বায়োমেট্রিক্স হলো মানব বৈশিষ্ট্য সম্পর্কিত শারীরিক পরিমাপ এবং গণনা। কম্পিউটার বিজ্ঞানে শনাক্তকরণ এবং প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণের একটি পদ্ধতি হিসেবে বায়োমেট্রিক প্রমাণীকরণ (বা বাস্তবসম্মত প্রমাণীকরণ) ব্যবহৃত হয়। এটি নজরদারির অধীনে থাকা গোষ্ঠীর ব্যক্তিদের শনাক্ত করতেও ব্যবহৃত হয়।

বায়োমেট্রিক শনাক্তকারী হলো এমন স্বতন্ত্র ও পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য যা কোনো ব্যক্তিকে চিহ্নিত করতে ও বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। বায়োমেট্রিক শনাক্তকারীগুলোকে প্রায়শই শারীরবৃত্তীয় বৈশিষ্ট্য হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়, যা শরীরের আকৃতির সাথে সম্পর্কিত। এর উদাহরণগুলোর মধ্যে রয়েছে, তবে এগুলোতেই সীমাবদ্ধ নয়: আঙুলের ছাপ, হাতের তালুর শিরা, মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ, ডিএনএ, হাতের তালুর ছাপ, হাতের জ্যামিতিক গঠন, আইরিস শনাক্তকরণ, রেটিনা এবং গন্ধ/সুবাস।

বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তিতে কম্পিউটার বিজ্ঞান, আলোকবিজ্ঞান ও শব্দবিজ্ঞানসহ অন্যান্য ভৌত বিজ্ঞান, জীববিজ্ঞান, বায়োসেন্সর ও জৈবপরিসংখ্যানের মূলনীতি, নিরাপত্তা প্রযুক্তি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি এবং আরও অনেক মৌলিক বিজ্ঞান ও উদ্ভাবনী প্রয়োগ প্রযুক্তি অন্তর্ভুক্ত। এটি একটি পূর্ণাঙ্গ বহুশাস্ত্রীয় প্রযুক্তিগত সমাধান।

সাম্প্রতিক বছরগুলোতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের সাথে সাথে বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তি আরও পরিপক্ক হয়েছে। বর্তমানে, মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ প্রযুক্তিই বায়োমেট্রিক্সের সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বমূলক।

মুখ শনাক্তকরণ

মুখ শনাক্তকরণ প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে মুখ সংগ্রহ, মুখ সনাক্তকরণ, মুখের বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং মুখ মিল শনাক্তকরণ। মুখ শনাক্তকরণ প্রক্রিয়ায় মেশিন লার্নিং-এর বিভিন্ন প্রযুক্তি যেমন অ্যাডাবুস অ্যালগরিদম, কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করা হয়।

মুখ শনাক্তকরণের প্রক্রিয়া

বর্তমানে, মুখের ঘূর্ণন, প্রতিবন্ধকতা, সাদৃশ্য ইত্যাদি প্রচলিত মুখ শনাক্তকরণের অসুবিধাগুলো ব্যাপকভাবে উন্নত করা হয়েছে, যা মুখ শনাক্তকরণের নির্ভুলতাকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে। ২ডি মুখ, ৩ডি মুখ, মাল্টি-স্পেকট্রাল মুখ—প্রতিটি মোডের জন্য আলাদা আলাদা ডেটা সংগ্রহের অভিযোজন পরিস্থিতি, ডেটা সুরক্ষার মাত্রা এবং গোপনীয়তার সংবেদনশীলতা ইত্যাদি রয়েছে। বিগ ডেটার ডিপ লার্নিং যুক্ত হওয়ায় ৩ডি মুখ শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ২ডি প্রজেকশনের ত্রুটিগুলো পূরণ করতে সক্ষম হয়েছে, যা দ্রুত একজন ব্যক্তির পরিচয় শনাক্ত করতে পারে এবং এটি দ্বিমাত্রিক মুখ শনাক্তকরণের প্রয়োগে একটি যুগান্তকারী অগ্রগতি এনেছে।

একই সাথে, মুখ শনাক্তকরণের নিরাপত্তা উন্নত করার জন্য বায়োমেট্রিক সনাক্তকরণ প্রযুক্তি বর্তমানে একটি মূল প্রযুক্তি হিসেবে ব্যবহৃত হচ্ছে, যা ছবি, ভিডিও, থ্রিডি মডেল এবং কৃত্রিম মুখোশের মতো জালিয়াতি কার্যকরভাবে প্রতিরোধ করতে পারে এবং ব্যবহারকারীর পরিচয় স্বাধীনভাবে নির্ধারণ করতে পারে। বর্তমানে, মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশের সাথে সাথে স্মার্ট ডিভাইস, অনলাইন ফিনান্স এবং ফেস পেমেন্টের মতো অনেক উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তা লাভ করেছে, যা প্রত্যেকের জীবন ও কর্মে গতি এবং সুবিধা নিয়ে এসেছে।

পামপ্রিন্ট শনাক্তকরণ

পামপ্রিন্ট রিকগনিশন হলো এক নতুন ধরনের বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তি, যা মানবদেহের হাতের তালুর ছাপকে লক্ষ্যবস্তু হিসেবে ব্যবহার করে এবং মাল্টিস্পেকট্রাল ইমেজিং প্রযুক্তির মাধ্যমে জৈবিক তথ্য সংগ্রহ করে। মাল্টি-স্পেকট্রাল পামপ্রিন্ট রিকগনিশনকে এমন একটি বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তির মডেল হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা বহু-পদ্ধতি এবং একাধিক লক্ষ্যবস্তুর বৈশিষ্ট্যকে একত্রিত করে। এই নতুন প্রযুক্তি ত্বকের বর্ণালী, হাতের তালুর ছাপ এবং শিরার মতো তিনটি শনাক্তযোগ্য বৈশিষ্ট্যকে একত্রিত করে একবারে আরও প্রচুর তথ্য সরবরাহ করে এবং লক্ষ্যবস্তুর বৈশিষ্ট্যগুলোর পার্থক্য করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।

এই বছর, অ্যামাজনের পাম রিকগনিশন প্রযুক্তি, যার সাংকেতিক নাম অরভিল, তার পরীক্ষা শুরু করেছে। স্ক্যানারটি প্রথমে হাতের তালুর বাহ্যিক বৈশিষ্ট্য, যেমন রেখা এবং ভাঁজের উপর ফোকাস করে এক সেট ইনফ্রারেড পোলারাইজড মূল ছবি সংগ্রহ করে; দ্বিতীয়বার পোলারাইজড ছবি সংগ্রহ করার সময়, এটি হাতের তালুর গঠন এবং অভ্যন্তরীণ বৈশিষ্ট্য, যেমন শিরা, হাড়, নরম টিস্যু ইত্যাদির উপর ফোকাস করে। কাঁচা ছবিগুলোকে প্রাথমিকভাবে প্রক্রিয়াজাত করে হাতের ছবি সম্বলিত একটি সেট তৈরি করা হয়। এই ছবিগুলো ভালোভাবে আলোকিত, ফোকাস করা এবং এতে হাতের তালু একটি নির্দিষ্ট দিকে ও ভঙ্গিতে থাকে এবং এগুলোকে বামহাতি বা ডানহাতি হিসেবে চিহ্নিত করা হয়।

বর্তমানে, অ্যামাজনের পামপ্রিন্ট শনাক্তকরণ প্রযুক্তি মাত্র ৩০০ মিলিসেকেন্ডে ব্যক্তিগত পরিচয় যাচাই এবং পেমেন্ট সম্পন্ন করতে পারে। এর জন্য ব্যবহারকারীকে স্ক্যানিং ডিভাইসে হাত রাখতে হয় না, শুধু স্পর্শ ছাড়াই হাত নাড়িয়ে স্ক্যান করা যায়। এই প্রযুক্তির ব্যর্থতার হার প্রায় ০.০০০১%। একই সাথে, পামপ্রিন্ট শনাক্তকরণ প্রাথমিক পর্যায়ে একটি দ্বৈত যাচাইকরণ প্রক্রিয়া – প্রথমবার বাহ্যিক বৈশিষ্ট্য এবং দ্বিতীয়বার অভ্যন্তরীণ প্রাতিষ্ঠানিক বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ করা হয়। নিরাপত্তার দিক থেকে এটি অন্যান্য বায়োমেট্রিক প্রযুক্তির তুলনায় উন্নত।

উপরোক্ত বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলো ছাড়াও, আইরিস শনাক্তকরণ প্রযুক্তিও জনপ্রিয় হচ্ছে। আইরিস শনাক্তকরণের ভুল শনাক্তকরণের হার ১/১০০০০০০-এর মতো কম। এটি মূলত পরিচয় শনাক্ত করার জন্য আইরিসের জীবনকালের অপরিবর্তনীয়তা এবং ভিন্নতার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে।

বর্তমানে, এই শিল্পে সর্বসম্মত ধারণা হলো যে, একক পদ্ধতির শনাক্তকরণে শনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা এবং নিরাপত্তা উভয় ক্ষেত্রেই সীমাবদ্ধতা রয়েছে। বহু-পদ্ধতির সংমিশ্রণ হলো মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ এবং এমনকি বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি—যা কেবল বহু-উপাদান পদ্ধতির মাধ্যমেই শনাক্তকরণের নির্ভুলতা বাড়ায় না, বরং বায়োমেট্রিক প্রযুক্তির দৃশ্য-অভিযোজন ক্ষমতা এবং গোপনীয়তার নিরাপত্তাও একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে উন্নত করতে পারে। প্রচলিত একক-পদ্ধতির অ্যালগরিদমের তুলনায়, এটি আর্থিক-স্তরের ভুল শনাক্তকরণের হার (যা প্রতি এক কোটিতে মাত্র একটি) আরও ভালোভাবে পূরণ করতে পারে, যা বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণের বিকাশের প্রধান প্রবণতাও বটে।

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেম

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলো ইউনিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলো কাটিয়ে উঠতে একাধিক সেন্সর বা বায়োমেট্রিক্স ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, বয়সজনিত কারণে আইরিস শনাক্তকরণ সিস্টেম ব্যাহত হতে পারে এবং ক্ষয়প্রাপ্ত বা কাটা আঙুলের ছাপের কারণে ইলেকট্রনিক ফিঙ্গারপ্রিন্ট শনাক্তকরণ ব্যবস্থা খারাপ হতে পারে। যদিও ইউনিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলো তাদের শনাক্তকারীর অখণ্ডতার দ্বারা সীমাবদ্ধ, তবে এমন সম্ভাবনা কম যে একাধিক ইউনিমোডাল সিস্টেম একই ধরনের সীমাবদ্ধতায় ভুগবে। মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলো একই মার্কার থেকে একাধিক তথ্য (যেমন, একটি আইরিসের একাধিক ছবি, বা একই আঙুলের স্ক্যান) অথবা বিভিন্ন বায়োমেট্রিক্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে (এর জন্য ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্ক্যান এবং ভয়েস রিকগনিশন ব্যবহার করে একটি কথিত পাসকোডের প্রয়োজন হয়)।

মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলো এই ইউনিমোডাল সিস্টেমগুলোকে পর্যায়ক্রমে, যুগপৎভাবে, এগুলোর সমন্বয়ে, অথবা ধারাবাহিকভাবে একীভূত করতে পারে, যা যথাক্রমে সিকোয়েনশিয়াল, প্যারালাল, হায়ারারকিক্যাল এবং সিরিয়াল ইন্টিগ্রেশন মোডকে নির্দেশ করে।

চ্যানসিসিটিভিএকটি সিরিজ তৈরি করেছেবায়োমেট্রিক লেন্সমুখ শনাক্তকরণ, হাতের তালুর ছাপ শনাক্তকরণ, সেইসাথে আঙুলের ছাপ এবং আইরিস শনাক্তকরণের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, CH3659A হলো একটি ৪কে লো ডিসটর্শন লেন্স যা ১/১.৮'' সেন্সরের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এটি সম্পূর্ণ কাঁচের তৈরি এবং এর ডিজাইন কম্প্যাক্ট, সাথে রয়েছে মাত্র ১১.৯৫ মিমি টিটিএল। এটি ৪৪ ডিগ্রি হরাইজন্টাল ফিল্ড অফ ভিউ ধারণ করে। এই লেন্সটি হাতের তালুর ছাপ শনাক্তকরণের জন্য আদর্শ।