মুখের স্বীকৃতি: এটি কীভাবে কাজ করে, এর সুবিধা, চ্যালেঞ্জ এবং গোপনীয়তার উদ্বেগ

মানুষ মুখমণ্ডল চিনতে পারদর্শী, কিন্তু আমরা খুব স্বাভাবিকভাবেই মুখের অভিব্যক্তি এবং আবেগও অনুধাবন করতে পারি। গবেষণা বলছে, কোনো মুখ দেখানোর ৩৮০ মিলিসেকেন্ডের মধ্যে এবং অপরিচিত মুখ ৪৬০ মিলিসেকেন্ডের মধ্যে আমরা ব্যক্তিগতভাবে পরিচিত মুখ শনাক্ত করতে পারি। তবে, মানুষের এই সহজাত গুণের এখন প্রতিযোগী হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং কম্পিউটার ভিশন। এই অগ্রণী প্রযুক্তিগুলো এমন সব সমাধান তৈরিতে সাহায্য করছে যা আগের চেয়ে আরও নির্ভুল ও কার্যকরভাবে মানুষের মুখ শনাক্ত করতে পারে।

এই সর্বাধুনিক উদ্ভাবনী এবং অনাক্রমণাত্মক প্রযুক্তিগুলো জীবনকে আরও সহজ ও আনন্দদায়ক করে তুলেছে। মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ প্রযুক্তি একটি দ্রুত বিকাশমান প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে। ২০২০ সালে, মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ বাজারের মূল্য ছিল ৩.৮ বিলিয়ন ডলার , এবং ২০২৫ সালের মধ্যে এর আকার দ্বিগুণ হয়ে ৮.৫ বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাবে বলে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে।

মুখের স্বীকৃতি কী?

ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি মুখের বৈশিষ্ট্য ম্যাপ করে এবং সঞ্চিত ফেসপ্রিন্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে একজন ব্যক্তিকে শনাক্ত করতে সাহায্য করে। এই বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিটি লাইভ ইমেজের সাথে সঞ্চিত ফেস প্রিন্টের তুলনা করতে গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। মুখ সনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার একটি মিল খুঁজে পেতে চিত্রের ডাটাবেসের সাথে ক্যাপচার করা চিত্রের তুলনা করে।

বিমানবন্দরের নিরাপত্তা বৃদ্ধি, অপরাধী শনাক্তকরণে আইন প্রয়োগকারী সংস্থার সহায়তা, ফরেনসিক বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য নজরদারি ব্যবস্থার মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহৃত হয়ে আসছে ।

মুখের স্বীকৃতি কিভাবে কাজ করে?

মুখ শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যারটি কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে মুখের স্বীকৃতি ডেটা সংগ্রহ এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে শুরু হয়। ছবিগুলিকে উচ্চ স্তরের ডিজিটাল স্ক্রীনিং করা হয় যাতে কম্পিউটার একটি মানুষের মুখ, একটি ছবি, একটি মূর্তি বা এমনকি একটি পোস্টারের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে৷ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, ডেটাসেটের নিদর্শন এবং মিলগুলি চিহ্নিত করা হয়। ML অ্যালগরিদম মুখের বৈশিষ্ট্যের নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে যে কোনও প্রদত্ত চিত্রে মুখ সনাক্ত করে:

• মুখের উচ্চতা থেকে প্রস্থের অনুপাত
• মুখের রং
• প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের প্রস্থ – চোখ, নাক, মুখ এবং আরও অনেক কিছু।
• স্বাতন্ত্র্যসূচক বৈশিষ্ট্য

বিভিন্ন মুখের যেমন আলাদা বৈশিষ্ট্য থাকে, তেমনই ফেসিয়াল রিকগনিশন সফটওয়্যারও থাকে। যাইহোক, সাধারণভাবে, যেকোনো মুখের স্বীকৃতি নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করে কাজ করে:

1. মুখের সনাক্তকরণ

   ফেসিয়াল টেকনোলজি সিস্টেম ভিড়ের মধ্যে বা স্বতন্ত্রভাবে একটি মুখের ছবি চিনতে এবং সনাক্ত করে। প্রযুক্তিগত অগ্রগতি সফ্টওয়্যারের পক্ষে মুখের ছবি সনাক্ত করা সহজ করে তুলেছে এমনকি ভঙ্গিতে সামান্য তারতম্য থাকলেও - ক্যামেরার দিকে মুখ করা বা এটি থেকে দূরে তাকানো।

2. মুখের বিশ্লেষণ

   এর পরে ক্যাপচার করা ছবির বিশ্লেষণ। ক মুখ শনাক্তকরণ সিস্টেম চোখের মধ্যে দূরত্ব, নাকের দৈর্ঘ্য, মুখ এবং নাকের মধ্যে স্থান, কপালের প্রস্থ, ভ্রুর আকৃতি এবং অন্যান্য বায়োমেট্রিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির মতো অনন্য মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

   মানব মুখের স্বতন্ত্র ও শনাক্তযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলোকে নোডাল পয়েন্ট বলা হয় এবং প্রতিটি মানব মুখে প্রায় ৮০টি নোডাল পয়েন্ট থাকে। মুখের ম্যাপিং, জ্যামিতি শনাক্তকরণ এবং ফটোমেট্রির মাধ্যমে রিকগনিশন ডেটাবেস ব্যবহার করে নির্ভুলভাবে মুখমণ্ডল বিশ্লেষণ ও শনাক্ত করা সম্ভব ।

3. ছবি রূপান্তর

   মুখের ছবি তোলার পর, ব্যক্তির বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে অ্যানালগ তথ্যকে ডিজিটাল ডেটাতে রূপান্তরিত করা হয়। যেহেতু মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলো শুধু সংখ্যা শনাক্ত করে, তাই ফেসিয়াল ম্যাপকে একটি গাণিতিক সূত্রে রূপান্তর করা প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। মুখের এই সংখ্যাসূচক উপস্থাপনা, যা ফেসপ্রিন্ট নামেও পরিচিত, সেটিকে এরপর মুখের একটি ডেটাবেসের সাথে তুলনা করা হয়।

4. একটি ম্যাচ সন্ধান করা

   চূড়ান্ত ধাপ হল পরিচিত মুখের বেশ কয়েকটি ডাটাবেসের সাথে আপনার ফেস প্রিন্টের তুলনা করা। প্রযুক্তি ডাটাবেসের সাথে আপনার বৈশিষ্ট্যগুলিকে মেলানোর চেষ্টা করে।

মিলে যাওয়া ছবি সাধারণত ব্যক্তির নাম ও ঠিকানা দিয়ে ফেরত দেওয়া হয়। এই ধরনের তথ্য অনুপস্থিত থাকলে, ডাটাবেসে সংরক্ষিত ডেটা ব্যবহার করা হয়। 

ফেসিয়াল রিকগনিশন কোথায় ব্যবহার করা হয়?

আজ, ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেমগুলি দৈনন্দিন জীবনে প্রবেশ করছে এবং তাদের ব্যবহার প্রায়শই অলক্ষিত হতে পারে। জীবনকে সহজ করতে এবং নিরাপত্তা যোগ করতে, এখানে মুখের স্বীকৃতি একটি পার্থক্য তৈরি করার কয়েকটি বিশিষ্ট উদাহরণ রয়েছে।

• স্বাস্থ্যসেবা: চিকিত্সকরা মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে স্কিমিং করে শিশুদের কিছু বিরল জেনেটিক ব্যাধি সনাক্ত করতে মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করেন। যে একটি উদাহরণ হবে Face2Gene অ্যাপ, যা শিশুর নুনান সিনড্রোম নাকি অ্যাঞ্জেলম্যান সিনড্রোম আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করার জন্য পরিচিত কেসের সাথে রোগীর মুখের গঠনের তুলনা করে।
• হোটেল: কিছু হোটেল তাদের চেক-ইন দ্রুত করতে ফেসিয়াল রিকগনিশন ইনস্টল করছে। চীনে, দ ম্যারিয়ট হোটেল অতিথিদের একটি লবিতে প্রবেশ করতে দেয় একটি দ্রুত মুখের স্ক্যানের জন্য কিয়স্ক, সামনের ডেস্কে দীর্ঘ লাইন এড়িয়ে প্রবেশদ্বারটিকে একটি আনন্দদায়ক ব্যাপার করে তুলুন।
• অভিগম্যতা: এটি দৃষ্টি প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের সহজেই নিজেদেরকে প্রমাণীকরণ করতে দেয়। তাদের আর পাসওয়ার্ড, পিন বা অন্য কিছুর প্রয়োজন নেই। মুখের স্বীকৃতির সাহায্যে, তারা ব্যাঙ্কিং অ্যাপগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে বা ডিভাইসগুলি আনলক করতে পারে, যা দৈনন্দিন কাজগুলিকে অনেক বেশি সম্ভাব্য করে তোলে৷
• শ্রেণীকক্ষ: নিরাপত্তার দিক ছাড়াও, রাস্তার স্কুলগুলি শিক্ষার্থীদের ব্যস্ততা নিরীক্ষণের জন্য ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহার করছে। উদাহরণস্বরূপ, সিস্টেমগুলি আপনাকে সতর্ক করতে পারে যে শিক্ষার্থীরা ক্লাসে শেখার দিকে মনোযোগ দিচ্ছে কিনা, শিক্ষকদের তাদের পদ্ধতিগুলি অবিলম্বে পরিবর্তন করতে দেয়।
• ইভেন্ট নিরাপত্তা: ফেসিয়াল রিকগনিশন টেকনোলজি কনসার্ট এবং স্পোর্টস গেমের মতো বড় ইভেন্টগুলিতে ভিড়ের ব্যবস্থাপনা এবং নিরাপত্তা বাড়াতে একটি অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেয়েছে। একটি উদাহরণ টিকিটধারীদের যাচাই করতে এবং অননুমোদিত প্রবেশ নিষিদ্ধ করার জন্য স্টেডিয়ামের গেটে এটি স্থাপন করা হবে।
• গাড়ি: অটোমেকাররা এখন আরও ভালো ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার জন্য তাদের গাড়িতে ফেসিয়াল রিকগনিশনকে একীভূত করছে। কিছু যানবাহন চালকের মুখ চিনতে পারে সিট পজিশন এবং আয়নাগুলির স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় করতে এবং এমনকি নির্দিষ্ট প্লেলিস্ট খেলতে পারে।

[আরও পড়ুন: এআই ইমেজ রিকগনিশন কী? এটি কীভাবে কাজ করে এবং কিছু উদাহরণ ]

ফেসিয়াল রিকগনিশনের সুবিধাগুলি কী কী

মুখের স্বীকৃতি একটি অপেক্ষাকৃত নতুন প্রযুক্তি এবং একাধিক ইতিবাচক প্রস্তাব দেয়। এখানে ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহারের কিছু সুবিধা রয়েছে:

• জননিরাপত্তা বৃদ্ধি: পুলিশ বিভাগগুলি নিখোঁজ ব্যক্তি এবং ওয়ান্টেড অপরাধীদের সনাক্ত করার জন্য মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, পুলিশ বিভাগগুলিতে ভারত সফলভাবে হারানো শিশুদের তাদের পরিবারের কাছে ফিরিয়ে এনেছে নিখোঁজ-ব্যক্তি ডাটাবেসের সাথে তাদের ফটোগুলি মিলানোর পরে।
• নিরাপদ লেনদেন: অনেক ব্যাঙ্ক এবং পেমেন্ট সিস্টেম তাদের লেনদেন নিরাপদ করতে মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে। যেমন, Alipay, চীনে, একজন ব্যবহারকারী কেবল তাদের মুখ স্ক্যান করার অনুমতি দিয়ে একটি অর্থপ্রদান অনুমোদন করতে পারেন, তাই প্রতারণার ঘটনা হ্রাস করা এবং নগদবিহীন অর্থ প্রদানে সুবিধা প্রদান করা।
• উন্নত স্বাস্থ্যসেবা: হাসপাতালগুলি রোগীদের ডিরেক্টরিগুলিকে নির্বিঘ্নে অ্যাক্সেস করতে এবং রেজিস্ট্রেশন প্রক্রিয়ার গতি বাড়াতে মুখের স্বীকৃতি সিস্টেমগুলিকে চালিত করেছে৷ কিছু সিস্টেম এমনকি রোগীদের শারীরিক ব্যথা বা মানসিক অশান্তি সনাক্ত করে, এইভাবে ডাক্তারদের আরও ভাল যত্ন প্রদান করতে সক্ষম করে।
• নিরাপত্তা: ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি স্মার্টফোনের নিরাপত্তা চিরতরে বদলে দিয়েছে। অ্যাপলের ফেস আইডি শুধুমাত্র একটি ফোন আনলক করে না, এটি ডিজিটাল ওয়ালেট এবং ব্যাঙ্কিং অ্যাপের মতো সংবেদনশীল অ্যাপগুলির সুরক্ষাও সক্ষম করে।

ফেসিয়াল রিকগনিশনের অসুবিধা

এর কিছু সুবিধা আছে; তবে, আরও উল্লেখযোগ্যভাবে, এটি নৈতিকতা, গোপনীয়তা এবং নির্ভুলতার সমস্যাগুলি উত্থাপন করে। নিচে কিছু অপূর্ণতা রয়েছে:

• ভুল অভিযোগ: ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম ভুল অভিযোগ আনতে পারে। র‍্যান্ডাল রিডের উদাহরণ, যাকে 2022 সালে লুইসিয়ানাতে একটি অপরাধের জন্য মুখের শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে ডিএনএর সাথে ভুল শনাক্তকরণের ভিত্তিতে গ্রেপ্তার করা হয়েছিল, প্রকৃতপক্ষে এমন একটি জায়গা যেখানে তিনি কখনও পা রাখেননি।
• সাংস্কৃতিক এবং লিঙ্গ পক্ষপাত: গবেষণায় দেখা গেছে যে মুখের শনাক্তকরণ সিস্টেমগুলি রঙের মানুষ এবং মহিলাদের চেনার ক্ষেত্রে কম সঠিক। এই সিস্টেমগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে মার্কিন সরকারের জন্য প্রস্তুত একটি বিশদ প্রতিবেদনে, এটা পাওয়া গেছে যে তারা নিয়মিতভাবে সংখ্যালঘু পটভূমির লোকদের ভুল শনাক্ত করে, সম্ভাব্য অন্যায় গ্রেপ্তার বা আইন প্রয়োগকারী বৈষম্যের দিকে পরিচালিত করে।
• গোপনীয়তার আক্রমণ: মুখের স্বীকৃতির স্থানটি এখন নৈতিক উদ্বেগ বাড়ায় কারণ এটি বায়োমেট্রিক ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে, কখনও কখনও সম্মতি ছাড়াই। উদাহরণ হিসেবে, কিছু খুচরা দোকান গ্রাহকের আচরণ ট্র্যাক করতে মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তি ব্যবহার করে, যার ফলে নজরদারি এবং ব্যক্তিগত স্বাধীনতা নিয়ে উদ্বেগ দেখা দেয়।
• তথ্য নিরাপত্তার দুর্বলতা: মুখের তথ্য সংরক্ষণের কাজটিই একজনকে হ্যাকিংয়ের শিকার করে; যেহেতু হ্যাকাররা সংবেদনশীল বায়োমেট্রিক তথ্য ক্র্যাক করেছে, ব্ল্যাক হ্যাট হ্যাকাররা মাত্র দুই মিনিটের মধ্যে তা দেখিয়েছে অ্যাপলের ফেস আইডি হ্যাক হতে পারে.

[আরও পড়ুন: কম্পিউটার ভিশনের জন্য ২৭টি ফ্রি ইমেজ ডেটাসেট ]

ফেসিয়াল রিকগনিশনের উদাহরণ

• আমাজন স্বীকৃতি: অ্যামাজন ক্লাউড-ভিত্তিক ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারটি ভিডিও ফুটেজ ব্যবহার করে আইন প্রয়োগকারী অনুসন্ধানগুলি পরিচালনা করেছে যাতে কোনও মামলার দেহের ভিতরের লোকেদের উত্স হয়৷ যাইহোক, কোম্পানী ঘোষণা করেছে যে পুলিশ 2020 সালের মধ্যে এটি আর ব্যবহার করবে না যখন বেসামরিক ব্যক্তিদের সুরক্ষার জন্য ফেডারেল আইন প্রণয়নের জন্য অপেক্ষা করা হবে।
• অ্যাপল ফেস আইডি: অ্যাপল তার ডিভাইসে ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম প্রয়োগ করে যা ব্যবহারকারীদের তাদের ফোন আনলক করতে, তাদের অ্যাপে লগ ইন করতে এবং নিরাপদে কেনাকাটা করতে দেয়; ভোক্তা ইলেকট্রনিক্সে সুবিধা এবং নিরাপত্তার জন্য একটি সম্পূর্ণ মান।
• ফেসবুক (মেটা): 2010 সালে, ফেসবুক ছবি ট্যাগ করার জন্য ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি চালু করে। এই ধরনের প্রযুক্তি ব্যবহার করার ক্ষমতা ঐচ্ছিক, এবং এটি ফটো আপলোড করার পরে বন্ধুদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ করার অনুমতি দেয়, কারণ তারা ফটোতে স্বীকৃত হয়েছে।
• গুগল ফটো: Google ছবিগুলিকে সংগঠিত এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ করার জন্য মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য স্বীকৃত মুখের ছবিগুলিকে ট্র্যাক করা এবং খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে৷
• Snapchat: ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারের অগ্রগামী, স্ন্যাপচ্যাট বিভিন্ন বস্তু এবং ক্রীড়া ব্যক্তিত্বের জন্য জনপ্রিয় অস্বাভাবিক ফিল্টারগুলির জন্য এই জাতীয় প্রযুক্তি ব্যবহার করে।