මුහුණු කියවන Facial Recognition තාක්ෂණය
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 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.
මීට අමතරව Facial Recognition තාක්ෂණයන් භාවිතයේ වාසි ගණනාවක් තිබෙනවා.
Source: technews.lk | #TechNewsLK
