FERET (facial recognition technology)
फेशियल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी (एफ. ई. आर. ई. टी.) कार्यक्रम एक सरकार द्वारा प्रायोजित परियोजना थी जिसका उद्देश्य खुफिया, सुरक्षा और कानून प्रवर्तन उद्देश्यों के लिए एक बड़ी, स्वचालित चेहरा-पहचान प्रणाली बनाना था। यह कार्यक्रम 1993 में जॉर्ज मेसन विश्वविद्यालय (जी. एम. यू.) में डॉ. हैरी वेक्सलर और एडेल्फी, मैरीलैंड में सेना अनुसंधान प्रयोगशाला (ए. आर. एल.) में डॉ. जोनाथन फिलिप्स के संयुक्त नेतृत्व में शुरू हुआ और इसके परिणामस्वरूप चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी (एफ. ई. आर. ई. टी.) डेटाबेस का विकास हुआ। एफ. ई. आर. ई. टी. कार्यक्रम का लक्ष्य शोधकर्ताओं के लिए चेहरे की पहचान एल्गोरिदम के लिए एक प्रदर्शन आधार रेखा का उपयोग करने और स्थापित करने के लिए चेहरे की छवि का एक सामान्य डेटाबेस स्थापित करके चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के क्षेत्र को आगे बढ़ाना था। जिन संभावित क्षेत्रों में इस चेहरा पहचानने की तकनीक का उपयोग किया जा सकता है, उनमें शामिल हैंः निगरानी तस्वीरों का उपयोग करके मग बुक की स्वचालित खोज प्रतिबंधित सुविधाओं या उपकरणों तक पहुंच को नियंत्रित करना पृष्ठभूमि और सुरक्षा मंजूरी के लिए कर्मियों की साख की जांच करना हवाई अड्डों, सीमा पार करने और विशेष व्यक्तियों के लिए सुरक्षित निर्माण सुविधाओं की निगरानी करना निगरानी वीडियो में समय के साथ व्यक्तियों की कई उपस्थिति खोजना और लॉग करना धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एटीएम मशीनों पर पहचान की पुष्टि करना फोटो आईडी रिकॉर्ड खोजना एफईआरईटी डेटाबेस का उपयोग 460 से अधिक शोध समूहों द्वारा किया गया है और वर्तमान में इसका प्रबंधन राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी) द्वारा किया जाता है। 2017 तक, चेहरे की पहचान करने और उन्हें छांटने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों और कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए FERET डेटाबेस का उपयोग किया गया है। इतिहास एफ. ई. आर. ई. टी. कार्यक्रम पहली बार एक मानक डेटाबेस के तहत चेहरे की पहचान करने वाली प्रौद्योगिकी अनुसंधान के एक बड़े निकाय को एकीकृत करने के तरीके के रूप में शुरू हुआ। कार्यक्रम की शुरुआत से पहले, अधिकांश शोधकर्ताओं ने अपना स्वयं का चेहरे की छवि डेटाबेस बनाया जो अध्ययन के अपने विशिष्ट क्षेत्र के अनुरूप था। ये व्यक्तिगत डेटाबेस छोटे थे और इनमें आमतौर पर 50 से कम व्यक्तियों की छवियां शामिल होती थीं। केवल उल्लेखनीय अपवाद निम्नलिखित थेः मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एम. आई. टी.) में एलेक्स पेंटलैंड का लगभग 7500 चेहरे की छवियों का डेटाबेस जोसेफ वाइल्डर का रटगर्स विश्वविद्यालय में लगभग 250 व्यक्तियों का डेटाबेस क्रिस्टोफ वॉन डेर माल्सबर्ग का दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (यू. एस. सी.) में लगभग 100 चेहरे की छवियों का डेटाबेस एक सामान्य डेटाबेस की कमी ने वैज्ञानिक साहित्य में चेहरे की पहचान के अध्ययन के परिणामों की तुलना करना मुश्किल बना दिया क्योंकि प्रत्येक रिपोर्ट में अलग-अलग धारणाएं, स्कोरिंग विधियां और चित्र शामिल थे। प्रकाशित होने वाले अधिकांश शोधपत्रों में एक सामान्य डेटाबेस से छवियों का उपयोग नहीं किया गया था और न ही एक मानक परीक्षण प्रोटोकॉल का पालन किया गया था। नतीजतन, शोधकर्ता विभिन्न चेहरे-पहचान एल्गोरिदम के प्रदर्शन के बीच सूचित तुलना करने में असमर्थ थे। सितंबर 1993 में, एफ. ई. आर. ई. टी. कार्यक्रम का नेतृत्व डॉ. हैरी वेक्सलर और डॉ. जोनाथन फिलिप्स ने अमेरिकी रक्षा विभाग काउंटरड्रग प्रौद्योगिकी विकास कार्यक्रम के प्रायोजन के तहत किया था। चरण I एफ. ई. आर. ई. टी. डेटाबेस के लिए पहली चेहरे की छवियां अगस्त 1993 से दिसंबर 1994 तक एकत्र की गई थीं, एक समय अवधि जिसे चरण I के रूप में जाना जाता है। चित्रों को शुरू में जी. एम. यू. और ए. आर. एल. दोनों सुविधाओं में 35-एम. एम. कैमरे के साथ लिया गया था, और छवियों को सुसंगत रखने के लिए प्रत्येक फोटोग्राफी सत्र में एक ही भौतिक सेटअप का उपयोग किया गया था। प्रत्येक व्यक्ति के लिए, चित्र सेट में लिए गए थे, जिसमें दो सामने के दृश्य, एक दाएं और बाएं प्रोफ़ाइल, एक दाएं और बाएं चौथाई प्रोफ़ाइल, एक दाएं और बाएं आधे प्रोफ़ाइल और कभी-कभी पांच अतिरिक्त स्थानों पर शामिल थे। इसलिए, छवियों के एक समूह में प्रति व्यक्ति 5 से 11 चित्र शामिल थे। पहले चरण के अंत में, एफ. ई. आर. ई. टी. डेटाबेस ने छवियों के 673 सेट एकत्र किए थे, जिसके परिणामस्वरूप कुल 5000 से अधिक चित्र थे। पहले चरण के अंत में, पांच संगठनों को नए बनाए गए एफ. ई. आर. ई. टी. डेटाबेस पर अपने चेहरे की पहचान करने वाले एल्गोरिदम का परीक्षण करने का अवसर दिया गया ताकि वे एक-दूसरे के खिलाफ कैसे प्रदर्शन करते हैं, इसकी तुलना कर सकें। पाँच प्रमुख जांचकर्ता थेः एलेक्स पेंटलैंड रटगर्स विश्वविद्यालय के नेतृत्व में एम. आई. टी., जोसेफ वाइल्डर के नेतृत्व में द एनालिटिक साइंस कंपनी (टी. ए. एस. सी.), गेल गॉर्डन के नेतृत्व में द यूनिवर्सिटी ऑफ इलिनोइस एट शिकागो (यू. आई. सी.) और यूनिवर्सिटी ऑफ इलिनोइस एट अर्बाना-शैंपेन, लुईस सैडलर और थॉमस हुआंग यू. एस. सी. के नेतृत्व में, क्रिस्टोफ वॉन डेर माल्सबर्ग के नेतृत्व में इस मूल्यांकन के दौरान, मानव हस्तक्षेप के बिना प्रमुख जांचकर्ताओं को तीन अलग-अलग स्वचालित परीक्षण दिए गएः बड़ी गैलरी परीक्षण, जो आधार रेखा के लिए काम करता है कि कैसे एल्गोरिदम एक डेटाबेस के खिलाफ प्रदर्शन करते हैं जब इसे ठीक से ट्यून नहीं किया गया है। गलत-अलार्म परीक्षण, जिसने परीक्षण किया कि एल्गोरिथ्म ने संदिग्ध आतंकवादियों के लिए हवाई अड्डे की कितनी अच्छी तरह से निगरानी की। घूर्णन परीक्षण, जो मापता है कि एल्गोरिथ्म ने कितना अच्छा प्रदर्शन किया जब गैलरी में किसी व्यक्ति की छवियों में जांच सेट की तुलना में अलग-अलग मुद्राएँ थीं। अधिकांश परीक्षण परीक्षणों के लिए, यूएससी और एमआईटी द्वारा विकसित एल्गोरिदम पहले चरण के मूल्यांकन के लिए अन्य तीन एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करने में कामयाब रहे। चरण II चरण II चरण I के बाद शुरू हुआ, और इस दौरान, FERET डेटाबेस ने चेहरे की छवियों के अधिक सेट प्राप्त किए। मार्च 1995 में दूसरे चरण के मूल्यांकन की शुरुआत तक, डेटाबेस में 884 व्यक्तियों की कुल 8525 छवियों के लिए छवियों के 1109 सेट थे। दूसरे मूल्यांकन के दौरान, पहले चरण के मूल्यांकन से समान एल्गोरिदम को एक ही परीक्षण दिया गया था। हालाँकि, डेटाबेस में अब काफी अधिक डुप्लिकेट छवियाँ (पिछले 60 की तुलना में 463) थीं, जिससे परीक्षण अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया। तीसरे चरण के बाद, एफ. ई. आर. ई. टी. कार्यक्रम ने तीसरे चरण में प्रवेश किया जहां चेहरे की छवियों के 456 अन्य सेटों को डेटाबेस में जोड़ा गया। सितंबर 1996 में हुए तीसरे चरण के मूल्यांकन का उद्देश्य न केवल पहले चरण के मूल्यांकन के बाद से एल्गोरिदम की प्रगति का आकलन करना था, बल्कि प्रत्येक एल्गोरिदम की ताकत और कमजोरियों की पहचान करना और अनुसंधान के लिए भविष्य के उद्देश्यों को निर्धारित करना भी था। 1996 के अंत तक, एफ. ई. आर. ई. टी. डेटाबेस ने 1199 विभिन्न व्यक्तियों से संबंधित कुल 14,126 चेहरे की छवियों के साथ-साथ छवियों के 365 डुप्लिकेट सेट जमा किए थे। एफ. ई. आर. ई. टी. कार्यक्रम के परिणामस्वरूप, शोधकर्ता विभिन्न चेहरे-पहचान एल्गोरिदम की तुलना करने के लिए एक सामान्य आधार रेखा स्थापित करने और चेहरे की छवियों का एक बड़ा मानक डेटाबेस बनाने में सक्षम हुए जो अनुसंधान के लिए खुला है। 2003 में, DARPA ने FERET डेटाबेस (मौजूदा संदर्भ) में छवियों का एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, 24-बिट रंग संस्करण जारी किया। संदर्भ बाहरी लिंक एफ. ई. आर. ई. टी. एन. आई. एस. टी. वेबसाइट रंग एफ. ई. आर. ई. टी. डेटाबेस एफ. ई. आर. ई. टी. एन. आई. एस. टी. दस्तावेज़ कंप्यूटर दृष्टि में चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर डेटाबेस बायोमेट्रिक्स बायोमेट्रिक डेटाबेस मशीन लर्निंग टास्क स्वचालित पहचान और डेटा कैप्चर निगरानी