পরিমাপ করা যায় এবং যার থেকে পৃথক, পুনরাবৃত্তিযোগ্য বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করার উদ্দেশ্যে বের করা যেতে পারে। একটি উদাহরণ হল মুখ। একটি ক্যাপচার ডিভাইসের সাহায্যে রেকর্ড করা এই বৈশিষ্ট্যটিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলির একটি বায়োমেট্রিক নমুনা উপস্থাপনার সাথে তুলনা করা যেতে পারে। বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি হল বায়োমেট্রিক নমুনা থেকে প্রাপ্ত তথ্য, যা বায়োমেট্রিক রেফারেন্সের সাথে তুলনা করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ একটি মুখের ছবি থেকে নিষ্কাশিত চরিত্রগত পরিমাপ, যেমন চোখের দূরত্ব বা নাকের আকার। বায়োমেট্রিক নমুনা থেকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি উত্তোলনের উদ্দেশ্য হল এমন কোনও তথ্য অপসারণ করা যা বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণে অবদান রাখে না। এটি একটি দ্রুত তুলনা, উন্নত বায়োমেট্রিক কর্মক্ষমতা সক্ষম করে এবং গোপনীয়তার সুবিধা থাকতে পারে। সুপরিচিত বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য প্রক্রিয়া বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য এবং উদ্ভূত বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য দ্বারা একজন ব্যক্তিকে চিনতে সক্ষম হওয়ার জন্য, একটি শেখার পর্যায় অবশ্যই প্রথমে হতে হবে। এই প্রক্রিয়াকে বলা হয় নথিভুক্তিকরণ এবং এতে বায়োমেট্রিক তথ্য বিষয়ের (যে ব্যক্তিকে নথিভুক্ত করা হবে) নথিভুক্তিকরণ তথ্য রেকর্ড তৈরি করা হয় এবং একটি বায়োমেট্রিক নথিভুক্তিকরণ ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়। নথিভুক্তির তথ্য রেকর্ডে এক বা একাধিক বায়োমেট্রিক রেফারেন্স এবং নাম বা কর্মী সংখ্যার মতো নির্বিচারে অ-বায়োমেট্রিক তথ্য থাকে। বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ কাজ স্বীকৃতির উদ্দেশ্যে, বায়োমেট্রিক তথ্য বিষয় (স্বীকৃত ব্যক্তি) বায়োমেট্রিক ক্যাপচার ডিভাইসে তার বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে, যা একটি স্বীকৃতি বায়োমেট্রিক নমুনা তৈরি করে। এই স্বীকৃতি বায়োমেট্রিক নমুনা থেকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন সফ্টওয়্যার বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য তৈরি করে যা বায়োমেট্রিক তালিকাভুক্তি ডাটাবেস থেকে এক বা একাধিক বায়োমেট্রিক টেমপ্লেটের সাথে তুলনা করা হয়। বায়োমেট্রিক নমুনার পরিসংখ্যানগত প্রকৃতির কারণে সাধারণত কোনও সঠিক মিল সম্ভব হয় না। সেই কারণে, সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়াটি শুধুমাত্র একটি বায়োমেট্রিক টেমপ্লেটের সাপেক্ষে বায়োমেট্রিক তথ্য বরাদ্দ করবে এবং যদি তুলনা স্কোর একটি সামঞ্জস্যযোগ্য সীমা অতিক্রম করে তবে স্বীকৃতি নিশ্চিত করবে। বায়োমেট্রিক পয়েন্ট বা আকার একটি সঠিক তুলনা করার জন্য এবং কোনও মিল আছে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য, সিস্টেমটির ডাটাবেসের তথ্যের সাথে তুলনা করার জন্য একটি আকৃতি বা পয়েন্ট পরিমাপের প্রয়োজন। এই প্রক্রিয়াটি অবশ্যই বৈষম্যমূলক, দ্রুত গণনাযোগ্য, সংক্ষেপে সংরক্ষণযোগ্য, ভঙ্গিমায় স্বাধীন এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে। মাথার আকৃতি একটি গোলাকার হারমোনিক্স ভিত্তিক; মানুষের মাথার গ্রিড একটি গোলকের মধ্যে ম্যাপ করা হয় এবং তারপর মৌলিক বা গোলাকার হারমোনিক্সের মধ্যে প্রসারিত হয়। মুখ শনাক্তকরণের জন্য, বিভিন্ন বিন্দুর মধ্যে সম্পর্কের তুলনা করা হয়, যেমন চোখের মধ্যে দূরত্ব। দেহ শরীরের জন্য বিভিন্ন ধরনের বিন্দু ব্যবহার করা হয়, তবে, মাথার মতো, এই বিন্দুগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করা হয়। এই ব্যবস্থাটি তৈরি করতে ব্যবহৃত একটি ডাটাবেসের স্ক্যান থেকে তেত্রিশটি তথাকথিত নৃতাত্ত্বিক ল্যান্ডমার্ক বের করা হয়েছিল। এগুলি হল পয়েন্ট-টু-পয়েন্ট দূরত্ব। ল্যান্ডমার্কগুলি হাড়ের জয়েন্টের মূল কাঠামো চিহ্নিত করে এবং দেহকে বিভক্ত করতে এবং শরীরের মূল অংশ এবং জয়েন্টগুলির জন্য শারীরবৃত্তীয় রেফারেন্স অক্ষ ব্যবস্থা তৈরি করতে যথেষ্ট। ক্যামেরার দেখার ক্ষেত্রে ভঙ্গিমায় স্বাধীন এবং সম্ভাব্যভাবে পাওয়া যায় এমন পৃথকীকরণ সহ সেই বিন্দুগুলি একটি একক বড় হাড় দ্বারা সংযুক্ত থাকে। এগুলি বারো দূরত্বের একটি বায়োমেট্রিক ভেক্টর গঠন করে, যার মধ্যে রয়েছে কব্জি থেকে কনুই, কনুই থেকে কাঁধ, নিতম্ব থেকে হাঁটু ইত্যাদি। যার জন্য ইউক্লিডীয় দূরত্ব বিভিন্ন ভঙ্গিতে অপরিবর্তনীয়। চিবুক-হাঁটুর মতো দূরত্ব এড়িয়ে চলা হয়। সমস্ত পরিমাপ মিলিমিটারে (মিমি) হয়। একটি কম্পিউটার-ভিশন-ভিত্তিক সিস্টেমে ল্যান্ডমার্ক পয়েন্টগুলির পরিমাপে কিছু ত্রুটি থাকবে। এটি ইমেজিং সিস্টেম, ইমেজ পোস্ট-প্রসেসিং এবং থ্রিডি গণনা অ্যালগরিদমের একটি জটিল কাজ। সরলতার জন্য, সিস্টেমটি এই প্রক্রিয়াটি বিশ্লেষণ করে না বরং এর পরিবর্তে ল্যান্ডমার্কের অবস্থানে একটি সমতুল্য ত্রুটি নির্দিষ্ট করে এবং শনাক্তকারীর উপর এই ত্রুটির প্রভাব অধ্যয়ন করে। উপসংহার বায়োমেট্রিক্স পয়েন্টগুলি ক্যামেরা সিস্টেমের সাথে সনাক্তকরণের জন্য দরকারী, তবে এগুলি পূর্বে তৈরি ডাটাবেসের অস্তিত্বের উপর নির্ভর করে যাতে দূরত্বের তুলনা করা যায়। অ্যাপ্লিকেশনগুলি নিরাপত্তা ব্যবস্থায় মানুষের স্বীকৃতির জন্য সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের পাশাপাশি, এগুলি পিতামাতার নিয়ন্ত্রণের জন্য কিনেক্টে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, স্বীকৃত ব্যক্তি নাবালক কিনা তা নির্ধারণের জন্য প্রাপ্ত নতুন তথ্যকে পূর্বে সংরক্ষিত তথ্যের সাথে তুলনা করা হয়। তথ্যসূত্র বায়োমেট্রিক্স বায়োমেট্রিক সিলেকশন বডি পার্টস কিনেক্ট বয়স যাচাইকরণ স্যানস ইনস্টিটিউট ইনফোসেক রিডিং রুম হিউম্যান আইডেন্টিফিকেশন সি. এ. ই. এস. এ. আর প্রকল্প সিলুয়েট-ভিত্তিক হিউম্যান আইডেন্টিফিকেশন ফ্রম বডি অ্যানথ্রোপোমেট্রি অ্যান্ড বায়োমেকানিকস নাসা প্রজেক্ট