Biometric points
किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए, एक सुरक्षा प्रणाली को डेटाबेस के साथ व्यक्तिगत विशेषताओं की तुलना करनी होती है। किसी व्यक्ति के आईरिस, फिंगरप्रिंट, चेहरे या अन्य विशिष्ट विशेषता का स्कैन किया जाता है, और स्कैन में प्रमुख स्थानों पर बायोमेट्रिक बिंदुओं की एक श्रृंखला खींची जाती है। उदाहरण के लिए, चेहरे के स्कैन के मामले में, बायोमेट्रिक बिंदु प्रत्येक कान के लोब की नोक पर और दोनों आंखों के कोनों में रखे जा सकते हैं। स्कैन के सभी (संभवतः सैकड़ों) बिंदुओं के बीच लिए गए मापों को संकलित किया जाता है और इसके परिणामस्वरूप एक संख्यात्मक "स्कोर" (जो काफी बड़ा हो सकता है) होता है। यह अंक प्रत्येक व्यक्ति के लिए अद्वितीय है, लेकिन इसकी तुलना जल्दी और आसानी से डेटाबेस में चेहरे के स्कैन के किसी भी संकलित अंक से की जा सकती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कोई मिलान है या नहीं। बुनियादी दृष्टिकोण कैमरों का उपयोग करने वाली सुरक्षा प्रणालियों के लिए, लोगों की पहचान, हाल के वर्षों में, पहचान के सबसे आम रूपों में से एक बन गई है। किसी व्यक्ति की सफल पहचान के लिए व्यक्ति की छवि की तुलना एक डेटाबेस से करने की आवश्यकता होती है जिसमें कई लोगों की छवियां होती हैं। हालांकि, प्रत्येक छवि की पूरी तरह से तुलना, पिक्सेल दर पिक्सेल, एक बेहद धीमी और महंगी प्रक्रिया होगी। इस समस्या को हल करने के लिए बायोमेट्रिक्स का उपयोग किया जाता है। बायोमेट्रिक्स के साथ, पूरी छवि की तुलना करने के बजाय, बायोमेट्रिक बिंदुओं को प्रमुख स्थानों पर रखा जाता है, सभी बिंदुओं के बीच माप लिया जाता है, और परिणामों को "स्कोर" में संकलित किया जाता है। फ़ाइल पर प्रत्येक छवि से एक अंक आसानी से प्राप्त किया जा सकता है और डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है। जब किसी नए व्यक्ति की छवि प्राप्त की जाती है, तो सफल पहचान के लिए एकमात्र आवश्यकता यह है कि प्रणाली को छवि के बायोमेट्रिक्स के आधार पर स्कोर संकलित करने की आवश्यकता होती है और फिर इस नए स्कोर की तुलना डेटाबेस में स्कोर से करने की आवश्यकता होती है-एक आधुनिक कंप्यूटर या लैपटॉप के लिए एक आसान काम। एक मान्यता प्रणाली का लक्ष्यः एक "अज्ञात" व्यक्ति की छवि दी गई है, "ज्ञात" या प्रशिक्षण छवियों के समूह में एक ही व्यक्ति की तस्वीर खोजना। कठिनाई यह सुनिश्चित करना है कि इस प्रक्रिया को वास्तविक समय में किया जा सके। एक बायोमेट्रिक प्रणाली स्वचालित रूप से लोगों की छवियों या वीडियो की पहचान करती है। यह दो तरीकों से काम कर सकता हैः व्यक्तियों का सत्यापन या प्रमाणीकरणः किसी व्यक्ति की वर्तमान छवि की तुलना उस व्यक्ति की संग्रहीत छवि से की जाती है जिसे पहचाना जाना है। प्रणाली व्यक्ति की पहचान की पुष्टि या खंडन करती है। आई. डी. या व्यक्ति पहचानः पहचान निर्धारित करने के लिए किसी अजनबी की छवि की तुलना डेटाबेस में ज्ञात व्यक्तियों की छवियों से की जाती है। बायोमेट्रिक्स वैज्ञानिक के लिए, बायोमेट्रिक्स जीवित प्राणियों के भौतिक गुणों को मापने का विज्ञान है और इंजीनियर के लिए यह उनके व्यवहार और जैविक विशेषताओं के आधार पर व्यक्तियों की स्वचालित पहचान है। मान्यता जांच में किसी व्यक्ति की उपयुक्त व्यवहार और जैविक विशेषताओं को मापकर और इन डेटा की तुलना बायोमेट्रिक संदर्भ डेटा से करके, जो सीखने की प्रक्रिया के दौरान संग्रहीत किया गया था, एक विशिष्ट उपयोगकर्ता की पहचान निर्धारित की जाती है। बायोमेट्रिक विशेषता एक बायोमेट्रिक विशेषता एक व्यक्ति की जैविक या व्यवहार संबंधी संपत्ति है जिसे मापा जा सकता है और जिससे व्यक्तियों की स्वचालित पहचान के उद्देश्य से विशिष्ट, दोहराने योग्य बायोमेट्रिक विशेषताओं को निकाला जा सकता है। एक उदाहरण चेहरा है। इस विशेषता की, एक कैप्चर डिवाइस के साथ रिकॉर्ड की गई, तुलना बायोमेट्रिक विशेषताओं के बायोमेट्रिक नमूना प्रतिनिधित्व के साथ की जा सकती है। बायोमेट्रिक विशेषताएँ बायोमेट्रिक नमूनों से निकाली गई जानकारी हैं, जिनका उपयोग बायोमेट्रिक संदर्भ के साथ तुलना के लिए किया जा सकता है। उदाहरण चेहरे की तस्वीर से निकाले गए विशिष्ट माप हैं, जैसे कि आंखों की दूरी या नाक का आकार। बायोमेट्रिक नमूने से बायोमेट्रिक विशेषताओं के निष्कर्षण का उद्देश्य ऐसी किसी भी जानकारी को हटाना है जो बायोमेट्रिक पहचान में योगदान नहीं करती है। यह एक तेज तुलना, बेहतर बायोमेट्रिक प्रदर्शन को सक्षम बनाता है, और गोपनीयता लाभ हो सकते हैं। जानी-मानी बायोमेट्रिक विशेषताओं की प्रक्रिया किसी व्यक्ति को बायोमेट्रिक विशेषताओं और व्युत्पन्न बायोमेट्रिक विशेषताओं से पहचानने में सक्षम होने के लिए, सीखने का चरण पहले होना चाहिए। इस प्रक्रिया को नामांकन कहा जाता है और इसमें बायोमेट्रिक डेटा विषय (नामांकित होने वाले व्यक्ति) के नामांकन डेटा रिकॉर्ड का निर्माण और बायोमेट्रिक नामांकन डेटाबेस में इसका भंडारण शामिल है। नामांकन डेटा रिकॉर्ड में एक या कई बायोमेट्रिक संदर्भ और मनमाना गैर-बायोमेट्रिक डेटा जैसे नाम या कार्मिक संख्या शामिल हैं। बायोमेट्रिक पहचान कार्य पहचान के उद्देश्य से, बायोमेट्रिक डेटा विषय (जिस व्यक्ति को पहचाना जाना है) बायोमेट्रिक कैप्चर डिवाइस को अपनी बायोमेट्रिक विशेषताओं को प्रस्तुत करता है, जो एक पहचान बायोमेट्रिक नमूना उत्पन्न करता है। इस पहचान बायोमेट्रिक नमूने से बायोमेट्रिक सुविधा निष्कर्षण सॉफ्टवेयर बायोमेट्रिक विशेषताओं का निर्माण करता है जिनकी तुलना बायोमेट्रिक नामांकन डेटाबेस से एक या कई बायोमेट्रिक टेम्पलेटों के साथ की जाती है। बायोमेट्रिक नमूनों की सांख्यिकीय प्रकृति के कारण आम तौर पर कोई सटीक मिलान संभव नहीं है। इस कारण से, निर्णय प्रक्रिया केवल बायोमेट्रिक टेम्पलेट के अधीन बायोमेट्रिक डेटा को निर्दिष्ट करेगी और मान्यता की पुष्टि करेगी यदि तुलना स्कोर एक समायोज्य सीमा से अधिक है। बायोमेट्रिक बिंदु या आकार एक सटीक तुलना करने और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कोई मिलान है, प्रणाली को डेटाबेस में जानकारी के साथ तुलना करने के लिए एक आकार या बिंदु माप की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया भेदभावपूर्ण, गणना करने में त्वरित, संग्रह करने के लिए संक्षिप्त, मुद्रा-स्वतंत्र और मिलान करने के लिए कुशल होनी चाहिए। सिर का आकार एक गोलाकार हार्मोनिक्स में आधारित होता है; मानव सिर ग्रिड को एक गोले में मैप किया जाता है और फिर मूल या गोलाकार हार्मोनिक्स में विस्तारित किया जाता है। चेहरा पहचानने के लिए, विभिन्न बिंदुओं के बीच संबंध की तुलना की जाती है, जैसे कि आंखों के बीच की दूरी। शरीर के लिए विभिन्न प्रकार के बिंदुओं का उपयोग किया जाता है, लेकिन सिर की तरह, इन बिंदुओं के बीच की दूरी को मापा जाता है। इस प्रणाली को बनाने के लिए उपयोग किए गए डेटाबेस के स्कैन से 73 तथाकथित एंथ्रोपोमेट्री लैंडमार्क निकाले गए थे। ये बिंदु-से-बिंदु दूरी हैं। ये स्थलचिह्न प्रमुख हड्डी संयुक्त संरचना की पहचान करते हैं और शरीर को विभाजित करने और प्रमुख शरीर खंडों और जोड़ों के लिए शारीरिक संदर्भ अक्ष प्रणालियों का उत्पादन करने के लिए पर्याप्त हैं। अलग होने वाले वे बिंदु जो मुद्रा-स्वतंत्र हैं और कैमरे के देखने के क्षेत्र में संभव रूप से पाए जा सकते हैं, एक बड़ी हड्डी से जुड़े होते हैं। वे बारह दूरी का एक बायोमेट्रिक वेक्टर बनाते हैं, जिसमें कलाई से कोहनी, कोहनी से कंधे, कूल्हे से घुटने आदि शामिल हैं। जिसके लिए यूक्लिडियन दूरी विभिन्न मुद्राओं में अपरिवर्तनीय है। ठोड़ी-घुटने जैसी दूरी से बचा जाता है। सभी माप मिलीमीटर (मिमी) में हैं। त्रुटि एक कंप्यूटर-दृष्टि-आधारित प्रणाली में ऐतिहासिक बिंदुओं के मापन में कुछ त्रुटियाँ होंगी। यह इमेजिंग सिस्टम, इमेज पोस्ट-प्रोसेसिंग और 3डी गणना एल्गोरिदम का एक जटिल कार्य है। सरलता के लिए, प्रणाली इस प्रक्रिया का विश्लेषण नहीं करती है, बल्कि इसके बजाय स्थलों की स्थिति में एक समतुल्य त्रुटि निर्दिष्ट करती है, और पहचानकर्ता पर इस त्रुटि के प्रभाव का अध्ययन करती है। निष्कर्ष बायोमेट्रिक्स बिंदु कैमरा प्रणालियों के साथ पहचान करने के लिए उपयोगी हैं, लेकिन वे पहले से उत्पन्न डेटाबेस के अस्तित्व पर निर्भर करते हैं ताकि दूरी की तुलना की जा सके। सुरक्षा प्रणालियों में लोगों की पहचान के लिए सबसे आम उपयोग के अलावा, उनका उपयोग माता-पिता के नियंत्रण के लिए किनेक्ट में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्राप्त नए डेटा की तुलना पहले से संग्रहीत डेटा से की जाती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि पहचाना गया व्यक्ति नाबालिग है या नहीं। संदर्भ बायोमेट्रिक्स बायोमेट्रिक चयन बॉडी पार्ट्स किनेक्ट आयु सत्यापन SANS इंस्टीट्यूट इंफोसेक रीडिंग रूम मानव पहचान सी. ए. ई. एस. ए. आर. परियोजना सिल्हूट-आधारित शरीर से मानव पहचान एंथ्रोपोमेट्री और बायोमेकेनिक्स नासा परियोजना