Face recognition තාක්ෂණයන් අද වෙද්දී images හෝ videos වල ඉන්න මිනිසුන් හඳුනා ගන්න භාවිත වෙන තාක්ෂණික ක්‍රමවේදයක් විදිහට සරලව හඳුන්වන්න පුළුවන්.
කෘතීම බුද්ධි වැඩසටහන් (Artificial intelligence - AI) හා ඒ ආශ්‍රිත ක්‍රමවේදයන්, ඇල්ගොරිතමයන් වල දියුණුව අද වෙද්දී Face recognition තාක්ෂණය නවමු මානයක් වෙත රැගෙන යන්නට සමත් ව තියෙනවා.
Computer Vision කියන තාක්ෂණික ක්‍රමවේදය හා ඒ හා සබැඳි Deep learning, Image processing වැනි තාක්ෂණයන් බොහෝ විට මේ Facial Recognition බලගන්වන්නට භාවිත වෙනවා.
මේවා එකට ක්‍රියා කරන ඇල්ගොරිතම කට්ටලයක් තුලින්, වීඩියෝවල හෝ නිශ්චල රූපවල සිටින පුද්ගලයන් හඳුනා ගැනීමට ඇල්ගොරිතමවලට ඉඩ හැකියාව ලැබෙනවා.
මෙම තාක්ෂණය ජෛවමිතික සත්‍යාපනයේ එහෙම නැති නම් biometric authentication වලදී ඉතාම සුලභව භාවිතයට ගැනෙන බව ඔබ අනිවාර්යෙන්ම දන්නවා ඇති. නමුත් මේ තාක්ෂණය මෙතින් එහාට බොහොම විහිදුනු පුළුල් තාක්ෂණයක් විදිහට හඳුවන්න පුළුවන්.
මේ ලිපිය ඔස්සේ Facial Recognition කොහොමද biometric authentication වලින් එහාට භාවිත වෙන්නේ සහ මෙහි තිබෙන අඳුරු පැතිකඩ පිළිබඳවත් කතා කරන්න මම බලාපොරොත්තු වෙනවා.
Facial Recognition වැඩ කරන්නේ කොහොමද?
Facial recognition මෘදුකාංගයක් එහෙම නැති නම් software එකකදී සරලවම වෙන්නේ Deep Learning ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් පුද්ගලයෙකුගේ මුහුණේ තියෙන ආවේනික ලක්ෂණයන් සියල්ල face print එකක් ලෙස mapping කිරීමක් නැති නම් යම් ආකාරයක සුවිශේෂ සිතියම් ගත කිරීමක්.
පසුව, අදාළ පුද්ගලයා හඳුනා ගැනීමට අවශ්‍ය වූ විට, මේ පද්ධතිය ඔබේ mugshot එක හෝ digital pic එක මෙම ගබඩා කර ඇති face print mapping එකට සංසන්දනය කර ඒ අදාළ පුද්ගලයා බව තහවුරු කර ගැනීම සිදු කරනවා.
Face recognition පද්ධති AI algorithms සහ ML (machine learning) භාවිතා කර ඡායාරූපයක හෝ වීඩියෝවක මිනිස් මුහුණු හඳුනා ගැනීම සිදු කරනවා. එය ආරම්භ වන්නේ මුහුණු වල සාමාන්‍ය අංගයන් සෙවීමෙන් - ඇස්, ඇහි බැම, නාසය, මුඛය, නාස්පුඩු සහ කළු ඉංගිරියාව. ඊට පසු, එය මිනිස් මුහුණක් බව සහතික කිරීම සඳහා විශාල රූප එකතුවක් හෝ faceprint එකතුවක් හා සන්සන්දනය කිරීම සිදු වෙනවා.
Facial recognition applications පුද්ගල මුහුණක ප්‍රධාන ස්ථාන 80 (nodal points)ක් පමණ face print mapping එකට භාවිත කරනවා. උදාහරණ විදිහට ඔබේ නාසයේ දිග හෝ පළල, ඔබේ ඇස් කුහර කෙතරම් ගැඹුරුද, හෝ ඔබේ කම්මුල්වල හැඩය වැනි ඔබේ මුහුණේ ප්‍රධාන කොටස්වල කුඩා සලකුණු මේ වෙත භාවිත වෙන්න පුළුවන්.
facial recognition system බොහෝ විට 80 nodal points විතරක් භාවිත කලාට හඳුනාගත යුතු පුද්ගලයාගේ mugshot එක අවශ්‍ය මට්ටමට පැහැදිලි අවස්ථා වලදී ඉතාම ඉක්මනින් අදාළ පුද්ගලයා හඳුනා ගැනීමට මේ පද්ධති වලට හැකියාව තිබෙනවා.
කොහොම නමුත්, මුහුණ අර්ධ වශයෙන් අපැහැදිලි නම් හෝ ඉදිරියට මුහුණ නොදී හඳුනාගත යුතු පුද්ගලයාගේ රූපයෙ පැතිකඩක් පමණක් තිබේ නම්, මෙම වර්ගයේ මෘදුකාංග 100% නිවැරදි හඳුනා ගැනීම් කරන්න අපොහොසත් වෙන්න පුළුවන්.
National Institute of Standards and Technology (NIST) එකට අනුව 1993 සිට සෑම වසර දෙකකට වරක් Facial Recognition සිස්ටම් වල false positives ලැබීමේ සම්භාවිතාවය අඩකින් අඩු ව තිබෙනවා. කෘතිම බුද්ධිය (AI) එක්ක මේ Facial Recognition එකතු වීම මේ තාක්ෂණයේ ශක්‍යතාවන් (capability, capacity) ඉතාම ඉහල මට්ටමකට ඔසවා තබන්නට හේතුව තිබෙනවා.
ඡායාරූප හෝ වීඩියෝවල සිටින පුද්ගලයන් හෝ වස්තූන් හඳුනා ගැනීමට AI බොහෝවිට computer vision technology (CNN) වැනි ක්‍රමවේදයන් භාවිතයට ගන්නවා. මේ සඳහා deep learning, computer vision algorithms, සහ image processing වැනි තවත් තාක්ෂණ ක්‍රමවේද රැසක සහය අත්‍යවශ්‍ය වෙනවා.
Facial Recognition භාවිතයන් හා වාසි
- ජංගම දුරකථන නිෂ්පාදකයින් මේ තාක්ෂණය smart දුරකථන වෙත එක කරමින් දුරකතනයේ ආරක්ෂක ක්‍රමෝපායක් ලෙස භාවිතයට ඉඩ ලබා දී තිබෙනවා.
- රෝහල් වෙත Facial Recognition තාක්ෂණයන් භාවිතා කර, රෝගීන් පිළිබඳ වාර්තාවක් තබා ගැනීම මගින් හදිසි අවස්ථාවක හෝ රෝගියා සමග වාචික සන්නිවේදනය අපහසු අවස්තාවක වුවත් රෝගියාගේ සියලු විස්තර එසැනින් කාර්යමණ්ඩලය වෙත ලබාගැනීම පහසු වෙනවා.
- නීතිය බලාත්මක කරන ආයතන වෙත පහසුවෙන් සැකකරුවන් හා නීතිය කඩ කරන්නන් හඳුනා ගැනීමට හැකි වෙනවා.
- Facebook වැනි සමාජ මාධ්‍ය වෙබ් අඩවි ඔබව ඡායාරූප වලට ටැග් කිරීමට මේ තාක්ෂණය භාවිත කරනවා. (නමුත් අද වෙද්දී Facebook නම් මේ පහසුකම ඉවත් කරන්න කටයුතු කර තිබෙනවා.)
මීට අමතරව Facial Recognition තාක්ෂණයන් භාවිතයේ වාසි ගණනාවක් තිබෙනවා.
- Authentication (සත්‍යාපනය) සඳහා උපාංගයක් භෞතිකව සම්බන්ධ කර ගැනීමට අවශ්‍ය නැත- ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් වැනි Biomatric authentication ක්‍රමවලට සාපේක්ෂව මෙය ඉතාම පහසුවක්.
- අනෙක් biometric authentication techniques හා සංසන්දනය කිරීමේදී අඩු processing powwer එකක් වැයවීම.
- පවතින ආරක්ෂක උපාංග හෝ ක්‍රමවේදයන් හා ඉතා පහසුවෙන් සම්බන්ධ කිරීම් හා ඒකාබද්ධ කිරීම් සිදු කල හැකිවීම.
- යම් මට්ටමකට automate authentication දක්වා යා හැක.
ආරක්ෂාව සහ පෞද්ගලිකත්වය පිළිබඳ ගැටළු
- ඇමරිකාව වැනි දියුණු රටවල් වල පවා Facial recognition හා Security and privacy concerns පිළිබඳ හා ජෛවමිතික දත්ත ආරක්ෂා කිරීම සඳහා නිශ්චිත ෆෙඩරල් නීති නොමැති කම පුදුමයට කරුණක් බව කිව යුතුමයි.
- ඔබ දන්නවා ද? එක්සත් ජනපදයේ ජනගහනයෙන් අඩකට වඩා වැඩි පිරිසකගේ මුහුණු සලකුණු දැනටමත් දැනුවත් ව හෝ නොදැනුවත්වම යම් දත්ත ගබඩාවක ඇති බවට වාර්තා පල වෙනවා. මෙහි භයානකම දේ නම්, මෙම දත්ත හැකර්වරුන් විසින් සොරකම් කළ හැකි අතර, ඔබට හෝඩුවාවක් නොමැතිව ඔබේ පුද්ගලික අන්තර්ජාලයට හෝ ඩාර්ක් වෙබ් වෙත එක වෙන්නට ඉඩ තිබෙනවා.
- රාජ්‍ය ආයතන හෝ වෙළඳ දැන්වීම්කරුවන්ට ඔබ යන ස්ථානය සහ ඔබ කරන දේ පිළිබඳව ට්‍රැක් කිරීමට මේ තාක්ෂණය ඉතාම පහසුවෙන් භාවිතා කල හැකි වෙනවා.
- European Union එක වැනි සංවිධාන The General Data Protection Regulation (GDPR) වැනි පනත් ඔස්සේ පෞද්ගලිකත්ව හා ආරක්ෂණ ගැටළු වලට යම් දුරකට හෝ නීති රෙගුලාසි ගෙන ඒමට දැඩි උත්සහයක් දරනවා.
මේ පිළිබඳව වැඩිදුර විස්තර දැනගැනීම සඳහා techtarget.com වෙබ් අඩවිය සහ Curiocial.com වෙබ් අඩවිය භාවිතා කළ හැක.