के बाद दुनिया में Covid-19, जहां लोग फेस मास्क पहनते हैं, वहां पर्सनल ऑथेंटिकेशन के नए तरीकों की जरूरत थी। जॉर्जिया विश्वविद्यालय के नए शोध से पता चलता है कि जल्द ही लोग अपने उपकरणों को अनलॉक करने के लिए अपने चेहरे या उंगलियों के निशान का उपयोग नहीं करेंगे, लेकिन... अपने कानों का।
कान शरीर के कुछ हिस्सों में से एक है जो समय के साथ अपेक्षाकृत अपरिवर्तित रहता है, इसलिए यह उन तकनीकों का एक अच्छा विकल्प है जो चेहरे या उंगलियों के निशान को पहचानते हैं, अध्ययन के प्रमुख लेखक और यूनिवर्सिटी ऑफ जॉर्जिया कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग थिरिमाचोस बोरलाई में एसोसिएट प्रोफेसर कहते हैं। . व्यवस्था मान्यता कान, जिसे उनकी टीम विकसित कर रही है, 99% तक की सटीकता के साथ एक व्यक्ति की पहचान करता है।
कान प्रत्येक व्यक्ति के लिए उतने ही विशिष्ट होते हैं जितने कि उंगलियों के निशान, और यहां तक कि समान जुड़वा बच्चों में भी उनमें अंतर होता है। एक अतिरिक्त बोनस यह है कि कानों की उम्र किसी व्यक्ति के चेहरे की तरह नहीं होती है (इयरलोब को छोड़कर, जो उम्र के साथ कम हो जाती है)। कान की पहचान करने वाला सॉफ्टवेयर चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक की तरह ही काम करता है। वैज्ञानिक कहते हैं, "फोन किसी व्यक्ति के व्यक्तित्व के कई नमूने लेता है, और छवियों को आपके डिवाइस में अस्थायी रूप से संग्रहीत किया जाता है।" "जिस तरह आपको अपने फिंगरप्रिंट का उपयोग पंजीकृत एक से तुलना करने और फोन को अनलॉक करने के लिए करना है, आपको अपने कान का उपयोग करना होगा।"
सेटअप के दौरान, एल्गोरिद्म व्यक्ति की पहचान के कई नमूने लेता है, जैसे तस्वीर चेहरा या उंगलियों के निशान और उन्हें डिवाइस में पंजीकृत करता है। जब आप बायोमेट्रिक्स के साथ गैजेट को अनलॉक करने का प्रयास करते हैं, तो इसकी तुलना डिवाइस पर मौजूद रिकॉर्ड से करने के लिए एक जीवंत नमूना लिया जाता है - जैसे आपके चेहरे की तस्वीर या, इस मामले में, आपके कान की तस्वीर।
Tirimachos Bourlay का सॉफ़्टवेयर स्कैन का मूल्यांकन करने और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वे स्वचालित मिलान के लिए उपयुक्त हैं, एक कान की पहचान एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। वैज्ञानिक ने कान की छवियों के दो अलग-अलग डेटासेट का उपयोग करके एल्गोरिथम का परीक्षण किया। एक डेटासेट पर, सिस्टम की सटीकता पिछले कान की पहचान सॉफ्टवेयर की तुलना में 58,72% से बढ़कर 97,25% हो गई, और दूसरे पर, बेसलाइन दृष्टिकोण की तुलना में 45,8% से 75,11% हो गई। यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिस्टम भरी हुई छवियों के साथ भी काम करने में सक्षम है, बर्ले और उनकी टीम ने विभिन्न शोर कारकों (धुंधलापन, चमक, कंट्रास्ट) से प्रभावित कानों की छवियों का उपयोग करके कई मॉडलों का मूल्यांकन किया।
बॉरले ने कहा कि कान की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है, जिसमें दुनिया भर के हवाई अड्डों में इस्तेमाल होने वाली सुरक्षा प्रणालियां और कैमरा आधारित सुरक्षा प्रणालियां शामिल हैं। उनकी टीम प्रस्तावित कान की पहचान एल्गोरिदम में सुधार करने की भी योजना बना रही है ताकि यह थर्मल छवियों के साथ अच्छी तरह से काम करे और अंधेरे वातावरण को भी ध्यान में रखे जहां पारंपरिक कैमरों के साथ दृश्य सीमा में स्पष्ट छवियां प्राप्त करना मुश्किल हो।
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