Biometric points
کسی شخص کی شناخت کے لیے، حفاظتی نظام کو ذاتی خصوصیات کا ڈیٹا بیس سے موازنہ کرنا پڑتا ہے۔ کسی شخص کے آئیرس، فنگر پرنٹ، چہرے، یا دیگر امتیازی خصوصیت کا اسکین بنایا جاتا ہے، اور اسکین میں کلیدی مقامات پر بائیو میٹرک پوائنٹس کا ایک سلسلہ تیار کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، چہرے کے اسکین کی صورت میں، بائیو میٹرک پوائنٹس ہر کان کے لوب کی نوک پر اور دونوں آنکھوں کے کونوں میں رکھے جا سکتے ہیں۔ اسکین کے تمام (ممکنہ طور پر سینکڑوں) پوائنٹس کے درمیان کی گئی پیمائش کو مرتب کیا جاتا ہے اور اس کے نتیجے میں عددی "سکور" (جو کافی بڑا ہو سکتا ہے) ہوتا ہے۔ یہ اسکور ہر فرد کے لیے منفرد ہے، لیکن اس کا تیزی سے اور آسانی سے ڈیٹا بیس میں چہرے کے اسکین کے کسی بھی مرتب کردہ اسکور سے موازنہ کیا جا سکتا ہے تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ آیا کوئی میچ ہے یا نہیں۔ بنیادی نقطہ نظر کیمرے استعمال کرنے والے حفاظتی نظاموں کے لیے، حالیہ برسوں میں لوگوں کی پہچان شناخت کی سب سے عام شکلوں میں سے ایک بن گئی ہے۔ کسی فرد کی کامیاب شناخت کے لیے فرد کی تصویر کا موازنہ ڈیٹا بیس سے کرنا ضروری ہے جس میں بہت سے لوگوں کی تصاویر ہوں۔ تاہم، ہر تصویر کا پوری طرح سے موازنہ کرنا، پکسل کے حساب سے پکسل، ایک انتہائی سست اور مہنگا عمل ہوگا۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے بائیو میٹرکس کا استعمال کیا جاتا ہے۔ بائیو میٹرکس کے ساتھ، پوری تصویر کا موازنہ کرنے کے بجائے، بائیو میٹرک پوائنٹس کو کلیدی مقامات پر رکھا جاتا ہے، تمام پوائنٹس کے درمیان پیمائش کی جاتی ہے، اور نتائج کو "اسکور" میں مرتب کیا جاتا ہے۔ فائل پر موجود ہر تصویر سے اسکور آسانی سے حاصل کیا جا سکتا ہے اور ڈیٹا بیس میں محفوظ کیا جا سکتا ہے۔ جب کسی نئے فرد کی تصویر حاصل کی جاتی ہے، تو کامیاب شناخت کے لیے واحد ضرورت یہ ہوتی ہے کہ سسٹم کو تصویر کے بائیومیٹرک کی بنیاد پر اسکور مرتب کرنے کی ضرورت ہوتی ہے اور پھر اس نئے اسکور کا ڈیٹا بیس میں موجود اسکور سے موازنہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے-یہ جدید کمپیوٹر یا لیپ ٹاپ کے لیے ایک آسان کام ہے۔ شناخت کے نظام کا مقصد: کسی "نامعلوم" شخص کی تصویر دی جائے، "معروف" یا تربیتی تصاویر کے گروپ میں ایک ہی شخص کی تصویر تلاش کرنا۔ مشکل اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ یہ عمل حقیقی وقت میں انجام دیا جا سکے۔ بائیو میٹرک نظام خود بخود لوگوں کی تصاویر یا ویڈیوز کی شناخت کرتا ہے۔ یہ دو طریقوں سے کام کر سکتا ہے: افراد کی تصدیق یا تصدیق: کسی شخص کی موجودہ تصویر کا موازنہ اس شخص کی ذخیرہ شدہ تصویر سے کیا جاتا ہے جس کی شناخت کی جانی چاہیے۔ نظام شخص کی شناخت کی تصدیق یا تردید کرتا ہے۔ شناخت یا شخص کی شناخت: شناخت کا تعین کرنے کے لیے کسی اجنبی کی تصویر کا موازنہ ڈیٹا بیس میں موجود معروف افراد کی تصاویر سے کیا جاتا ہے۔ بائیو میٹرکس سائنسدان کے لیے بائیو میٹرکس جانداروں کی جسمانی خصوصیات کی پیمائش کرنے کی سائنس ہے اور انجینئر کے لیے یہ افراد کی ان کے رویے اور حیاتیاتی خصوصیات کی بنیاد پر خودکار شناخت ہے۔ شناخت کی انکوائری میں کسی فرد کے مناسب طرز عمل اور حیاتیاتی خصوصیات کی پیمائش کرکے اور ان اعداد و شمار کا بائیو میٹرک حوالہ ڈیٹا سے موازنہ کرکے، جو سیکھنے کے طریقہ کار کے دوران محفوظ کیا گیا تھا، ایک مخصوص صارف کی شناخت کا تعین کیا جاتا ہے۔ بائیو میٹرک خصوصیت کسی فرد کی حیاتیاتی یا طرز عمل کی خاصیت ہے جس کی پیمائش کی جا سکتی ہے اور جس سے افراد کی خودکار شناخت کے مقصد سے امتیازی، بار بار قابل بائیو میٹرک خصوصیات نکالی جا سکتی ہیں۔ ایک مثال چہرہ ہے۔ کیپچر ڈیوائس سے ریکارڈ کی گئی اس خصوصیت کا موازنہ بائیو میٹرک خصوصیات کے بائیو میٹرک نمونے کی نمائندگی سے کیا جا سکتا ہے۔ بائیو میٹرک خصوصیات بائیو میٹرک نمونوں سے نکالی گئی معلومات ہیں، جنہیں بائیو میٹرک حوالہ کے ساتھ موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال چہرے کی تصویر سے نکالی گئی خصوصیت کی پیمائش ہیں، جیسے آنکھوں کا فاصلہ یا ناک کا سائز۔ بائیو میٹرک نمونے سے بائیو میٹرک خصوصیات کو نکالنے کا مقصد ایسی کسی بھی معلومات کو ہٹانا ہے جو بائیو میٹرک شناخت میں معاون نہ ہو۔ یہ تیز موازنہ، بہتر بائیو میٹرک کارکردگی کے قابل بناتا ہے، اور اس کے پرائیویسی فوائد ہو سکتے ہیں۔ معروف بائیو میٹرک خصوصیات کا عمل بائیو میٹرک خصوصیات اور ماخوذ بائیو میٹرک خصوصیات کے ذریعے کسی شخص کو پہچاننے کے قابل ہونے کے لیے، سیکھنے کا مرحلہ پہلے ہونا چاہیے۔ اس طریقہ کار کو اندراج کہا جاتا ہے اور اس میں بائیو میٹرک ڈیٹا سبجیکٹ (جس شخص کا اندراج کیا جانا ہے) کے اندراج ڈیٹا ریکارڈ کی تخلیق اور بائیو میٹرک اندراج ڈیٹا بیس میں اس کا ذخیرہ شامل ہوتا ہے۔ اندراج ڈیٹا ریکارڈ میں ایک یا متعدد بائیو میٹرک حوالہ جات اور صوابدیدی غیر بائیو میٹرک ڈیٹا جیسے نام یا پرسنل نمبر شامل ہوتے ہیں۔ بائیو میٹرک شناخت کا کام شناخت کے مقصد کے لیے، بائیو میٹرک ڈیٹا کا موضوع (جس شخص کو پہچانا جانا ہے) بائیو میٹرک کیپچر ڈیوائس پر اپنی بائیو میٹرک خصوصیات پیش کرتا ہے، جو شناخت کا بائیو میٹرک نمونہ تیار کرتا ہے۔ اس شناخت کے بائیو میٹرک نمونے سے بائیو میٹرک فیچر ایکسٹریکشن سافٹ ویئر بائیو میٹرک خصوصیات پیدا کرتا ہے جن کا موازنہ بائیو میٹرک اندراج ڈیٹا بیس سے ایک یا متعدد بائیو میٹرک ٹیمپلیٹس سے کیا جاتا ہے۔ بائیو میٹرک نمونوں کی شماریاتی نوعیت کی وجہ سے عام طور پر کوئی عین مطابق مماثلت ممکن نہیں ہے۔ اس وجہ سے، فیصلہ سازی کا عمل بائیو میٹرک ڈیٹا کو بائیو میٹرک ٹیمپلیٹ کے تابع تفویض کرے گا اور شناخت کی تصدیق کرے گا اگر موازنہ اسکور سایڈست حد سے تجاوز کر جائے۔ بائیو میٹرک پوائنٹس یا شکلیں درست موازنہ کرنے اور اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ آیا کوئی مماثلت ہے، سسٹم کو ڈیٹا بیس میں موجود معلومات کے مقابلے میں شکل یا پوائنٹس کی پیمائش کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ عمل امتیازی سلوک کرنے والا، حساب کرنے میں تیز، ذخیرہ کرنے کے لیے جامع، پوز سے آزاد اور میچ کرنے کے لیے موثر ہونا چاہیے۔ سر کی شکل ایک کروی ہم آہنگی پر مبنی ہوتی ہے ؛ انسانی سر گرڈ کو ایک دائرے میں نقشہ بنایا جاتا ہے اور پھر بنیادی یا کروی ہم آہنگی میں بڑھایا جاتا ہے۔ چہرے کی شناخت کے لیے، مختلف نکات کے درمیان تعلق کا موازنہ کیا جاتا ہے، جیسے کہ آنکھوں کے درمیان فاصلہ۔ جسم کے لیے مختلف قسم کے پوائنٹس استعمال کیے جاتے ہیں، لیکن، سر کی طرح، ان پوائنٹس کے درمیان فاصلے کی پیمائش کی جاتی ہے۔ اس نظام کو بنانے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا بیس کے اسکین سے 73 نام نہاد اینتھروپومیٹری کے نشانات نکالے گئے تھے۔ یہ پوائنٹ ٹو پوائنٹ فاصلے ہیں۔ نشانات ہڈیوں کے جوڑوں کی کلیدی ساخت کی نشاندہی کرتے ہیں اور جسم کو تقسیم کرنے اور جسم کے کلیدی حصوں اور جوڑوں کے لیے جسمانی حوالہ محور نظام تیار کرنے کے لیے کافی ہیں۔ وہ نکات جن میں علیحدگی ہوتی ہے جو پوز سے آزاد ہوتے ہیں اور کیمرے کے فیلڈ آف ویو میں ممکنہ طور پر پائے جاتے ہیں وہ ایک بڑی ہڈی سے جڑے ہوتے ہیں۔ وہ بارہ فاصلے کا بائیو میٹرک ویکٹر بناتے ہیں، جس میں کلائی سے کہنی، کہنی سے کندھا، ڈی 3 ہپ سے گھٹنے وغیرہ شامل ہیں۔ جس کے لیے یوکلڈین فاصلہ مختلف پوزوں میں غیر متغیر ہے۔ ٹھوڑی کے گھٹنے جیسے فاصلے سے گریز کیا جاتا ہے۔ تمام پیمائش ملی میٹر (ملی میٹر) میں ہیں۔ کمپیوٹر وژن پر مبنی نظام میں تاریخی نکات کی پیمائش میں کچھ غلطیاں ہوں گی۔ یہ امیجنگ سسٹم، امیج پوسٹ پروسیسنگ، اور تھری ڈی حساب کتاب الگورتھم کا ایک پیچیدہ کام ہے۔ سادگی کے لیے، نظام اس عمل کا تجزیہ نہیں کرتا بلکہ اس کے بجائے نشانات کی پوزیشن پر مساوی غلطی کی وضاحت کرتا ہے، اور شناخت کنندہ پر اس غلطی کے اثرات کا مطالعہ کرتا ہے۔ نتیجہ بائیو میٹرکس پوائنٹس کیمرے کے نظام کے ساتھ شناخت کرنے کے لیے مفید ہیں، لیکن وہ پہلے سے تیار کردہ ڈیٹا بیس کے وجود پر منحصر ہیں تاکہ فاصلے کا موازنہ کیا جا سکے۔ ایپلی کیشنز حفاظتی نظاموں میں لوگوں کی پہچان کے لیے سب سے عام استعمال کے علاوہ، انہیں والدین کے کنٹرول کے لیے کینیکٹ میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، حاصل کردہ نئے ڈیٹا کا موازنہ پہلے سے محفوظ کردہ ڈیٹا سے کیا جاتا ہے تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ پہچانا ہوا شخص نابالغ ہے یا نہیں۔ حوالہ جات بائیومیٹریکس بائیومیٹرک سلیکشن باڈی پارٹس کینیکٹ ایج ویریفیکیشن SANS انسٹی ٹیوٹ انفوسیک ریڈنگ روم ہیومن آئیڈینٹیفیکیشن سی اے ای ایس اے آر پروجیکٹ سلیوٹ پر مبنی ہیومن آئیڈینٹیفیکیشن فرام باڈی اینتھروپومیٹری اینڈ بائیومیکینیکس ناسا پروجیکٹ