ਮੈਟਾ ਨੇ 50 ਮਿਲੀਅਨ ਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਪੈਂਟਾਗਨ ਫੇਸ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ
ਮੈਟਾ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟ ਗਲਾਸਿਸ (smart glasses) ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਪੈਂਟਾਗਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਇੱਕ ਸਪਲਾਇਰ ਤੋਂ ਆਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ (computer vision) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਿਲਟਰੀ-ਗ੍ਰੇਡ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਐਨਾਲਸਿਸ ਹੁਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੈਟਾ ਨੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਪ ਅਪਡੇਟ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ:
- ਐਪ ਅਪਡੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੁਣ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਕੰਪੈਰੀਜ਼ਨ (facial comparison) ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- 'ਵਨ-ਟੂ-ਮਨੀ' (one-to-many) ਮੈਚਿੰਗ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ।
- ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (Edge computing) ਤੁਰੰਤ ਪਛਾਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
- ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (Neural Processing Unit) ਵਰਗਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਲੇਟੈਂਸੀ (latency) ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (facial recognition) ਅਤੇ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਕੰਪੈਰੀਜ਼ਨ (facial comparison) ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਪਛਾਣ ਲਈ ਭੀੜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪੈਰੀਜ਼ਨ ਮੈਚ ਲੱਭਣ ਲਈ ਦੋ ਖਾਸ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਟਾ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਐਂਬੀਅੰਟ ਆਈਡੈਂਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (ambient identification) ਵੱਲ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾ SDKs ਦੇ ਅੰਦਰ ਛੁਪੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਾਂਚਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਫਾਲਸ-ਪੋਜ਼ੀਟਿਵ (false-positive) ਦਰਾਂ ਉੱਚੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇਹਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਸਟੀਕ ਯੂਕਲਿਡੀਅਨ ਡਿਸਟੈਂਸ ਐਨਾਲਸਿਸ (Euclidean distance analysis)।
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਾਈਡ-ਬਾਈ-ਸਾਈਡ ਡੇਟਾ।
- ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ।
- ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਚੋਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਲੁਕਵੇਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਸਾਧਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਟੀਕਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਰਫ