আধুনিক বিজ্ঞান স্থির থাকে না। ক্রমবর্ধমানভাবে, ডিভাইসগুলির জন্য উচ্চ-মানের সুরক্ষা প্রয়োজন যাতে কেউ ভুলবশত সেগুলি দখল করে তথ্যের সম্পূর্ণ সুবিধা নিতে না পারে৷ এছাড়াও, অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে তথ্য রক্ষা করার পদ্ধতিগুলি কেবল দৈনন্দিন জীবনেই ব্যবহৃত হয় না।
ডিজিটাল আকারে পাসওয়ার্ড প্রবেশ করানো ছাড়াও, আরও স্বতন্ত্র বায়োমেট্রিক নিরাপত্তা ব্যবস্থা ব্যবহার করা হয়৷
এটা কি?
আগে, এই ধরনের সিস্টেম শুধুমাত্র সীমিত ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হত, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগত বস্তুগুলিকে রক্ষা করার জন্য৷
অতঃপর, 11 সেপ্টেম্বর, 2011-এর পর, আমরা এই সিদ্ধান্তে উপনীত হয়েছি যে তথ্য এবং অ্যাক্সেস সুরক্ষার এই পদ্ধতিটি কেবল এই অঞ্চলগুলিতেই নয়, অন্যান্য ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে৷
এইভাবে, জালিয়াতি এবং সন্ত্রাসবাদের সাথে লড়াই করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতিতে মানব শনাক্তকরণ কৌশল অপরিহার্য হয়ে উঠেছে, সেইসাথে যেমন:
- যোগাযোগ প্রযুক্তি, নেটওয়ার্ক এবং কম্পিউটার ডেটাবেসে অ্যাক্সেসের জন্য বায়োমেট্রিক সিস্টেম;
-ডাটাবেস;
- তথ্য সঞ্চয়স্থানে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ ইত্যাদি।
প্রত্যেক ব্যক্তির বৈশিষ্ট্যের একটি সেট থাকে যা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না, বা যেগুলি পরিবর্তন করা যেতে পারে, তবে শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির অন্তর্গত। এই বিষয়ে, এই প্রযুক্তিগুলিতে ব্যবহৃত বায়োমেট্রিক সিস্টেমগুলির নিম্নলিখিত পরামিতিগুলিকে আলাদা করা যেতে পারে:
- গতিশীল - হাতের লেখা, ভয়েস ইত্যাদির বৈশিষ্ট্য;
- স্ট্যাটিক - আঙ্গুলের ছাপ, অরিকল ফটোগ্রাফি, রেটিনাল স্ক্যানিং এবং অন্যান্য।
ভবিষ্যতে, বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিগুলি পাসপোর্ট ব্যবহার করে একজন ব্যক্তির প্রমাণীকরণের সাধারণ পদ্ধতিগুলিকে প্রতিস্থাপন করবে, কারণ এমবেডেড চিপস, কার্ড এবং বৈজ্ঞানিক প্রযুক্তিতে অনুরূপ উদ্ভাবনগুলি শুধুমাত্র এই নথিতে নয়, অন্যদের মধ্যেও চালু করা হবে৷
শনাক্তকরণের পদ্ধতি সম্পর্কে ছোটখাটো বিভ্রান্তি:
- শনাক্তকরণ - এক থেকে বহু; নির্দিষ্ট পরামিতি অনুসারে নমুনাটি সমস্ত উপলব্ধের সাথে তুলনা করা হয়৷
- প্রমাণীকরণ - এক থেকে এক; নমুনা পূর্বে প্রাপ্ত উপাদান সঙ্গে তুলনা করা হয়. এই ক্ষেত্রে, ব্যক্তি পরিচিত হতে পারে, ব্যক্তির প্রাপ্ত ডেটা ডাটাবেসে উপলব্ধ এই ব্যক্তির নমুনা প্যারামিটারের সাথে তুলনা করা হয়;
বায়োমেট্রিক সিকিউরিটি সিস্টেম কিভাবে কাজ করে
একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তির জন্য একটি ভিত্তি তৈরি করার জন্য, একটি বিশেষ যন্ত্রের সাহায্যে তার জৈবিক পৃথক পরামিতিগুলি বিবেচনা করা প্রয়োজন৷
সিস্টেমটি প্রাপ্ত বায়োমেট্রিক নমুনা (লেখার প্রক্রিয়া) মনে রাখে। এই ক্ষেত্রে, আরও সঠিক কম্পাইল করার জন্য বেশ কয়েকটি নমুনা তৈরি করা প্রয়োজন হতে পারেপ্যারামিটারের নিয়ন্ত্রণ মান। সিস্টেম দ্বারা প্রাপ্ত তথ্য একটি গাণিতিক কোডে রূপান্তরিত হয়৷
একটি নমুনা তৈরি করার পাশাপাশি, সিস্টেমটি একটি ব্যক্তিগত শনাক্তকারী (পিন বা স্মার্ট কার্ড) এবং একটি বায়োমেট্রিক নমুনা একত্রিত করার জন্য অতিরিক্ত পদক্ষেপের অনুরোধ করতে পারে৷ পরে, যখন একটি ম্যাচ স্ক্যান করা হয়, সিস্টেমটি ইতিমধ্যে রেকর্ড করাগুলির সাথে গাণিতিক কোডের তুলনা করে প্রাপ্ত ডেটার তুলনা করে। যদি তারা মিলে যায়, তাহলে এর মানে হল প্রমাণীকরণ সফল হয়েছে৷
সম্ভাব্য ত্রুটি
পাসওয়ার্ড বা ইলেকট্রনিক কী দ্বারা সনাক্তকরণের বিপরীতে সিস্টেমটি ত্রুটি তৈরি করতে পারে। এই ক্ষেত্রে, নিম্নলিখিত ধরণের ভুল তথ্য আলাদা করা হয়েছে:
- টাইপ 1 ত্রুটি: মিথ্যা অ্যাক্সেস রেট (FAR) - একজন ব্যক্তির অন্যের জন্য ভুল হতে পারে;
- টাইপ 2 ত্রুটি: মিথ্যা প্রত্যাখ্যান হার (FRR) - ব্যক্তিটি সিস্টেমে স্বীকৃত নয়৷
বাদ দেওয়ার জন্য, উদাহরণস্বরূপ, এই স্তরের ত্রুটিগুলি, FAR এবং FRR সূচকগুলি অতিক্রম করা প্রয়োজন৷ যাইহোক, এটি অসম্ভব, কারণ এর জন্য ডিএনএ দ্বারা একজন ব্যক্তির সনাক্তকরণের প্রয়োজন হবে।
আঙুলের ছাপ
এই মুহূর্তে, সবচেয়ে পরিচিত পদ্ধতি হল বায়োমেট্রিক্স৷ একটি পাসপোর্ট প্রাপ্তির পরে, আধুনিক রাশিয়ান নাগরিকদের একটি ব্যক্তিগত কার্ডে প্রবেশ করার জন্য একটি আঙ্গুলের ছাপ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হবে৷
এই পদ্ধতিটি আঙ্গুলের প্যাপিলারি প্যাটার্নের স্বতন্ত্রতার উপর ভিত্তি করে এবং ফরেনসিক থেকে শুরু করে বেশ দীর্ঘ সময় ধরে ব্যবহার করা হচ্ছে।(ডাকটাইলোস্কোপি)। আঙ্গুলগুলি স্ক্যান করার মাধ্যমে, সিস্টেমটি নমুনাটিকে এক ধরণের কোডে অনুবাদ করে, যা পরে একটি বিদ্যমান শনাক্তকারীর সাথে তুলনা করা হয়৷
একটি নিয়ম হিসাবে, তথ্য প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদমগুলি নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলির পৃথক অবস্থান ব্যবহার করে যাতে আঙ্গুলের ছাপ থাকে - কাঁটাচামচ, একটি প্যাটার্ন লাইনের শেষ ইত্যাদি। একটি চিত্রকে কোডে অনুবাদ করতে এবং ফলাফল প্রকাশ করতে যে সময় লাগে সাধারণত প্রায় 1 সেকেন্ড।
এর জন্য সফ্টওয়্যার সহ সরঞ্জামগুলি বর্তমানে একটি কমপ্লেক্সে উত্পাদিত হয় এবং তুলনামূলকভাবে সস্তা৷
আঙ্গুল (বা উভয় হাত) স্ক্যান করার সময় প্রায়শই ত্রুটি ঘটে যদি:
- আঙ্গুলে অস্বাভাবিক আর্দ্রতা বা শুষ্কতা আছে।
- হাত রাসায়নিক দিয়ে চিকিত্সা করা হয় যা সনাক্তকরণকে কঠিন করে তোলে।
- মাইক্রো ফাটল বা স্ক্র্যাচ আছে।
- তথ্যের একটি বড় এবং অবিচ্ছিন্ন প্রবাহ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি এমন একটি এন্টারপ্রাইজে সম্ভব যেখানে একটি ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্ক্যানার ব্যবহার করে কর্মক্ষেত্রে অ্যাক্সেস করা হয়। যেহেতু মানুষের প্রবাহ তাৎপর্যপূর্ণ, সিস্টেমটি ব্যর্থ হতে পারে।
আঙ্গুলের ছাপ শনাক্তকরণ সিস্টেম নিয়ে কাজ করে এমন সবচেয়ে বিখ্যাত কোম্পানি: Bayometric Inc., SecuGen. রাশিয়ায়, তারা এই বিষয়ে কাজ করছে: সোন্ডা, বায়োলিংক, স্মার্টলক এবং অন্যান্য৷
অকুলার আইরিস
শেলের প্যাটার্নটি ভ্রূণের বিকাশের 36 সপ্তাহে গঠিত হয়, এটি দুই মাসের মধ্যে প্রতিষ্ঠিত হয় এবং সারা জীবন পরিবর্তন হয় না। বায়োমেট্রিক আইরিস শনাক্তকরণ সিস্টেম নয়এই সিরিজের অন্যদের মধ্যে শুধুমাত্র সবচেয়ে নির্ভুল, তবে সবচেয়ে ব্যয়বহুলও একটি৷
পদ্ধতির সুবিধা হল যে স্ক্যানিং, অর্থাৎ ছবি তোলা, 10 সেমি দূরত্ব এবং 10 মিটার দূরত্বে উভয়ই ঘটতে পারে।
ছবিটি ঠিক করার সময়, চোখের আইরিসে নির্দিষ্ট পয়েন্টের অবস্থানের ডেটা ক্যালকুলেটরে প্রেরণ করা হয়, যা পরে সহনশীলতার সম্ভাবনা সম্পর্কে তথ্য দেয়। মানুষের আইরিস ডেটা প্রসেসিং গতি প্রায় 500ms।
এই মুহুর্তে, বায়োমেট্রিক বাজারে এই স্বীকৃতি পদ্ধতিটি এই জাতীয় সনাক্তকরণ পদ্ধতির মোট সংখ্যার 9% এর বেশি দখল করে না। একই সময়ে, আঙ্গুলের ছাপ প্রযুক্তির বাজারের অংশীদারিত্ব 50% এর বেশি৷
যে স্ক্যানারগুলি চোখের আইরিস ক্যাপচার এবং প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয় তাদের একটি বরং জটিল ডিজাইন এবং সফ্টওয়্যার রয়েছে এবং তাই এই জাতীয় ডিভাইসগুলির জন্য একটি উচ্চ মূল্য নির্ধারণ করা হয়েছে৷ উপরন্তু, ইরিডিয়ান মূলত মানব আইরিস সনাক্তকরণ সিস্টেমের উৎপাদনে একচেটিয়া অধিকারী ছিল। তারপরে অন্যান্য বড় কোম্পানি বাজারে প্রবেশ করতে শুরু করে, যারা ইতিমধ্যেই বিভিন্ন ডিভাইসের জন্য উপাদান তৈরিতে নিযুক্ত ছিল৷
এইভাবে, রাশিয়ায় এই মুহূর্তে নিম্নলিখিত সংস্থাগুলি রয়েছে যারা চোখের আইরিস দ্বারা মানব শনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করে: AOptix, SRI ইন্টারন্যাশনাল৷ যাইহোক, এই সংস্থাগুলি 1ম এবং 2য় ধরণের ত্রুটির সংখ্যার সূচক প্রদান করে না, তাই এটি একটি সত্য নয় যে সিস্টেমটি জাল থেকে সুরক্ষিত নয়৷
মুখের জ্যামিতি
বায়োমেট্রিক সিস্টেম আছে2D এবং 3D মোডে মুখ শনাক্তকরণ সম্পর্কিত নিরাপত্তা। সাধারণভাবে, এটি বিশ্বাস করা হয় যে প্রতিটি ব্যক্তির মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি অনন্য এবং জীবনের সময় পরিবর্তন হয় না। বৈশিষ্ট্য যেমন নির্দিষ্ট বিন্দুর মধ্যে দূরত্ব, আকৃতি ইত্যাদি অপরিবর্তিত থাকে।
2D মোড একটি স্ট্যাটিক শনাক্তকরণ পদ্ধতি। ছবিটি ঠিক করার সময়, এটি প্রয়োজনীয় যে ব্যক্তিটি সরেনি। ব্যাকগ্রাউন্ড, গোঁফের উপস্থিতি, দাড়ি, উজ্জ্বল আলো এবং অন্যান্য কারণ যা সিস্টেমটিকে মুখ চিনতে বাধা দেয় তাও গুরুত্বপূর্ণ। এর মানে হল যে কোনো ভুলের জন্য, ফলাফলটি ভুল হবে।
এই মুহুর্তে, এই পদ্ধতিটি তার কম নির্ভুলতার কারণে খুব বেশি জনপ্রিয় নয় এবং এটি শুধুমাত্র মাল্টিমোডাল (ক্রস) বায়োমেট্রিক্সে ব্যবহার করা হয়, যা একই সময়ে মুখ এবং কণ্ঠস্বর দ্বারা একজন ব্যক্তিকে চেনার উপায়গুলির সংমিশ্রণ। বায়োমেট্রিক নিরাপত্তা ব্যবস্থায় অন্যান্য মডিউল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে - ডিএনএ, আঙুলের ছাপ এবং অন্যান্যগুলির জন্য। উপরন্তু, ক্রস পদ্ধতিতে এমন একজন ব্যক্তির সাথে যোগাযোগের প্রয়োজন নেই যাকে সনাক্ত করা প্রয়োজন, যা আপনাকে প্রযুক্তিগত ডিভাইসে রেকর্ড করা ফটো এবং ভয়েসের মাধ্যমে লোকেদের চিনতে দেয়।
3D পদ্ধতিতে সম্পূর্ণ ভিন্ন ইনপুট প্যারামিটার রয়েছে, তাই এটিকে 2D প্রযুক্তির সাথে তুলনা করা যায় না। একটি চিত্র রেকর্ড করার সময়, গতিবিদ্যার একটি মুখ ব্যবহার করা হয়। সিস্টেম, প্রতিটি ছবি ক্যাপচার করে, একটি 3D মডেল তৈরি করে, যার সাথে প্রাপ্ত ডেটা তুলনা করা হয়৷
এই ক্ষেত্রে, একটি বিশেষ গ্রিড ব্যবহার করা হয়, যা একজন ব্যক্তির মুখের উপর প্রক্ষিপ্ত হয়। বায়োমেট্রিক নিরাপত্তা ব্যবস্থা, প্রতি একাধিক ফ্রেম তৈরি করেদ্বিতীয়ত, তাদের অন্তর্ভুক্ত সফ্টওয়্যার দিয়ে চিত্রটি প্রক্রিয়া করুন। ছবি তৈরির প্রথম পর্যায়ে, সফ্টওয়্যারটি অনুপযুক্ত ছবিগুলিকে বাতিল করে দেয় যেখানে মুখ স্পষ্টভাবে দেখা যায় না বা গৌণ বস্তু উপস্থিত থাকে৷
তারপর প্রোগ্রামটি অতিরিক্ত আইটেম (চশমা, চুলের স্টাইল, ইত্যাদি) সনাক্ত করে এবং উপেক্ষা করে। মুখের নৃতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যগুলি হাইলাইট করা হয় এবং মনে রাখা হয়, একটি অনন্য কোড তৈরি করে যা একটি বিশেষ ডেটা স্টোরে প্রবেশ করা হয়। ছবি তোলার সময় প্রায় 2 সেকেন্ড।
তবে, 2D পদ্ধতির তুলনায় 3D পদ্ধতির সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, মুখের উপর কোনও উল্লেখযোগ্য হস্তক্ষেপ বা মুখের অভিব্যক্তিতে পরিবর্তন এই প্রযুক্তির পরিসংখ্যানগত নির্ভরযোগ্যতাকে হ্রাস করে৷
আজ, বায়োমেট্রিক মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তিগুলি উপরে বর্ণিত সবচেয়ে সুপরিচিত পদ্ধতিগুলির সাথে ব্যবহার করা হয়, যা সমগ্র বায়োমেট্রিক প্রযুক্তি বাজারের প্রায় 20% এর জন্য দায়ী৷
যে কোম্পানিগুলি মুখের শনাক্তকরণ প্রযুক্তির বিকাশ ও প্রয়োগ করে: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH৷ রাশিয়ায়, নিম্নলিখিত সংস্থাগুলি এই বিষয়ে কাজ করছে: আর্টেক গ্রুপ, ভোকর্ড (2D পদ্ধতি) এবং অন্যান্য, ছোট নির্মাতারা৷
খেজুরের শিরা
আনুমানিক 10-15 বছর আগে, বায়োমেট্রিক সনাক্তকরণের একটি নতুন প্রযুক্তি এসেছিল - হাতের শিরা দ্বারা স্বীকৃতি। রক্তে হিমোগ্লোবিন নিবিড়ভাবে ইনফ্রারেড বিকিরণ শোষণ করার কারণে এটি সম্ভব হয়েছে৷
একটি বিশেষ IR ক্যামেরা তালুর ছবি তোলে, যার ফলে ছবিতে শিরাগুলির একটি গ্রিড প্রদর্শিত হয়৷ এই ছবিটি সফ্টওয়্যার দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয় এবং ফলাফল ফেরত দেওয়া হয়৷
বাহুর উপর শিরাগুলির অবস্থান চোখের আইরিসের বিশেষত্বের সাথে তুলনীয় - তাদের লাইন এবং গঠন সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না। এই পদ্ধতির নির্ভরযোগ্যতা আইরিস ব্যবহার করে সনাক্তকরণের সময় প্রাপ্ত ফলাফলের সাথেও সম্পর্কযুক্ত হতে পারে।
ছবিটি ক্যাপচার করার জন্য আপনাকে পাঠকের সাথে যোগাযোগ করতে হবে না, তবে এই বর্তমান পদ্ধতিটি ব্যবহার করার জন্য সবচেয়ে সঠিক ফলাফল পেতে কিছু শর্ত পূরণ করতে হবে: এটি পাওয়া অসম্ভব যদি, উদাহরণস্বরূপ, রাস্তায় একটি হাতের ছবি তোলা। এছাড়াও, স্ক্যান করার সময়, আপনি ক্যামেরা আলো জ্বালাতে পারবেন না। বয়স-সম্পর্কিত রোগ থাকলে শেষ ফলাফলটি ভুল হবে।
বাজারে পদ্ধতিটির বন্টন মাত্র ৫%, তবে বড় কোম্পানিগুলি যেগুলি ইতিমধ্যে বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিগুলি তৈরি করেছে তাদের কাছ থেকে এতে প্রচুর আগ্রহ রয়েছে: TDSi, Veid Pte৷ লিমিটেড, হিটাচি ভেইনআইডি।
রেটিনা
রেটিনার পৃষ্ঠে কৈশিকগুলির প্যাটার্ন স্ক্যান করা সনাক্তকরণের সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি চোখের আইরিস এবং হাতের শিরাগুলির উপর ভিত্তি করে বায়োমেট্রিক মানব শনাক্তকরণ প্রযুক্তির সেরা বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে৷
পদ্ধতিটি ভুল ফলাফল দিতে পারে তা হল ছানি। মূলত, সারা জীবন রেটিনার একটি অপরিবর্তিত গঠন থাকে।
এই সিস্টেমের অসুবিধা হল রেটিনাল স্ক্যান করা হয় যখন ব্যক্তি নড়ছে না। প্রযুক্তি, এটির প্রয়োগে জটিল, একটি দীর্ঘ প্রক্রিয়াকরণ সময় প্রদান করে৷
অত্যধিক ব্যয়ের কারণে, বায়োমেট্রিক সিস্টেমটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না, তবে এটি বাজারে সমস্ত মানব বৈশিষ্ট্য স্ক্যানিং পদ্ধতির সবচেয়ে সঠিক ফলাফল দেয়৷
হাত
আগে জনপ্রিয় হ্যান্ড জ্যামিতি শনাক্তকরণ পদ্ধতি কম ব্যবহৃত হচ্ছে, কারণ এটি অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় সর্বনিম্ন ফলাফল দেয়। স্ক্যান করার সময়, আঙ্গুলের ছবি তোলা হয়, তাদের দৈর্ঘ্য, নোড এবং অন্যান্য পৃথক প্যারামিটারের মধ্যে অনুপাত নির্ধারণ করা হয়।
কানের আকৃতি
বিশেষজ্ঞরা বলছেন যে সমস্ত বিদ্যমান শনাক্তকরণ পদ্ধতি কানের আকৃতি দ্বারা একজন ব্যক্তিকে চেনার মতো সঠিক নয়। যাইহোক, ডিএনএ দ্বারা ব্যক্তিত্ব নির্ধারণের একটি উপায় আছে, তবে এই ক্ষেত্রে মানুষের সাথে ঘনিষ্ঠ যোগাযোগ রয়েছে, তাই এটি অনৈতিক বলে বিবেচিত হয়।
যুক্তরাজ্যের গবেষক মার্ক নিক্সন দাবি করেছেন যে এই স্তরের পদ্ধতিগুলি হল নতুন প্রজন্মের বায়োমেট্রিক সিস্টেম, তারা সবচেয়ে সঠিক ফলাফল দেয়৷ রেটিনা, আইরিস বা আঙ্গুলের বিপরীতে, যার উপর বহিরাগত প্যারামিটারগুলি সম্ভবত উপস্থিত হতে পারে যা সনাক্তকরণকে কঠিন করে তোলে, এটি কানে ঘটে না। শৈশবে গঠিত, কান শুধুমাত্র তার প্রধান পয়েন্ট পরিবর্তন না করে বৃদ্ধি পায়।
আবিষ্কারক শ্রবণের অঙ্গ দ্বারা একজন ব্যক্তিকে সনাক্ত করার পদ্ধতিটিকে "ইমেজ বিম রূপান্তর" বলে অভিহিত করেছেন। এই প্রযুক্তিতে বিভিন্ন রঙের রশ্মি সহ একটি চিত্র ক্যাপচার করা জড়িত, যা তারপর একটি গাণিতিক কোডে অনুবাদ করা হয়৷
তবে বিজ্ঞানীর মতে, তার পদ্ধতিরও নেতিবাচক দিক রয়েছে। প্রতিউদাহরণস্বরূপ, কান ঢেকে রাখে এমন চুল, ভুল কোণ এবং অন্যান্য ত্রুটিগুলি একটি পরিষ্কার চিত্র প্রাপ্তিতে হস্তক্ষেপ করতে পারে৷
কান স্ক্যানিং প্রযুক্তি আঙুলের ছাপের মতো সুপরিচিত এবং পরিচিত শনাক্তকরণ পদ্ধতিকে প্রতিস্থাপন করবে না, তবে এটির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এটি মানুষের স্বীকৃতির নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায় বলে মনে করা হয়। বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ অপরাধীদের ধরতে বিভিন্ন পদ্ধতির (মাল্টিমোডাল) সমন্বয়, বিজ্ঞানী বিশ্বাস করেন। পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং গবেষণার ফলস্বরূপ, তারা এমন সফ্টওয়্যার তৈরি করার আশা করছে যা আদালতে ব্যবহার করা হবে চিত্র থেকে অপরাধীদের স্বতন্ত্রভাবে চিহ্নিত করতে।
মানুষের কণ্ঠ
ব্যক্তিগত শনাক্তকরণ স্থানীয়ভাবে এবং দূরবর্তীভাবে ভয়েস রিকগনিশন প্রযুক্তি ব্যবহার করে করা যেতে পারে।
কথোপকথনের সময়, উদাহরণস্বরূপ, ফোনে, সিস্টেম এই প্যারামিটারটিকে ডেটাবেসে উপলব্ধ প্যারামিটারের সাথে তুলনা করে এবং শতাংশের ক্ষেত্রে অনুরূপ নমুনা খুঁজে পায়। একটি সম্পূর্ণ মিল মানে পরিচয় প্রতিষ্ঠিত হয়েছে, অর্থাৎ ভয়েস দ্বারা সনাক্তকরণ ঘটেছে।
প্রথাগত উপায়ে যেকোনো কিছু অ্যাক্সেস করার জন্য, কিছু নিরাপত্তা প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে। এটি একটি সংখ্যাসূচক কোড, মায়ের প্রথম নাম এবং অন্যান্য পাঠ্য পাসওয়ার্ড৷
এই এলাকায় আধুনিক গবেষণা দেখায় যে এই তথ্যগুলি ধরে রাখা বেশ সহজ, তাই ভয়েস বায়োমেট্রিক্সের মতো সনাক্তকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ক্ষেত্রে, এটি কোডগুলির জ্ঞান নয় যা যাচাইকরণের বিষয়, তবে ব্যক্তির ব্যক্তিত্ব।
এর জন্যএটি করার জন্য, ক্লায়েন্টকে কিছু কোড বাক্যাংশ বলতে হবে বা কথা বলা শুরু করতে হবে। সিস্টেম কলকারীর ভয়েস চিনতে পারে এবং চেক করে যে এটি এই ব্যক্তিরই কিনা - সে যাকে বলে দাবি করে তা কিনা।
এই ধরণের বায়োমেট্রিক তথ্য সুরক্ষা ব্যবস্থার জন্য ব্যয়বহুল সরঞ্জামের প্রয়োজন হয় না, এটি তাদের সুবিধা। উপরন্তু, সিস্টেম দ্বারা একটি ভয়েস স্ক্যান করার জন্য আপনার বিশেষ জ্ঞানের প্রয়োজন নেই, যেহেতু ডিভাইসটি স্বাধীনভাবে "সত্য - মিথ্যা" ধরণের ফলাফল তৈরি করে৷
তবে, কণ্ঠস্বর বয়সের সাথে বা অসুস্থতার কারণে পরিবর্তিত হতে পারে, তাই পদ্ধতিটি তখনই নির্ভরযোগ্য যখন সবকিছু এই প্যারামিটারের সাথে ঠিক থাকে। ফলাফলের নির্ভুলতা প্রভাবিত হতে পারে, উপরন্তু, বহিরাগত শব্দ দ্বারা।
হাতের লেখা
অক্ষর লেখার মাধ্যমে একজন ব্যক্তির পরিচয় জীবনের প্রায় যেকোনো ক্ষেত্রেই ঘটে যেখানে একটি স্বাক্ষর করা প্রয়োজন। এটি ঘটে, উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যাঙ্কে, যখন একজন বিশেষজ্ঞ পরবর্তী ভিজিটের সময় সংযুক্ত স্বাক্ষরগুলির সাথে একটি অ্যাকাউন্ট খোলার সময় তৈরি হওয়া নমুনার তুলনা করেন৷
এই পদ্ধতির নির্ভুলতা বেশি নয়, কারণ শনাক্তকরণ গাণিতিক কোডের সাহায্যে পূর্ববর্তীগুলির মতো নয়, তবে একটি সাধারণ তুলনার মাধ্যমে হয়। বিষয়গত উপলব্ধি একটি উচ্চ স্তরের আছে. এছাড়াও, বয়সের সাথে হাতের লেখার ব্যাপক পরিবর্তন হয়, যা প্রায়শই চিনতে অসুবিধা হয়।
এই ক্ষেত্রে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি ব্যবহার করা ভাল যা আপনাকে কেবল দৃশ্যমান মিলগুলিই নয়, শব্দের বানানের অন্যান্য স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলিও নির্ধারণ করতে দেয়, যেমন ঢাল,পয়েন্ট এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের মধ্যে দূরত্ব।
