Biometric points
વ્યક્તિને ઓળખવા માટે, સુરક્ષા પ્રણાલીએ ડેટાબેઝ સાથે વ્યક્તિગત લાક્ષણિકતાઓની તુલના કરવી પડે છે. વ્યક્તિના મેઘધનુષ, ફિંગરપ્રિન્ટ, ચહેરો અથવા અન્ય વિશિષ્ટ લક્ષણોનું સ્કેન બનાવવામાં આવે છે, અને સ્કેનમાં મુખ્ય સ્થળોએ બાયોમેટ્રિક બિંદુઓની શ્રેણી દોરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ચહેરાના સ્કેનના કિસ્સામાં, બાયોમેટ્રિક બિંદુઓ દરેક કાનના ભાગની ટોચ પર અને બંને આંખોના ખૂણાઓમાં મૂકી શકાય છે. સ્કેનના તમામ (સંભવતઃ સેંકડો) બિંદુઓ વચ્ચે લેવામાં આવેલા માપન સંકલિત કરવામાં આવે છે અને પરિણામે આંકડાકીય "સ્કોર" (જે ખૂબ મોટો હોઈ શકે છે) થાય છે. આ સ્કોર દરેક વ્યક્તિ માટે અનન્ય છે, પરંતુ તે ઝડપથી અને સરળતાથી ડેટાબેઝમાં ચહેરાના સ્કેનના કોઈપણ સંકલિત સ્કોર્સ સાથે સરખાવી શકાય છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે ત્યાં કોઈ મેચ છે કે નહીં. મૂળભૂત અભિગમ કેમેરાનો ઉપયોગ કરતી સુરક્ષા પ્રણાલીઓ માટે, તાજેતરના વર્ષોમાં લોકોની ઓળખ ઓળખના સૌથી સામાન્ય સ્વરૂપોમાંનું એક બની ગયું છે. વ્યક્તિની સફળ ઓળખ માટે વ્યક્તિની છબીની સરખામણી ડેટાબેઝ સાથે કરવી જરૂરી છે જેમાં ઘણા લોકોની છબીઓ હોય છે. જો કે, દરેક છબીની તેની સંપૂર્ણતામાં તુલના કરવી, પિક્સેલ દ્વારા પિક્સેલ, એક અત્યંત ધીમી અને ખર્ચાળ પ્રક્રિયા હશે. આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે બાયોમેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. બાયોમેટ્રિક્સ સાથે, સમગ્ર છબીની સરખામણી કરવાને બદલે, બાયોમેટ્રિક બિંદુઓ મુખ્ય સ્થાનો પર મૂકવામાં આવે છે, તમામ બિંદુઓ વચ્ચે માપ લેવામાં આવે છે, અને પરિણામો "સ્કોર" માં સંકલિત કરવામાં આવે છે. ફાઇલ પરની દરેક છબીમાંથી સ્કોર સરળતાથી મેળવી શકાય છે અને ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત કરી શકાય છે. જ્યારે નવી વ્યક્તિની છબી મેળવવામાં આવે છે, ત્યારે સફળ ઓળખ માટેની એકમાત્ર જરૂરિયાત એ છે કે સિસ્ટમને છબીના બાયોમેટ્રિક્સના આધારે સ્કોરનું સંકલન કરવાની જરૂર છે અને પછી આ નવા સ્કોરને ડેટાબેઝમાંના સ્કોર્સ સાથે સરખાવવાની જરૂર છે-આધુનિક કમ્પ્યુટર અથવા લેપટોપ માટે એક સરળ કાર્ય. માન્યતા પ્રણાલીનો ધ્યેયઃ "અજ્ઞાત" વ્યક્તિની છબી આપવામાં આવે છે, "જાણીતા" અથવા તાલીમ છબીઓના જૂથમાં તે જ વ્યક્તિનું ચિત્ર શોધવા માટે. મુશ્કેલી એ સુનિશ્ચિત કરવામાં છે કે આ પ્રક્રિયા વાસ્તવિક સમયમાં કરી શકાય છે. બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ લોકોની છબીઓ અથવા વીડિયોને આપમેળે ઓળખે છે. તે બે રીતે કામ કરી શકે છેઃ વ્યક્તિઓની ચકાસણી અથવા પ્રમાણીકરણઃ વ્યક્તિની વર્તમાન છબીની સરખામણી ઓળખવા માટે વ્યક્તિની સંગ્રહિત છબી સાથે કરવામાં આવે છે. સિસ્ટમ વ્યક્તિની ઓળખની પુષ્ટિ કરે છે અથવા નકારી કાઢે છે. ઓળખપત્ર અથવા વ્યક્તિની ઓળખઃ ઓળખ નક્કી કરવા માટે અજાણી વ્યક્તિની છબીની સરખામણી ડેટાબેઝમાં જાણીતી વ્યક્તિઓની છબીઓ સાથે કરવામાં આવે છે. બાયોમેટ્રિક્સ વૈજ્ઞાનિક માટે, બાયોમેટ્રિક્સ એ જીવંત પ્રાણીઓના ભૌતિક ગુણધર્મોને માપવાનું વિજ્ઞાન છે અને ઇજનેર માટે તે તેમની વર્તણૂક અને જૈવિક લાક્ષણિકતાઓના આધારે વ્યક્તિઓની સ્વચાલિત ઓળખ છે. ઓળખની તપાસમાં વ્યક્તિની યોગ્ય વર્તણૂક અને જૈવિક લાક્ષણિકતાઓને માપવાથી અને આ માહિતીની બાયોમેટ્રિક સંદર્ભ માહિતી સાથે સરખામણી કરીને, જે શીખવાની પ્રક્રિયા દરમિયાન સંગ્રહિત કરવામાં આવી હતી, ચોક્કસ વપરાશકર્તાની ઓળખ નક્કી કરવામાં આવે છે. બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતા એ વ્યક્તિની જૈવિક અથવા વર્તણૂકીય લાક્ષણિકતા છે જેને માપી શકાય છે અને જેમાંથી વ્યક્તિઓની સ્વચાલિત ઓળખના હેતુ માટે અલગ, પુનરાવર્તિત બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓ મેળવી શકાય છે. એક ઉદાહરણ ચહેરો છે. આ લાક્ષણિકતા, કેપ્ચર ઉપકરણ સાથે રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે, તેની સરખામણી બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓના બાયોમેટ્રિક નમૂનાની રજૂઆત સાથે કરી શકાય છે. બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓ બાયોમેટ્રિક નમૂનાઓમાંથી કાઢવામાં આવેલી માહિતી છે, જેનો ઉપયોગ બાયોમેટ્રિક સંદર્ભ સાથે સરખામણી કરવા માટે થઈ શકે છે. ઉદાહરણો ચહેરાના ફોટોગ્રાફમાંથી કાઢવામાં આવેલા લાક્ષણિક માપ છે, જેમ કે આંખનું અંતર અથવા નાકનું કદ. બાયોમેટ્રિક નમૂનામાંથી બાયોમેટ્રિક સુવિધાઓના નિષ્કર્ષણનો ઉદ્દેશ એવી કોઈપણ માહિતીને દૂર કરવાનો છે જે બાયોમેટ્રિક ઓળખમાં ફાળો આપતી નથી. આ ઝડપી સરખામણીને સક્ષમ કરે છે, બાયોમેટ્રિક કામગીરીમાં સુધારો કરે છે અને તેમાં ગોપનીયતા લાભો હોઈ શકે છે. જાણીતી બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓ પ્રક્રિયા બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓ અને વ્યુત્પન્ન બાયોમેટ્રિક સુવિધાઓ દ્વારા વ્યક્તિને ઓળખવામાં સક્ષમ થવા માટે, શીખવાનો તબક્કો પહેલા થવો આવશ્યક છે. આ પ્રક્રિયાને નોંધણી કહેવામાં આવે છે અને તેમાં બાયોમેટ્રિક ડેટા વિષય (નોંધણી કરાવનાર વ્યક્તિ) ના નોંધણી ડેટા રેકોર્ડની રચના અને બાયોમેટ્રિક નોંધણી ડેટાબેઝમાં તેનો સંગ્રહ સામેલ છે. નોંધણી માહિતી રેકોર્ડમાં એક અથવા બહુવિધ બાયોમેટ્રિક સંદર્ભો અને નામ અથવા કર્મચારી નંબર જેવા મનસ્વી બિન-બાયોમેટ્રિક માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. બાયોમેટ્રિક ઓળખ કાર્ય ઓળખના હેતુ માટે, બાયોમેટ્રિક ડેટા વિષય (જે વ્યક્તિને ઓળખવામાં આવે છે) તેની અથવા તેણીની બાયોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓ બાયોમેટ્રિક કેપ્ચર ઉપકરણમાં રજૂ કરે છે, જે ઓળખ બાયોમેટ્રિક નમૂના ઉત્પન્ન કરે છે. આ ઓળખ બાયોમેટ્રિક નમૂનામાંથી બાયોમેટ્રિક સુવિધા નિષ્કર્ષણ સોફ્ટવેર બાયોમેટ્રિક સુવિધાઓ બનાવે છે જેની સરખામણી બાયોમેટ્રિક નોંધણી ડેટાબેઝમાંથી એક અથવા બહુવિધ બાયોમેટ્રિક નમૂનાઓ સાથે કરવામાં આવે છે. બાયોમેટ્રિક નમૂનાઓની આંકડાકીય પ્રકૃતિને કારણે સામાન્ય રીતે કોઈ ચોક્કસ મેળ શક્ય નથી. આ કારણોસર, નિર્ણય પ્રક્રિયા બાયોમેટ્રિક ડેટાને બાયોમેટ્રિક નમૂનાને આધિન સોંપી દેશે અને જો તુલનાત્મક સ્કોર એડજસ્ટેબલ થ્રેશોલ્ડ કરતાં વધી જાય તો માન્યતાની પુષ્ટિ કરશે. બાયોમેટ્રિક બિંદુઓ અથવા આકારો સચોટ સરખામણી કરવા અને કોઈ મેળ હોય કે નહીં તે નક્કી કરવા માટે, સિસ્ટમને ડેટાબેઝમાંની માહિતી સાથે સરખાવવા માટે આકાર અથવા બિંદુ માપનની જરૂર પડે છે. આ પ્રક્રિયા ભેદભાવપૂર્ણ, ગણતરીમાં ઝડપી, સંગ્રહ કરવા માટે સંક્ષિપ્ત, પોઝ-સ્વતંત્ર અને મેળ કરવા માટે કાર્યક્ષમ હોવી જોઈએ. માથાનો આકાર ગોળાકાર સુમેળમાં આધારિત હોય છે; માનવ માથાની ગ્રીડને ગોળામાં મેપ કરવામાં આવે છે અને પછી મૂળભૂત અથવા ગોળાકાર સુમેળમાં વિસ્તૃત કરવામાં આવે છે. ચહેરાની ઓળખ માટે, વિવિધ બિંદુઓ વચ્ચેના સંબંધની સરખામણી કરવામાં આવે છે, જેમ કે આંખો વચ્ચેનું અંતર. શરીર માટે વિવિધ પ્રકારના બિંદુઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, પરંતુ, માથાની જેમ, આ બિંદુઓ વચ્ચેનું અંતર માપવામાં આવે છે. આ સિસ્ટમ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાબેઝના સ્કેનમાંથી 73 કહેવાતા એન્થ્રોપોમેટ્રી સીમાચિહ્નો કાઢવામાં આવ્યા હતા. આ બિંદુ-થી-બિંદુ અંતર છે. આ સીમાચિહ્નો હાડકાના સાંધાના મુખ્ય માળખાને ઓળખે છે અને શરીરને વિભાજિત કરવા માટે પૂરતા છે અને શરીરના મુખ્ય ભાગો અને સાંધાઓ માટે એનાટોમિકલ રેફરન્સ એક્સિસ સિસ્ટમ્સ ઉત્પન્ન કરે છે. કેમેરાના દૃશ્ય ક્ષેત્રમાં પોઝ-સ્વતંત્ર અને સંભવિત રીતે શોધી શકાય તેવા વિભાજન સાથેના તે બિંદુઓ એક મોટા હાડકા દ્વારા જોડાયેલા હોય છે. તેઓ બાર અંતરના બાયોમેટ્રિક વેક્ટર બનાવે છે, જેમાં કાંડાથી કોણી, કોણીથી ખભા, નિતંબથી ઘૂંટણ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. જેના માટે યુક્લિડિયન અંતર વિવિધ મુદ્રાઓમાં અપરિવર્તનીય છે. દાઢી-ઘૂંટણ જેવા અંતર ટાળવામાં આવે છે. બધા પરિમાણો મિલીમીટર (મીમી) માં છે. ભૂલ કોમ્પ્યુટર-દ્રષ્ટિ-આધારિત પ્રણાલીમાં સીમાચિહ્ન બિંદુઓના માપનમાં કેટલીક ભૂલો હશે. આ ઇમેજિંગ સિસ્ટમ, ઇમેજ પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ અને 3D ગણતરી અલ્ગોરિધમનો એક જટિલ કાર્ય છે. સરળતા માટે, સિસ્ટમ આ પ્રક્રિયાનું વિશ્લેષણ કરતી નથી પરંતુ તેના બદલે સીમાચિહ્નોની સ્થિતિ પર સમકક્ષ ભૂલને સ્પષ્ટ કરે છે, અને ઓળખકર્તા પર આ ભૂલની અસરનો અભ્યાસ કરે છે. નિષ્કર્ષ બાયોમેટ્રિક્સ બિંદુઓ કેમેરા પ્રણાલીઓ સાથે ઓળખ કરવા માટે ઉપયોગી છે, પરંતુ તેઓ અગાઉ બનાવેલા ડેટાબેઝના અસ્તિત્વ પર આધાર રાખે છે જેથી અંતરની સરખામણી કરી શકાય. સુરક્ષા પ્રણાલીઓમાં લોકોની ઓળખ માટે સૌથી સામાન્ય ઉપયોગ ઉપરાંત, તેનો ઉપયોગ માતાપિતાના નિયંત્રણ માટે Kinect માં થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઓળખાયેલી વ્યક્તિ સગીર છે કે નહીં તે નક્કી કરવા માટે મેળવેલા નવા ડેટાની સરખામણી અગાઉ સંગ્રહિત ડેટા સાથે કરવામાં આવે છે. સંદર્ભો બાયોમેટ્રિક્સ બાયોમેટ્રિક પસંદગી બોડી પાર્ટ્સ Kinect ઉંમર ચકાસણી SANS ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઇન્ફોસેક રીડિંગ રૂમ હ્યુમન આઇડેન્ટિફિકેશન CAESAR પ્રોજેક્ટ સિલુએટ-આધારિત હ્યુમન આઇડેન્ટિફિકેશન ફ્રોમ બોડી એન્થ્રોપોમેટ્રી એન્ડ બાયોમેકેનિક્સ NASA પ્રોજેક્ટ