നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ മനുഷ്യ ഘടകത്തിന്റെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങൾ നാലാം തലമുറ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കിടയിൽ വർദ്ധിച്ചതായി കാണുന്നു, ഇത് വ്യക്തികൾ ആളുകളേക്കാൾ കമ്പ്യൂട്ടറുമായാണ് ഇടപഴകുമെന്ന് പ്രവചിക്കുന്നത്. വികസിത സ്മാർട്ട് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ ഇടപെടലിന്റെ പ്രധാന ഉള്ളടക്കം വ്യക്തികളുടെ തിരിച്ചറിയൽ, രേഖകളുടെ കൃത്യത, അവരുടെ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയാണ്.
രേഖകളോ വ്യക്തിയോ ശരിയാണെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുമ്പോൾ, ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗം സാക്ഷാത്കരിക്കപ്പെടും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സംവിധാനങ്ങളിൽ, പാസ്‌വേഡ് മറക്കുക, പാസ്‌വേഡ് മോഷ്ടിക്കുക, മനുഷ്യ ഉത്ഭവം കാരണം സമയം നഷ്ടപ്പെടുക തുടങ്ങിയ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു.
ബയോമെട്രിക് എന്ന വാക്ക് "ബയോ" (ലൈഫ്), "മെട്രോൺ" (അളവ്) എന്നീ വാക്കുകളിൽ നിന്നാണ് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്, ഇത് ബയോളജിക്കൽ ഡാറ്റ അളക്കുന്നതിനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ശാസ്ത്രമാണ്. വ്യക്തികളുടെ ശാരീരികവും പെരുമാറ്റപരവുമായ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അവരെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ച കമ്പ്യൂട്ടർ നിയന്ത്രിത സംവിധാനങ്ങളായും ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങളെ നിർവചിക്കാം. മനുഷ്യ ജീവശാസ്ത്രത്തിന്റെ പ്രത്യേകതയാണ് തിരിച്ചറിയലിൽ ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന കാരണം.ഓരോ വ്യക്തിക്കും തനതായ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉണ്ട്. ഓരോ വ്യക്തിക്കും സമാനമായ ജീവശാസ്ത്രപരമായ സവിശേഷത സാധ്യമല്ലെങ്കിലും, മറ്റുള്ളവർക്ക് ഉപയോഗിക്കാനും അനുകരിക്കാനും വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, ആളുകൾക്ക് സമാന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, ഈ റെക്കോർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കാനും സജീവമാക്കാനും കഴിയില്ല. അതിനാൽ, സുരക്ഷ ആവശ്യമുള്ള മേഖലകളിൽ ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഏറ്റവും ഫലപ്രദവും കൃത്യവുമായ പരിഹാരമാണ്. ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങൾ അടിസ്ഥാനപരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് വ്യക്തിക്ക് മാത്രമുള്ളതും മാറ്റാൻ കഴിയാത്തതും മറ്റുള്ളവരിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നതുമായ ശാരീരികമോ പെരുമാറ്റമോ ആയ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്ന സവിശേഷതയാണ്. ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളെ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിന്, തിരിച്ചറിയലും സ്ഥിരീകരണവും അടങ്ങുന്ന രണ്ട്-ഘട്ട സംവിധാനങ്ങളാണ് ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങൾ. തിരിച്ചറിയൽ ഭാഗത്ത്, റെക്കോർഡുകൾ ശേഖരിക്കുകയും ഈ രേഖകൾ ആ വ്യക്തിക്ക് മാത്രമുള്ള ഒരു ഏകീകൃത കോഡായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കൽ ഭാഗത്ത്, ഈ ശേഖരിച്ച രേഖകൾ ബന്ധപ്പെട്ട വ്യക്തിയുമായി ഉടനടി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ഫലത്തിൽ എത്തിച്ചേരുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബയോമെട്രിക് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഏറ്റവും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികൾ ചുവടെ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.
- മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
- ഐറിസ് തിരിച്ചറിയൽ
- വിരലടയാള തിരിച്ചറിയൽ
- കൈ ജ്യാമിതി തിരിച്ചറിയൽ
- ശബ്ദം തിരിച്ചറിയൽ
മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്നത് ഒരു ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ വിഷയമാണ്, അത് ഇന്ന് അതിന്റെ പ്രാധാന്യം അതിവേഗം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ കൂടാതെ വിരലടയാളം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം വലിയ ബുദ്ധിമുട്ടില്ലാതെ ചെയ്യുന്ന ഒരു ദൗത്യമാണിത്. മനുഷ്യ മുഖത്തിന് വളരെ വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളുണ്ട്, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം മുഖത്തിന്റെ ദൃശ്യ വിവരങ്ങൾ ബയോമെട്രിക് ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ഘടനയുണ്ട്, അതിനാൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണ്. എന്നാൽ തലച്ചോറിന്റെ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രവർത്തനമായ പഠനത്തിനായി ഇത് അനുകരിക്കാവുന്നതാണ്.
സിമുലേഷൻ വഴി തലച്ചോറിന്റെ അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവഹിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങൾ മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിരിക്കുന്ന മുഖചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് അറിയപ്പെടുന്ന ആളുകളുടെ മുഖചിത്രങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ പരിശോധിക്കുന്നതിനോ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം നിർവചിക്കാം. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ വ്യക്തിയെ രേഖപ്പെടുത്തുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതിയും മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യകതയും കാരണം, സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഈ മേഖലയിലെ ഗവേഷണം അതിവേഗം വർദ്ധിച്ചു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഹൈപ്പർലിങ്ക് "https://www.perkotek.com/yuz-tanima-sistemi” യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിന്റെ ചരിവ് ചിത്രം സിസ്റ്റം പ്രക്രിയയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലഭിച്ച ഗ്രാഫിൽ നിന്ന് ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചു. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിൽ ലഭിച്ച ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയ നടത്തിയത്. മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിന് വികസിപ്പിച്ച രീതി വിജയകരമാണെന്ന് പരീക്ഷണങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്.
ടേൺസ്റ്റൈൽ സംവിധാനവും മുഖം തിരിച്ചറിയലും എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
കമ്പനികൾ, പൊതു സ്ഥാപനങ്ങൾ, ഫാക്ടറികൾ, ആശുപത്രികൾ, ലബോറട്ടറികൾ, വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങൾ, കായിക കേന്ദ്രങ്ങൾ, അംഗങ്ങളുടെ ട്രാക്കിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ, ഉപയോക്തൃ സ്ഥിരീകരണ സംവിധാനങ്ങൾ, വിദ്യാർത്ഥി ഡോർമിറ്ററികൾ, ക്ലാസ് മുറികൾ, സർവ്വകലാശാലകൾ, ഹോട്ടലുകൾ, സ്റ്റോറുകൾ തുടങ്ങി നിരവധി മേഖലകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ജിമ്മുകളിലെ അംഗങ്ങളുടെ ഫോളോ-അപ്പിൽ അംഗമല്ലാത്തവരുടെ പ്രവേശനവും പുറത്തുകടക്കലും തടയുന്നതിന്, ടൂർണിക്കറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളും സമാനമായ നിരവധി മേഖലകളും. നൂറ് ഹൈപ്പർലിങ്ക് "https://www.perkotek.com/yuz-okuma-cihazi/”okuma ഉപകരണത്തിൽ റെക്കോർഡ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന മുഖങ്ങൾ, ആരുടെ റഫറൻസ് പോയിന്റുകൾ അൽഗോരിതം വഴി സംഖ്യാ ഡാറ്റയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അവ സിസ്റ്റം ഡാറ്റാബേസിൽ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. മുഖം വീണ്ടും വായിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, 1 സെക്കൻഡ് പോലെ വളരെ ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയ നടക്കുന്നു, ഡാറ്റ വെരിഫിക്കേഷൻ പൂർത്തിയായി. ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ദീർഘനേരം കാത്തിരിക്കില്ല. അവ വളരെ ചിട്ടയായതും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ്. പരിശോധിച്ച ഡാറ്റ API-യുടെ സഹായത്തോടെ ആവശ്യമുള്ള പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.
ജീവനക്കാരുടെ എൻട്രി-എക്സിറ്റ് സമയം എടുക്കുന്നതിനും അതനുസരിച്ച് പേറോൾ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതിനും വേതനം നൽകുന്നതിനും ഉപയോഗ ആവശ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. എൻട്രി, എക്സിറ്റ് സമയങ്ങളിലെ പോരായ്മകൾ കണക്കാക്കുകയും സിസ്റ്റത്തിൽ കാണുകയും വിലനിർണ്ണയത്തിൽ പ്രതിഫലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പേഴ്സണൽ എൻട്രിയും എക്സിറ്റ് ട്രാക്കിംഗും വളരെ വിശ്വസനീയവും എളുപ്പമുള്ളതുമായ സംവിധാനമാണിത്.
അഭിപ്രായമിടുന്ന ആദ്യയാളാകൂ