বায়োমেট্রিক্স হল শরীরের পরিমাপ এবং মানুষের বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত গণনা। বায়োমেট্রিক প্রমাণীকরণ (বা বাস্তবসম্মত প্রমাণীকরণ) কম্পিউটার বিজ্ঞানে সনাক্তকরণ এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের একটি রূপ হিসেবে ব্যবহৃত হয়। এটি নজরদারিতে থাকা গোষ্ঠীর ব্যক্তিদের সনাক্ত করতেও ব্যবহৃত হয়।

বায়োমেট্রিক শনাক্তকারী হল স্বতন্ত্র, পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য যা ব্যক্তিদের চিহ্নিত করতে এবং বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। বায়োমেট্রিক শনাক্তকারীগুলিকে প্রায়শই শারীরবৃত্তীয় বৈশিষ্ট্য হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় যা শরীরের আকৃতির সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে, তবে আঙুলের ছাপ, তালুর শিরা, মুখের স্বীকৃতি, ডিএনএ, তালুর ছাপ, হাতের জ্যামিতি, আইরিস স্বীকৃতি, রেটিনা এবং গন্ধ/গন্ধ।

বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তিতে কম্পিউটার বিজ্ঞান, আলোকবিদ্যা এবং শব্দবিজ্ঞান এবং অন্যান্য ভৌত বিজ্ঞান, জৈবিক বিজ্ঞান, জৈব সেন্সর এবং জৈব পরিসংখ্যান নীতি, সুরক্ষা প্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি এবং অন্যান্য অনেক মৌলিক বিজ্ঞান এবং উদ্ভাবনী প্রয়োগ প্রযুক্তি জড়িত। এটি একটি সম্পূর্ণ বহুমুখী প্রযুক্তিগত সমাধান।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের সাথে সাথে, বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তি আরও পরিপক্ক হয়ে উঠেছে। বর্তমানে, মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তি বায়োমেট্রিক্সের সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বকারী।

মুখ শনাক্তকরণ

মুখ শনাক্তকরণ প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে মুখ সংগ্রহ, মুখ শনাক্তকরণ, মুখের বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং মুখের মিল সনাক্তকরণ। মুখ শনাক্তকরণ প্রক্রিয়ায় মেশিন লার্নিংয়ে অ্যাডাবুস অ্যালগরিদম, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের মতো বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়।

মুখ শনাক্তকরণের প্রক্রিয়া

বর্তমানে, মুখের ঘূর্ণন, অক্লুশন, সাদৃশ্য ইত্যাদি সহ ঐতিহ্যবাহী মুখ শনাক্তকরণের অসুবিধাগুলি ব্যাপকভাবে উন্নত করা হয়েছে, যা মুখ শনাক্তকরণের নির্ভুলতাকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। 2D মুখ, 3D মুখ, মাল্টি-স্পেকট্রাল মুখ প্রতিটি মোডে বিভিন্ন অধিগ্রহণ অভিযোজন পরিস্থিতি, ডেটা সুরক্ষা ডিগ্রি এবং গোপনীয়তা সংবেদনশীলতা ইত্যাদি রয়েছে এবং বড় ডেটার গভীর শিক্ষার সংযোজন 3D মুখ শনাক্তকরণ অ্যালগরিদমকে 2D প্রক্ষেপণের ত্রুটিগুলি পরিপূরক করে তোলে, এটি দ্রুত একজন ব্যক্তির পরিচয় সনাক্ত করতে পারে, যা দ্বি-মাত্রিক মুখ শনাক্তকরণের প্রয়োগের জন্য একটি নির্দিষ্ট অগ্রগতি এনেছে।

একই সাথে, বায়োমেট্রিক সনাক্তকরণ প্রযুক্তি বর্তমানে মুখ শনাক্তকরণের নিরাপত্তা উন্নত করার জন্য একটি মূল প্রযুক্তি হিসেবে ব্যবহৃত হচ্ছে, যা কার্যকরভাবে ছবি, ভিডিও, 3D মডেল এবং কৃত্রিম মুখোশের মতো জাল জালিয়াতি প্রতিরোধ করতে পারে এবং স্বাধীনভাবে অপারেটিং ব্যবহারকারীদের পরিচয় নির্ধারণ করতে পারে। বর্তমানে, মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশের সাথে সাথে, স্মার্ট ডিভাইস, অনলাইন ফাইন্যান্স এবং ফেস পেমেন্টের মতো অনেক উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন ক্রমশ জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে, যা প্রত্যেকের জীবন এবং কর্মক্ষেত্রে গতি এবং সুবিধা নিয়ে এসেছে।

হাতের ছাপ স্বীকৃতি

পাম্পপ্রিন্ট স্বীকৃতি একটি নতুন ধরণের বায়োমেট্রিক স্বীকৃতি প্রযুক্তি, যা মানবদেহের পাম্পপ্রিন্টকে লক্ষ্য বৈশিষ্ট্য হিসেবে ব্যবহার করে এবং মাল্টিস্পেকট্রাল ইমেজিং প্রযুক্তির মাধ্যমে জৈবিক তথ্য সংগ্রহ করে। মাল্টি-স্পেকট্রাল পাম্পপ্রিন্ট স্বীকৃতিকে বায়োমেট্রিক স্বীকৃতি প্রযুক্তির একটি মডেল হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা মাল্টি-মোডালিটি এবং মাল্টিপল টার্গেট বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে। এই নতুন প্রযুক্তিটি ত্বকের বর্ণালী, পাম্পপ্রিন্ট এবং শিরা শিরাগুলির তিনটি সনাক্তযোগ্য বৈশিষ্ট্যকে একত্রিত করে একসাথে আরও প্রচুর তথ্য সরবরাহ করে এবং লক্ষ্য বৈশিষ্ট্যগুলির পার্থক্যযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।

এই বছর, অ্যামাজনের হাতের তালু শনাক্তকরণ প্রযুক্তি, যার কোড-নেম অরভিল, পরীক্ষা শুরু করেছে। স্ক্যানারটি প্রথমে ইনফ্রারেড পোলারাইজড মূল চিত্রগুলির একটি সেট অর্জন করে, যা তালুর বাহ্যিক বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ফোকাস করে, যেমন রেখা এবং ভাঁজ; আবার পোলারাইজড চিত্রগুলির একটি সেট অর্জন করার সময়, এটি তালুর গঠন এবং অভ্যন্তরীণ বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ফোকাস করে, যেমন শিরা, হাড়, নরম টিস্যু ইত্যাদি। কাঁচা চিত্রগুলি প্রাথমিকভাবে হাত ধারণকারী চিত্রগুলির একটি সেট প্রদান করার জন্য প্রক্রিয়া করা হয়। এই চিত্রগুলি ভালভাবে আলোকিত, ফোকাসে থাকে এবং তালুকে একটি নির্দিষ্ট অবস্থানে, একটি নির্দিষ্ট ভঙ্গিতে এবং বাম বা ডান হাতের হিসাবে লেবেলযুক্ত দেখায়।

বর্তমানে, অ্যামাজনের পাম্পপ্রিন্ট শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যক্তিগত পরিচয় যাচাই করতে পারে এবং মাত্র 300 মিলিসেকেন্ডে অর্থ প্রদান সম্পূর্ণ করতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের স্ক্যানিং ডিভাইসে হাত রাখার প্রয়োজন হয় না, কেবল হাত নাড়িয়ে স্পর্শ ছাড়াই স্ক্যান করতে হয়। এই প্রযুক্তির ব্যর্থতার হার প্রায় 0.0001%। একই সময়ে, পাম্পপ্রিন্ট শনাক্তকরণ প্রাথমিক পর্যায়ে একটি দ্বিগুণ যাচাইকরণ - প্রথমবার বাহ্যিক বৈশিষ্ট্যগুলি অর্জনের জন্য এবং দ্বিতীয়বার অভ্যন্তরীণ সাংগঠনিক বৈশিষ্ট্যগুলি অর্জনের জন্য। নিরাপত্তার দিক থেকে অন্যান্য বায়োমেট্রিক প্রযুক্তির তুলনায়, উন্নত।

উপরোক্ত বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়াও, আইরিস স্বীকৃতি প্রযুক্তিও জনপ্রিয় করা হচ্ছে। আইরিস স্বীকৃতির মিথ্যা স্বীকৃতির হার 1/1000000 এর মতো কম। এটি মূলত পরিচয় সনাক্ত করার জন্য আইরিসের জীবন পরিবর্তনশীলতা এবং পার্থক্যের বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে।

বর্তমানে, শিল্পে ঐক্যমত্য হল যে একক পদ্ধতির স্বীকৃতির ক্ষেত্রে স্বীকৃতি কর্মক্ষমতা এবং সুরক্ষা উভয় ক্ষেত্রেই বাধা রয়েছে এবং মাল্টি-মডাল ফিউশন মুখ স্বীকৃতি এবং এমনকি বায়োমেট্রিক স্বীকৃতির ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি - কেবল বহু-ফ্যাক্টরের মাধ্যমেই নয়। স্বীকৃতির নির্ভুলতা উন্নত করার উপায়টি দৃশ্য অভিযোজনযোগ্যতা এবং বায়োমেট্রিক প্রযুক্তির গোপনীয়তা সুরক্ষাকে কিছুটা উন্নত করতে পারে। ঐতিহ্যবাহী একক-মোড অ্যালগরিদমের সাথে তুলনা করে, এটি আর্থিক-স্তরের মিথ্যা স্বীকৃতি হার (দশ মিলিয়নে একজনের মতো কম) আরও ভালভাবে পূরণ করতে পারে, যা বায়োমেট্রিক সনাক্তকরণের বিকাশের প্রধান প্রবণতাও।

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেম

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলি ইউনিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে একাধিক সেন্সর বা বায়োমেট্রিক ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, আইরিস স্বীকৃতি সিস্টেমগুলি বৃদ্ধ আইরিস দ্বারা ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে এবং জীর্ণ বা কাটা আঙুলের ছাপ দ্বারা ইলেকট্রনিক আঙুলের ছাপ স্বীকৃতি আরও খারাপ হতে পারে। যদিও ইউনিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলি তাদের শনাক্তকারীর অখণ্ডতার দ্বারা সীমাবদ্ধ, তবে এটি অসম্ভাব্য যে বেশ কয়েকটি ইউনিমোডাল সিস্টেম একই সীমাবদ্ধতার শিকার হবে। মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেম একই মার্কার থেকে তথ্যের সেট (অর্থাৎ, একটি আইরিসের একাধিক ছবি, বা একই আঙুলের স্ক্যান) বা বিভিন্ন বায়োমেট্রিক থেকে তথ্য (আঙুলের ছাপ স্ক্যান এবং ভয়েস স্বীকৃতি ব্যবহার করে, একটি কথ্য পাসকোড প্রয়োজন) পেতে পারে।

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলি এই ইউনিমোডাল সিস্টেমগুলিকে ক্রমানুসারে, একই সাথে, তাদের সংমিশ্রণে, অথবা সিরিজে একত্রিত করতে পারে, যা যথাক্রমে ক্রমিক, সমান্তরাল, শ্রেণিবদ্ধ এবং সিরিয়াল ইন্টিগ্রেশন মোডকে বোঝায়।

চ্যানসিসিটিভিএকটি সিরিজ তৈরি করেছেবায়োমেট্রিক লেন্সমুখ শনাক্তকরণ, হাতের ছাপ শনাক্তকরণের পাশাপাশি আঙুলের ছাপ শনাক্তকরণ এবং আইরিস শনাক্তকরণের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, CH3659A হল একটি 4k লো ডিস্টরশন লেন্স যা 1/1.8'' সেন্সরের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এতে কেবল 11.95 মিমি TTL সহ সমস্ত কাচ এবং কমপ্যাক্ট ডিজাইন রয়েছে। এটি 44 ডিগ্রি অনুভূমিক দৃশ্য ধারণ করে। হাতের ছাপ শনাক্তকরণের জন্য এই লেন্সটি আদর্শ।