डीपटीथ: एक बायोमेट्रिक आईडी प्रणाली जो दांतों का उपयोग करती है

भारत के शोधकर्ताओं ने मोबाइल उपकरणों पर सुरक्षित प्रणालियों के लिए प्रमाणीकरण टोकन के रूप में दांतों का उपयोग करने के लिए एक बायोमेट्रिक प्रणाली का प्रस्ताव दिया है। बुलाया गहरे दाँत100% की रिपोर्ट की गई सटीकता दर प्राप्त करने के लिए, सिस्टम इस लक्ष्य की दिशा में पिछले प्रयासों में आने वाली बाधाओं, जैसे अत्यधिक प्रशिक्षण समय या उच्च या अवास्तविक डेटा प्रशिक्षण आवश्यकताओं को दूर करता है।

यह विशेष रूप से महंगे फोरेंसिक विश्लेषण संदर्भ में ऐसी तकनीकों के अधिक सामान्य उपयोग के बजाय मितव्ययी मोबाइल वातावरण और आकस्मिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण परिदृश्यों पर लक्षित है।

नई पूर्व प्रिंटराजस्थान में बिड़ला इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी एंड साइंस पिलानी के शोधकर्ताओं का कहना है कि यह केवल 75×75 पिक्सल के डेटा छवि आकार का उपयोग करता है, यह एक एंड-टू-एंड कुछ-शॉट फ्रेमवर्क है, और इसके लिए पूर्व प्रयासों की तुलना में न्यूनतम स्थानीय संसाधन की आवश्यकता है। दांत-आधारित मशीन लर्निंग प्रमाणीकरण प्रणाली।

डीपटीथ-आधारित प्रमाणीकरण के लिए प्रस्तावित उपयोग। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2107.13217.pdf

आईडी संकेतक के रूप में दांत

यद्यपि दांतों को चेहरे की विशेषताओं में सबसे अधिक अस्थिर माना जा सकता है, अन्य प्रकार की कॉस्मेटिक या चेहरे की पुनर्निर्माण सर्जरी की तुलना में सर्जिकल हस्तक्षेप की आवृत्ति के कारण, पेपर नोट करता है कि लंबी अवधि में और औसतन, वे हमारे चेहरे की सबसे अधिक सुसंगत रहते हैं। पहचान विशेषताएँ

शायद सबसे प्रसिद्ध रूप से, हमारे दंत विन्यास के लचीलेपन का उदाहरण इस बात से मिलता है कि कितनी बार उनका उपयोग पोस्टमार्टम पहचान के लिए किया जाता है, जहां अन्य सभी ऊतक आग या आघात के अन्य चरम रूपों का शिकार हो गए हैं। इसके अतिरिक्त, दांत मृत्यु के बाद ख़राब होने वाला शरीर का अंतिम घटक है।

जबकि इस प्रकार की फोरेंसिक दंत चिकित्सा के लिए डेटासेट विशिष्ट हैं, और कस्टम स्कैनिंग उपकरण (आमतौर पर एक्स-रे घटक के साथ) की आवश्यकता होती है, डीपटीथ को बेसलाइन आईडी स्थापित करने के लिए केवल सुविधाजनक 'डेंटल सेल्फी' की एक श्रृंखला की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, पेपर के शोधकर्ताओं ने पाया कि उनका दांत-आधारित आईडी ढांचा उस तरह के स्पूफ हमलों के प्रति प्रतिरोधी है जो फिंगरप्रिंट और चेहरे की आईडी प्रमाणीकरण विधियों पर प्रभावी ढंग से लगाए गए हैं।

रुचि के सामान्यीकृत क्षेत्र (आरओआई) छवियां, और स्वचालित डीपटीथ कार्य-प्रवाह में उनके अनुरूप संवर्द्धन।

कैप्चर, प्रसंस्करण और प्रशिक्षण

डीपटीथ सिस्टम एक एंड्रॉइड ऐप में काम करता है, जिसमें विषय कई कैप्चर प्रदान करता है। दांतों की तस्वीरें विभिन्न कोणों से और विभिन्न प्रकाश स्थितियों में ली जा सकती हैं, और बाद में प्रमाणीकरण के समय अनुमान लगाने के लिए स्थानीय रूप से संसाधित की जाती हैं।

मुख्य प्रशिक्षण डेटाबेस तैयार करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 51 स्वयंसेवकों से दांतों की छवियां एकत्र कीं। स्वयंसेवकों ने स्वयं चित्र प्राप्त करने के लिए एंड्रॉइड ऐप के बीटा का उपयोग किया। ऐप उस दांत क्षेत्र की पहचान करता है और उसका स्थानीयकरण करता है जिसे वह हासिल करना चाहता है। प्रत्येक उपयोगकर्ता ने 3-4 दिनों के भीतर दांतों की चार उदाहरण छवियां प्रस्तुत कीं।

डेटा का परीक्षण ए में किया गया था स्याम देश का नेटवर्क जहां इसे एक प्रतिस्पर्धी, पुरानी पद्धति - Google की 2015 - के विरुद्ध भी चलाया गया था फेसनेट. प्रशिक्षण में एडम ऑप्टिमाइज़र पर 16 के बैच आकार का उपयोग किया गया। मॉडल को एनवीडिया जीटीएक्स 15 जीपीयू का उपयोग करके डेल इंस्पिरॉन-5577-1050 पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें 25-आयामी फीचर वेक्टर उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षण में 256 मिनट से थोड़ा कम समय लगा।

डीपटीथ दृष्टिकोण एक सामान्य पूर्व-प्रशिक्षित स्थानीय नेटवर्क के माध्यम से डिवाइस पर प्रसंस्करण से पहले बाद में फीचर निष्कर्षण के लिए एक एन्हांसमेंट फ्रेमवर्क के माध्यम से क्रॉप की गई कच्ची उपयोगकर्ता द्वारा ली गई छवियों को पास करता है।

हालाँकि आरंभ में कैप्चर किए गए और काटे गए दांतों का खंड 1416 x 510 पिक्सेल मापता है, जो सर्वर-आधारित मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए भी एक बोझिल आकार है, इन कैप्चर से प्राप्त छोटे ग्रे स्केल चित्र सिस्टम के माध्यम से चलते हैं, बड़े डेटा को हटा दिया जाता है।

RSI लॉस फंकशन वर्गीकरण नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है सॉफ्टमैक्स, जो लक्ष्य ऑपरेटिंग वातावरण के लिए पर्याप्त हल्का और लचीला है।

डीपटीथ का हानि फ़ंक्शन आर्किटेक्चर।

परिणाम

शोधकर्ताओं ने डीपटीथ का मूल्यांकन करने के लिए पांच अलग-अलग प्रदर्शन मापदंडों का उपयोग किया, और पाया कि सिस्टम 75 पिक्सेल वर्ग के अल्प इनपुट आकार के साथ इष्टतम रूप से संचालित होता है, जिससे 100% सफलता दर प्राप्त होती है।

दांतों को बायोमेट्रिक संकेतक के रूप में उपयोग करने के पिछले प्रयासों में 2008 शामिल है अध्ययन मोबाइल वातावरण में दांतों की छवि और आवाज का उपयोग करके मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, जिसमें आवाज-आधारित पहचान के लिए बैक-अप विधि के रूप में दांतों को अनिवार्य रूप से जोड़ा गया।

2020 से एक और दावेदार था स्माइलऑथ चीन में हुनान विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी और मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय के सहयोग से प्रस्तावित रूपरेखा। पेपर के प्रकाशन के समय प्रायोगिक परिणामों ने सुझाव दिया कि स्माइलऑथ प्रणाली 99.74% तक सटीकता दर प्राप्त कर सकती है। फीचर निष्कर्षण के लिए सिस्टम ने रैंडम फ़ॉरेस्ट का उपयोग किया।

शोधकर्ताओं का तर्क है कि डीपटीथ बायोमेट्रिक्स के इस विशिष्ट क्षेत्र में पिछले सभी प्रयासों में सुधार करता है, और चेहरे-आधारित आईडी प्रमाणीकरण के लिए एक व्यवहार्य संभावित एवेन्यू के रूप में दंत पहचान को फोरेंसिक क्षेत्र से परे ले जाता है।