चेहरे की पहचान प्रणाली: Difference between revisions

Latest revision as of 09:53, 4 August 2022

चेहरे की पहचान प्रणाली ऐसी तकनीक है जो अंकीय प्रतिबिंब (डिजिटल छवि) या वीडियो दृश्य से आंकड़ाकोष (डेटाबेस) चेहरों से मानव चेहरे से मेल खाने में सक्षम है, आमतौर पर आईडी के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को प्रमाणित करने के लिए नियोजित किया जाता है। सत्यापन सेवा, किसी दिए गए चित्र से चेहरे की विशेषताओं को इंगित और मापकर काम करती है

1960 के दशक में इसी तरह की प्रणालियों पर विकास शुरू हुआ, जिसकी शुरुआत कंप्यूटर अनुप्रयोग (एप्लिकेशन) के रूप में हुई।चेहरे की पहचान प्रणाली ने हाल के दिनों में स्मार्टफोन और प्रौद्योगिकी के अन्य रूपों जैसे यंत्रमानवशास्त्र (रोबोटिक्स) में व्यापक उपयोग देखा है। चूंकि कम्प्यूटरीकृत चेहरे की पहचान में मानव की शारीरिक विशेषताओं का माप शामिल है, चेहरे की पहचान प्रणाली को जीवसांख्यिकी (बायोमेट्रिक्स) के रूप में वर्गीकृत किया गया है। हालांकि बायोमेट्रिक तकनीक के रूप में चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता आईरिस पहचान और अंगुल छाप (फिंगरप्रिंट) पहचान से कम है, लेकिन इसकी संपर्क रहित प्रक्रिया के कारण इसे व्यापक रूप से अपनाया जाता है।^[1] चेहरे की पहचान प्रणाली को उन्नत मानव-कंप्यूटर पारस्परिक प्रभाव (इंटरैक्शन), दृश्य निगरानी और स्वचालित सूची बनाकर तैयार किया गया है।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag उनकी प्रभावशीलता भिन्न होती है, और कुछ प्रणालियों को पहले उनकी अप्रभावीता के कारण समाप्त कर दिया गया है। चेहरे की पहचान प्रणालियों के उपयोग ने भी विवाद खड़ा कर दिया है, इस दावे के साथ कि प्रणाली (सिस्टम) नागरिकों की गोपनीयता का उल्लंघन करते हैं, आमतौर पर गलत पहचान करते हैं, लिंग मानदंड और प्रजातीय रूपरेखा को प्रोत्साहित करते हैं, और महत्वपूर्ण बायोमेट्रिक डेटा की रक्षा नहीं करते हैं। इन दावों ने संयुक्त राज्य में कई शहरों में चेहरे की पहचान प्रणाली पर प्रतिबंध लगा दिया है^[2] बढ़ती सामाजिक चिंताओं के परिणामस्वरूप, मेटा की घोषणा^[3] यह फेसबुक चेहरा पहचान प्रणाली को बंद करने की योजना बना रहा है, एक अरब से अधिक उपयोगकर्ताओं के फेस स्कैन डेटा को हटा रहा है।^[4] यह परिवर्तन प्रौद्योगिकी के इतिहास में चेहरे की पहचान के उपयोग में सबसे बड़े बदलावों में से एक का प्रतिनिधित्व करेगा।

चेहरे की पहचान तकनीक का इतिहास

1960 के दशक में स्वचालित चेहरे की पहचान का बीड़ा उठाया गया था। मानव चेहरों को पहचानने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने पर काम किया गया। उनकी प्रारंभिक चेहरे की पहचान परियोजना को मानव-मशीन करार दिया गया था, क्योंकि एक तस्वीर में चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक को मानव द्वारा स्थापित किया जाना था, इससे पहले कि वे कंप्यूटर द्वारा मान्यता के लिए उपयोग किए जा सकें। आलेखिकी सारणिका (ग्राफिक्स टैबलेट) पर एक मानव को चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक जैसे कि छात्र केंद्र,आंखों के अंदर और बाहर के कोने,हेयरलाइन में इंगित करना था। निर्देशांक का उपयोग मुंह और आंखों की चौड़ाई सहित 20 दूरियों की गणना के लिए किया गया था। एक मानव एक घंटे में लगभग 40 चित्रों को इस तरह से संसाधित कर सकता है और इसलिए गणना की गई दूरी का एक आंकड़ाकोष (डेटाबेस) बना सकता है। एक कंप्यूटर स्वचालित रूप से प्रत्येक तस्वीर के लिए दूरियों की तुलना करेगा, दूरियों के बीच के अंतर की गणना करेगा और बंद रिकॉर्ड को संभावित मिलान के रूप में वापस कर देगा।^[5]

1970 में, सार्वजनिक रूप से एक चेहरा-मिलान प्रणाली का प्रदर्शन किया जो ठोड़ी जैसी शारीरिक विशेषताओं को स्थित करता था और मानवीय हस्तक्षेप के बिना चेहरे की विशेषताओं के बीच दूरी अनुपात की गणना करता था। बाद के परीक्षणों से पता चला कि तकनीक हमेशा चेहरे की विशेषताओं की मज़बूती से पहचान नहीं कर सकता है। बहराल, इस विषय में रुचि बढ़ी और 1977 में चेहरे की पहचान तकनीक पर पहली विस्तृत पुस्तक प्रकाशित की गई^[6]

1993 में, रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डी.ए.आर.पी.ए) और सेना अनुसंधान प्रयोगशाला (ए.आर.एल) ने चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम (एफ.आर.ई.टी) को स्वचालित चेहरा पहचान क्षमताओं को विकसित करने के लिए स्थापित किया, जिन्हें नियोजित किया जा सकता है। उत्पादक वास्तविक जीवन वातावरण में सुरक्षा, खुफिया और कानून प्रवर्तन कर्मियों को उनके कर्तव्यों के प्रदर्शन में सहायता करने के लिए। चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम जिनका अनुसंधान प्रयोगशालाओं में परीक्षण किया गया था, का मूल्यांकन किया गया था और चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों में पाया गया कि मौजूदा स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के प्रदर्शन में भिन्नता होने के बावजूद, मुट्ठी भर मौजूदा तरीकों का इस्तेमाल नियंत्रित वातावरण में ली गई छवियों में चेहरों को पहचानने के लिए किया जा सकता है।^[7] चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों ने तीन अमेरिकी कंपनियों को जन्म दिया जिन्होंने स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली बेची। विजन कॉरपोरेशन और मिरोस इंक दोनों की स्थापना 1994 में शोधकर्ताओं द्वारा की गई थी, जिन्होंने बिक्री बिंदु के रूप में चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों के परिणामों का उपयोग किया था। दृश्य प्रौद्योगिकीकी स्थापना पहचान पत्र, रक्षा ठेकेदार द्वारा 1996 में साथ में विकसित चेहरे की पहचान कलन विधि के अधिकारों का व्यावसायिक रूप से दोहन करने के लिए की गई थी।^[8]

1993 चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम, चेहरा-पहचान विक्रेता परीक्षण के बाद वेस्ट वर्जीनिया और न्यू मैक्सिको में मोटर वाहन विभाग (डी.एम.वी) कार्यालय पहले मोटर वाहन विभाग कार्यालय थे, जो रोकनेऔर पता लगाने के तरीके के रूप में स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग करते थे। अलग-अलग नामों से कई ड्राइविंग लाइसेंस प्राप्त करने वाले लोग। संयुक्त राज्य में चालक के लाइसेंस उस समयफोटो पहचान का एक सामान्य रूप से स्वीकृत रूप थे। संयुक्त राज्य भर में मोटर वाहन विभाग एक तकनीकी दौर से गुजर रहे थे मैं अपग्रेड कर रहा था और डिजिटल आईडी फोटोग्राफ के डेटाबेस स्थापित करने की प्रक्रिया में थे। इसने डी.एम.वी कार्यालयों को मौजूदा डी.एम.वी डेटाबेस के खिलाफ नए ड्राइविंग लाइसेंस के लिए तस्वीरों की खोज के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली को बाजार में तैनात करने में सक्षम बनाया।^[9] मोटर वाहन विभाग कार्यालय स्वचालित चेहरे की पहचान तकनीक के लिए पहले प्रमुख बाजारों में से एक बन गए और अमेरिकी नागरिकों को पहचान के मानक तरीके के रूप में चेहरे की पहचान के लिए पेश किया।^[10] संयुक्त राज्य अमेरिका में अमेरिकी जेल जनसंख्या ने यू.एस. राज्यों को कनेक्टेड और स्वचालित पहचान प्रणाली स्थापित करने के लिए प्रेरित किया जिसमें डिजिटल जैवमितीय आकड़ाकोष शामिल थे, कुछ उदाहरणों में इसमें चेहरे की पहचान शामिल थी। 1999 में, चेहरे की पहचान प्रणाली (फेसआईटी) को विज़निक्स द्वारा चेहरे का फोटोबुकिंग प्रणाली में शामिल किया जिसने पुलिस,न्यायाधीशों और अदालत के अधिकारियों को राज्य भर में अपराधियों को ट्रैक करने की अनुमति दी।^[11]

In this shear mapping the red arrow changes direction, but the blue arrow does not and is used as eigenvector.

The Viola–Jones algorithm for face detection uses Haar-like features to locate faces in an image. Here a Haar feature that looks similar to the bridge of the nose is applied onto the face.

1990 के दशक तक, चेहरे की पहचान प्रणाली मुख्य रूप से फोटोग्राफिक चित्रमानव चेहरों का उपयोग करके विकसित की गई थी। चेहरे की पहचान पर अनुसंधान एक ऐसी छवि में एक चेहरे का मज़बूती से पता लगाने के लिए जिसमें अन्य वस्तुओं शामिल हैं, 1990 के दशक की शुरुआत में सिद्धांत घटक विश्लेषण (पी.सी.ए) के साथ कर्षण प्राप्त हुआ। चेहरा पहचानना की सिद्धांत घटक विश्लेषण विधि को अपना चेहरा के रूप में भी जाना जाता है और इसे विकसित किया गया था।^[12] करहुनेन-लोएव प्रमेय और कारक विश्लेषण के वैचारिक दृष्टिकोण को मिलाकर एक रैखिक मॉडल विकसित किया। मानव चेहरों वैश्विक और लांबिक विश्लेषण विशेषताओं के आधार पर निर्धारित किए जाते हैं। एक मानव चेहरे की गणना कई अपना चेहरा के भारित संयोजन के रूप में की जाती है। चूँकि किसी आबादी के मानवीय चेहरों को सांकेतिक शब्दों में बदलने के लिए कुछ अपना चेहरा का उपयोग किया गया था, सिद्धांत घटक विश्लेषण, चेहरा पहचान विधि ने चेहरे का पता लगाने के लिए संसाधित किए जाने वाले डेटा की मात्रा को बहुत कम कर दिया। 1994 में चेहरे की पहचान में सिद्धांत घटक विश्लेषण के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए अपनी आँखे, खुद के मुंह और खुद की नाक, सहित अपना चेहरा सुविधाओं को परिभाषित किया। 1997 में, चेहरा पहचानने की सिद्धांत घटक विश्लेषण, अपना चेहरा विधि^[13] मछुआरे का उत्पादन करने के लिए रैखिक विभेदक विश्लेषण (एल.डी.ए) का उपयोग करके सुधार किया गया था^[14] सिद्धांत घटक विश्लेषण फीचर आधारित चेहरा पहचान में (एल.डी.ए) फिशरफेस का प्रमुख रूप से उपयोग किया जाने लगा। जबकि चेहरे के पुनर्निर्माण के लिए भी खुद के चेहरे का उपयोग किया गया था। इन दृष्टिकोणों में चेहरे की कोई वैश्विक संरचना की गणना नहीं की जाती है जो चेहरे की विशेषताओं या भागों को जोड़ती है^[15]

चेहरे की पहचान के लिए विशुद्ध रूप से फीचर आधारित दृष्टिकोण 1990 के दशक के अंत में बोचम प्रणाली से आगे निकल गए, जिसने चेहरे की विशेषताओं को रिकॉर्ड करने के लिए गैबर फिल्टर का उपयोग किया और सुविधाओं को जोड़ने के लिए चेहरे की संरचना के जालकी गणना की।^[16] शोध टीम ने बोचुम विश्वविद्यालय में लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान को 1990 के दशक के मध्य में त्वचा विभाजन का उपयोग करके एक छवि से एक चेहरा निकालने के लिए विकसित किया।^[17] 1997 तक, विकसित चेहरा पहचानना विधि ने बाजार में मौजूद अधिकांश अन्य चेहरे का पता लगाने प्रणाली से बेहतर प्रदर्शन किया। चेहरा पहचानना की तथाकथित बोचम प्रणाली को बाजार में व्यावसायिक रूप से (जेड.एन-चेहरा) के रूप में हवाई अड्डों और अन्य व्यस्त स्थानों के ऑपरेटरों को बेचा गया था। कम-से-परिपूर्ण चेहरे के दृश्यों से पहचान बनाने के लिए सॉफ्टवेयर काफी मजबूत था। यह अक्सर मूंछों, दाढ़ी, बदले हुए केशविन्यास और चश्मे के रूप में पहचान के लिए ऐसी बाधाओं के माध्यम से भी देख सकता है यहां तक कि धूप का चश्मा भी^[18]

वीडियो फुटेज में वास्तविक समय चेहरा पहचानना 2001 में चेहरे के लिए वायोला-जोन्स वस्तु का पता लगाना रूपरेखा के साथ संभव हो गया।^[19] अपने चेहरे का पता लगाने की विधि को हार-जैसी सुविधा दृष्टिकोण के साथ जोड़ा, जिससे आंगुलिक छवियों में वस्तु की पहचान की जा सके।^[20] 2015 तक, वायोला-जोन्स कलन विधि को हाथ में पकड़े जाने वाले उपकरण और अंतः स्थापित प्रणालियो पर छोटे कम शक्ति संसूचक का उपयोग करके लागू किया गया था। इसलिए, वियोला-जोन्स कलन विधि ने न केवल चेहरा पहचान प्रणाली के व्यावहारिक अनुप्रयोग को व्यापक बनाया है, बल्कि उपयोक्‍ता अंतरापृष्‍ठ और दूर सम्मेलन में नई सुविधाओं का समर्थन करने के लिए भी इसका उपयोग किया गया है।^[21]

यूक्रेन मृत रूसी सैनिकों की पहचान के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग कर रहा है। यूक्रेन ने 8,600 तलाशी लीं और 582 मृत रूसी सैनिकों के परिवारों की पहचान की। यूक्रेनी सेना के आईटी स्वयंसेवी अनुभाग द्वारा किया गया है। यूक्रेन अमेरिका स्थितक्लियरव्यू एआई सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रहा है। मुख्य उद्देश्य रूसी सरकार को अस्थिर करना है। मनोवैज्ञानिक युद्ध के रूप में। पांच सरकारी मंत्रालयों में लगभग 340 यूक्रेनी सरकारी अधिकारी प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं। इसका उपयोग उन जासूसों को पकड़ने के लिए किया जाता है जो यूक्रेन में प्रवेश करने की कोशिश कर सकते हैं^[22]

क्लियरव्यू एआई द्वारा सॉफ्टवेयर यूक्रेन को दान किया गया था। माना जाता है कि रूस इसका इस्तेमाल युद्ध-विरोधी कार्यकर्ताओं को खोजने के लिए कर रहा है। मूल रूप से अमेरिकी कानून प्रवर्तन के लिए यह डिज़ाइन किया गया। युद्ध में इसका इस्तेमाल मृत नई चिंताओं को जन्म देता है। लंदन स्थित एक निगरानी विशेषज्ञ, स्टीफन हरे, क्या यह यूक्रेनियन को अमानवीय बना सकता है: क्या यह वास्तव में काम कर रहा है? यह रूसी कह रहा है, इन अराजक, क्रूर यूक्रेनियनों को देखो, हमारे लड़कों के साथ ऐसा कर रहे हैं?'^[23]

चेहरा पहचानने की तकनीक

Automatic face detection with OpenCV

चेहरे की पहचान कंप्यूटिंग में एक चुनौतीपूर्ण पैटर्न पहचान समस्या है। जबकि इंसान बिना ज्यादा मेहनत किए चेहरों को पहचान सकते हैं^[24] चेहरे की पहचान अभिकलन में एक चुनौतीपूर्ण पैटर्न पहचान समस्या है। चेहरे की पहचान प्रणाली मानव चेहरे की पहचान करने का प्रयास करती है, जो त्रि-आयामी है और इसकी द्वि-आयामी छवि के आधार पर प्रकाश और चेहरे की अभिव्यक्ति के साथ उपस्थिति में परिवर्तन होता है। इस संगणकीय कार्य को पूरा करने के लिए, चेहरे की पहचान प्रणाली चार चरणों का प्रदर्शन करती है। पहले चेहरा पहचानना का उपयोग छवि पृष्ठभूमि से फेस को खंड करने के लिए किया जाता है। दूसरे चरण में खंडित चेहरे की छवि को चेहरे मुद्रा, छवि आकार और फोटोग्राफिक गुणों, जैसे रोशनी और ग्रेस्केल के हिसाब से संरेखित किया जाता है। संरेखण प्रक्रिया का उद्देश्य तीसरे चरण में चेहरे की विशेषताओं के सटीक स्थानीयकरण को सक्षम करना है, चेहरे की विशेषता निष्कर्षण। चेहरे का प्रतिनिधित्व करने के लिए छवि में आंख, नाक और मुंह जैसी विशेषताओं को इंगित और मापा जाता है। चेहरे का इतना स्थापित फीचर वेक्टर, चौथे चरण में, चेहरों के आंकड़ाकोष से मेल खाता है^[25]

पारंपरिक

Some eigenfaces from AT&T Laboratories Cambridge

कुछ चेहरा पहचान कलन विधि, विषय के चेहरे की छवि से स्थलचिह्न, या विशेषताओं को निकालकर चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक कलन विधि आंखों, नाक, चीकबोन्स और जबड़े की सापेक्ष स्थिति, आकार का विश्लेषण कर सकता है।^[26] फिर इन सुविधाओं का उपयोग मेल खाने वाली विशेषताओं वाली अन्य छवियों को खोजने के लिए किया जाता है^[27]

अन्य कलन विधि, चेहरे की छवियों की एक वीथिका को सामान्य करता है और फिर चेहरे के डेटा को संपीड़ित करता है, केवल छवि में डेटा को सहेजता है जो चेहरा पहचान के लिए उपयोगी है। फिर जांच छवि की तुलना चेहरे के डेटा से की जाती है^[28] जल्द से जल्द सफल प्रणाली में से एक।^[29] टेम्पलेट मिलान तकनीक पर आधारित है^[30] मुख्य चेहरे की विशेषताओं के सेट पर लागू होता है, जो एक प्रकार का संकुचित चेहरा प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।

मान्यता कलन विधि को दो मुख्य दृष्टिकोणों में विभाजित किया जा सकता है: ज्यामितीय, जो विशिष्ट विशेषताओं को देखता है, या फोटो-मीट्रिक, जो एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण है जो छवि को मूल्यों में वितरित करता है और भिन्नताओं को खत्म करने के लिए खाके के साथ मूल्यों की तुलना करता है। कुछ लोग इन कलन विधि को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं: समग्र और फीचर-आधारित मॉडल। पूर्व में चेहरे को उसकी संपूर्णता में पहचानने का प्रयास किया जाता है, जबकि फीचर-आधारित उप-विभाजन जैसे कि सुविधाओं के अनुसार और प्रत्येक के साथ-साथ अन्य विशेषताओं के संबंध में इसके स्थानिक स्थान का विश्लेषण करते हैं।^[31]

लोकप्रिय मान्यता कलन विधि में प्रमुख घटक विश्लेषण ईजेनफेस, रैखिक विभेदक विश्लेषण ,लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान फिशरफेस कलन विधि का उपयोग करते हुए, छिपे हुए मार्कोव मॉडल , बहुरैखिक सबस्पेस सीखने का उपयोग करके शामिल हैं। तानिका प्रतिनिधित्व, और न्यूरोनल प्रेरित गतिशील लिंक मिलान^{[citation needed]}^[32] आधुनिक चेहरे की पहचान प्रणाली गहन शिक्षा। जैसी मशीन लर्निंग तकनीकों का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं^[33]

दूरी पर मानव पहचान (HID)

दूरी पर मानव पहचान को सक्षम करने के लिए चेहरों की कम-रिज़ॉल्यूशन छवियों को चेहरा मतिभ्रम का उपयोग करके बढ़ाया जाता है। सीसीटीवी में काल्पनिक चेहरे अक्सर बहुत छोटे होते हैं। लेकिन क्योंकि चेहरे की पहचान करने वाले कलन विधि जो चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं और उन्हें प्लॉट करते हैं, उन्हें उच्च विश्लेषण वाली छवियों की आवश्यकता होती है, विश्लेषण विस्तार तकनीकों को विकसित किया गया है ताकि चेहरे की पहचान प्रणाली को काल्पनिक के साथ काम करने में सक्षम बनाया जा सके जिसे उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ वातावरण में कैप्चर किया गया है। चेहरा मतिभ्रम कलन विधि जो उन छवियों को चेहरे की पहचान प्रणाली में जमा करने से पहले छवियों पर लागू होते हैं, पिक्सेल प्रतिस्थापन या निकटतम पड़ोसी वितरण अनुक्रमित के साथ उदाहरण-आधारित मशीन सीखने का उपयोग करते हैं जो जनसांख्यिकीय और उम्र से संबंधित चेहरे की विशेषताओं को भी शामिल कर सकते हैं। चेहरा मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग उच्च संकल्प चेहरे की पहचान कलन विधि के प्रदर्शन में सुधार करता है और सुपर-रिज़ॉल्यूशन कलन विधि की अंतर्निहित सीमाओं को दूर करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। चेहरे की मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग काल्पनिक के पूर्व-उपचार के लिए भी किया जाता है जहां चेहरे प्रच्छन्न होते हैं। यहाँ भेस, जैसे धूप का चश्मा, हटा दिया जाता है और छवि पर चेहरा मतिभ्रम कलन विधि लागू किया जाता है। इस तरह के चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को समान चेहरे की छवियों के साथ और बिना चेहरे के प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। चेहरे को हटाकर खुला क्षेत्र भरने के लिए, चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को चेहरे की पूरी स्थिति को सही ढंग से मैप करने की आवश्यकता होती है, जो कम विश्लेषण छवि में क्षणिक चेहरे की अभिव्यक्ति को कैप्चर करने के कारण संभव नहीं हो सकता है।^[34]

3-आयामी मान्यता

मानव चेहरे का 3़डी मॉडल त्रि-आयामी चेहरा पहचान तकनीक चेहरे के आकार के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए 3डी सेंसर का उपयोग करती है। फिर इस जानकारी का उपयोग चेहरे की सतह पर विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने के लिए किया जाता है, जैसे कि आंख के सॉकेट, नाक और ठुड्डी की रूपरेखा^[35] 3डी फेस पहचान का एक फायदा यह है कि यह अन्य तकनीकों की तरह लाइटिंग में बदलाव से प्रभावित नहीं होता है। यह प्रोफाइल व्यू सहित कई देखने के कोण से चेहरे की पहचान भी कर सकता है^[35]^[27] चेहरे से त्रि-आयामी डेटा बिंदु चेहरे की पहचान की सटीकता में काफी सुधार करते हैं। 3डी-आयामी चेहरा पहचान अनुसंधान परिष्कृत सेंसर के विकास द्वारा सक्षम किया गया है जो चेहरे पर संरचित प्रकाश प्रोजेक्ट करता है^[36] 3डी मिलान तकनीक अभिव्यक्ति के प्रति संवेदनशील है, इसलिए तकनीक के शोधकर्ताओं ने मापीय ज्यामिति से समदूरीकता के रूप में अभिव्यक्तियों का इलाज करने के लिए उपकरण लागू किए^[37] चेहरों की 3डी छवियों को कैप्चर करने का नया तरीका तीन ट्रैकिंग कैमरों का उपयोग करता है जो विभिन्न कोणों पर इंगित करते हैं; एक कैमरा सब्जेक्ट के सामने की ओर, दूसरा एक साइड की ओर, और तीसरा एक कोण पर इंगित करेगा। ये सभी कैमरे एक साथ काम करेंगे ताकि यह किसी विषय के चेहरे को वास्तविक समय में ट्रैक कर सके और चेहरा पहचानने में सक्षम हो^[38]

ऊष्मीय कैमरे

एक छद्म रंग लंबी-तरंग दैर्ध्य अवरक्त (शरीर-तापमान थर्मल) प्रकाश

चेहरे की पहचान के लिए इनपुट डेटा लेने का एक अलग रूप थर्मल कैमरा का उपयोग करना है, इस प्रक्रिया से कैमरे केवल सिर के आकार का पता लगाएंगे और यह चश्मा, टोपी या मेकअप जैसे विषय के सामान की उपेक्षा करेगा।^[39] पारंपरिक कैमरों के विपरीत, थर्मल कैमरे कम रोशनी और रात के समय में भी बिना फ्लैश का उपयोग किए और कैमरे की स्थिति को उजागर किए बिना चेहरे की काल्पनिक छवि इंगित कर सकते हैं।^[40] हालांकि, चेहरा मान्यता के लिए आकड़ाकोष सीमित हैं। ऊष्मीय फेस छवि के आंकड़ाकोष बनाने के प्रयास 2004 से पहले के हैं^[41] 2016 तक आई.आई.आई.टी.डी-पी.एस.ई और नोट्रे डेम ऊष्मीय चेहरे आंकड़ाकोष सहित कई आंकड़ाकोष मौजूद थे^[42] वर्तमान ऊष्मीय चेहरे मान्यता व्यवस्था बाहरी वातावरण से ली गई ऊष्मीय छवि में किसी चेहरे का मज़बूती से पता लगाने में सक्षम नहीं हैं^[43]

2018 में, यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी (ए.आर.एल) के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक विकसित की, जो उन्हें ऊष्मीय कैमरे का उपयोग करके प्राप्त चेहरे की काल्पनिक को संगणक में उन लोगों के साथ मिलान करने की अनुमति देगी जो एक पारंपरिक कैमरे का उपयोग करके कब्जा किए गए थे।^[44] पार स्पेक्ट्रम संश्लेषण विधि के रूप में जाना जाता है, क्योंकि यह दो अलग-अलग इमेजिंग तौर-तरीकों से चेहरे की पहचान को कैसे पाटता है, यह विधि कई चेहरे के क्षेत्रों और विवरणों का विश्लेषण करके एक ही छवि को संश्लेषित करती है।^[45] इसमें एक गैर-रेखीय प्रतिगमन मॉडल होता है जो एक विशिष्ट ऊष्मीय छवि को एक समान दृश्यमान चेहरे की छवि में मैप करता है और एक अनुकूलन मुद्दा जो अव्यक्त प्रक्षेपण को छवि स्थान में वापस प्रोजेक्ट करता है^[46] यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी वैज्ञानिकों ने नोट किया है कि यह दृष्टिकोण वैश्विक जानकारी (अर्थात पूरे चेहरे की विशेषताएं) को स्थानीय जानकारी (यानी आंख, नाक और मुंह से संबंधित विशेषताएं) के साथ जोड़कर काम करता है।^[47] यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी में किए गए प्रदर्शन परीक्षणों के अनुसार, बहु-क्षेत्र पार-स्पेक्ट्रम संश्लेषण मॉडल ने आधारभूत विधियों की तुलना में लगभग 30% और अत्याधुनिक विधियों पर लगभग 5% का प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित किया।^[48]

आवेदन

सोशल मीडिया

2013 में स्थापित, किकस्टार्टर ने अपने चेहरा संशोधन ऐप के लिए पैसे जुटाए। सफल जन-सहयोग के बाद, अक्टूबर 2014 में इसे लॉन्च किया गया। आवेदन पत्र चेहरे के लिए एक विशेष फिल्टर के माध्यम से दूसरों के साथ वीडियो चैट की अनुमति देता है जो उपयोगकर्ताओं के रूप को संशोधित करता है। छवि वृद्धि एप्लिकेशन पहले से ही बाजार में हैं, जैसे कि फेसट्यून और परफेक्ट 365, स्थिर छवियों तक सीमित थे, जबकि लुकरी ने लाइव वीडियो के लिए संवर्धित वास्तविकता की अनुमति दी थी। 2015 के अंत में स्नैपचैट ने लुक्सरी को खरीदा, जो बाद में इसका ऐतिहासिक स्थल लेंस फंक्शन बन जाएगा^[49] स्नैपचैट फिल्टर आवेदन चेहरा पहचानना तकनीक का उपयोग करते हैं और एक छवि में पहचाने गए चेहरे की विशेषताओं के आधार पर चेहरे पर एक 3 डी मेश मास्क लगाया जाता है।^[50]

डीपफेस एक ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना चेहरा पहचान तकनीक है जिसे फेसबुक पर एक शोध समूह द्वारा बनाया गया है। यह अंकीय छवियों में मानवीय चेहरों की पहचान करता है। यह 120 मिलियन से अधिक कनेक्शन भार के साथ नौ-परत तंत्रिका जाल को नियोजित करता है, और फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई चार मिलियन छवियों पर प्रशिक्षित था।^[51]^[52] एफबीआई की अगली पीढ़ी की पहचान प्रणाली के लिए 85% की तुलना में प्रणाली को 97% सटीक कहा जाता है^[53]

टिकटॉक के कलन विधि को विशेष रूप से प्रभावी माना गया है, लेकिन कई लोग सटीक कार्यरचना पर आश्चर्यचकित रह गए, जिसके कारण ऐप उपयोगकर्ता की वांछित सामग्री का अनुमान लगाने में इतना प्रभावी हो गया।^[54] जून 2020 में, टिकटोक ने फॉर यू पेज के बारे में एक बयान जारी किया, और उन्होंने उपयोगकर्ताओं को वीडियो की सिफारिश कैसे की, जिसमें चेहरे की पहचान शामिल नहीं थी^[55] हालांकि, फरवरी 2021 में, टिकटोक ने एक अमेरिकी मुकदमे के लिए 92 मिलियन के समझौते पर सहमति व्यक्त की, जिसमें आरोप लगाया गया था कि ऐप ने उम्र, लिंग और जातीयता की पहचान करने के लिए उपयोगकर्ता वीडियो और इसके कलन विधि में चेहरे की पहचान का उपयोग किया था।^[56]

आईडी सत्यापन

चेहरे की पहचान का उभरता हुआ उपयोग आईडी सत्यापन सेवा के उपयोग में है। बैंकों, आईसीओ और अन्य ई-व्यवसायों को ये सेवाएं प्रदान करने के लिए कई कंपनियां और अन्य अब बाजार में काम कर रहे हैं^[57] विभिन्न संगणना प्लेटफार्मों और उपकरणों के लिए जीवमितिय प्रमाणीकरण के रूप में चेहरे की पहचान का लाभ उठाया गया है^[27] एंड्रॉइड 4.0 आइसक्रीम सैंडविच ने स्मार्टफोन के फ्रंट कैमरे का उपयोग करके अनलॉकिंग डिवाइस का उपयोग करके चेहरे की पहचान को जोड़ा^[58]^[59] जबकि माइक्रोसॉफ्ट ने अपने किनेक्ट एक्सेसरी के माध्यम से अपने एक्सबॉक्स 360 वीडियो गेम कंसोल में चेहरे की पहचान लॉगिन पेश किया।^[60] साथ ही विंडोज 10 अपने विंडोज हैलो प्लेटफॉर्म के माध्यम से (जिसके लिए एक इन्फ्रारेड-प्रकाशित कैमरा की आवश्यकता होती है)^[61] 2017 में, एप्पल के आईफोन एक्स स्मार्टफोन ने अपने फेस आईडी प्लेटफॉर्म के साथ उत्पाद लाइन में चेहरे की पहचान की शुरुआत की, जो एक अवरक्त रोशनी प्रणाली का उपयोग करता है।^[62]

फेस आईडी

ऐप्पल ने टच आईडी, फिंगरप्रिंट आधारित सिस्टम के बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण उत्तराधिकारी के रूप में फ्लैगशिप आईफोन एक्स पर फेस आईडी पेश किया। फेस आईडी में एक चेहरे की पहचान सेंसर होता है जिसमें दो भाग होते हैं: एक रोमियो मॉड्यूल जो उपयोगकर्ता के चेहरे पर 30,000 से अधिक इन्फ्रारेड डॉट्स प्रोजेक्ट करता है, और एक जूलियट मॉड्यूल जो पैटर्न को पढ़ता है^[63] पैटर्न को डिवाइस के सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) में एक स्थानीय सुरक्षित एन्क्लेव में भेजा जाता है ताकि फोन के मालिक के चेहरे के साथ मैच की पुष्टि हो सके।^[64]

ऐप्पल द्वारा चेहरे का पैटर्न उपलब्ध नहीं है। अनधिकृत पहुंच को रोकने के प्रयास में, सिस्टम आंखें बंद करके काम नहीं करेगा^[65] तकनीक उपयोगकर्ता की उपस्थिति में बदलाव से सीखती है, और इसलिए टोपी, स्कार्फ, चश्मा, और कई धूप का चश्मा, दाढ़ी और मेकअप के साथ काम करती है^[66] यह अंधेरे में भी काम करता है। यह फ्लड प्रकाशक का उपयोग करके किया जाता है, जो एक समर्पित इन्फ्रारेड फ्लैश है जो 30,000 चेहरे के बिंदुओं को ठीक से पढ़ने के लिए उपयोगकर्ता के चेहरे पर अदृश्य अवरक्त प्रकाश फेंकता है।^[67]

सरकारी सेवाओं का लाभ उठाने के लिए एफआरटी की तैनाती

भारत

साक्षात्कार में, राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्राधिकरण के प्रमुख डॉ. आर.एस. शर्मा ने कहा कि टीके चाहने वाले लोगों की पहचान को प्रमाणित करने के लिए आधार के साथ चेहरे की पहचान तकनीक का इस्तेमाल किया जाएगा^[68] दस मानवाधिकार और अंकीय अधिकार संगठनों और 150 से अधिक व्यक्तियों ने इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन के एक बयान पर हस्ताक्षर किए, जिसने केंद्र सरकार की टीकाकरण अभियान प्रक्रिया में चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती के खिलाफ अलार्म उठाया।^[69] अनिवार्य सुरक्षा उपायों वाले पर्याप्त कानून के बिना एक त्रुटि-प्रवण प्रणाली का कार्यान्वयन, नागरिकों को आवश्यक सेवाओं से वंचित करेगा और भारत में इस अप्रयुक्त तकनीक को टीकाकरण रोल-आउट से जोड़ने से केवल व्यक्तियों को वैक्सीन वितरण प्रणाली से बाहर रखा जाएगा।^[70]

जुलाई, 2021 में, मेघालय सरकार द्वारा एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया कि "पेंशनभोगियों के जीवन प्रमाणन सत्यापन" मोबाइल आवेदन पत्र का उपयोग करके अंकीय जीवन प्रमाणपत्र जारी करने के लिए पेंशनभोगियों की पहचान सत्यापित करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक (FRT) का उपयोग किया जाएगा।^[71] नोटिस, प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, पेंशनभोगियों को "स्मार्ट फोन का उपयोग करके अपने घरों के आराम से पेंशन संवितरण प्राधिकरणों को उनकी आजीविका की पुष्टि करने के लिए एक सुरक्षित, आसान और परेशानी मुक्त इंटरफ़ेस" प्रदान करने का इरादा रखता है। कानून के छात्र, श्री जेड जेरेमिया लिंगदोह ने संबंधित अधिकारियों को एक कानूनी नोटिस भेजा, जिसमें कहा गया था कि "आवेदन को बिना किसी एंकरिंग कानून के रोल आउट किया गया है जो व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को नियंत्रित करता है और इस प्रकार, वैधता का अभाव है और सरकार को अधिकार नहीं है डेटा का प्रसंस्करण।^[72]

सुरक्षा सेवाओं में तैनाती

Swiss European surveillance: face recognition and vehicle make, model, color and license plate reader

राष्ट्रमंडल

ऑस्ट्रेलियाई सीमा बल और न्यूजीलैंड सीमा शुल्क सेवा ने 'स्मार्टगेट' नामक एक स्वचालित सीमा प्रसंस्करण प्रणाली स्थापित की है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करती है, जो ई-पासपोर्ट में डेटा के साथ यात्री के चेहरे की तुलना करती है। माइक्रोचिप^[73]^[74] सभी कनाडाई अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे प्राथमिक निरीक्षण कियोस्क कार्यक्रम के हिस्से के रूप में चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं जो ई-पासपोर्टपर संग्रहीत उनकी तस्वीर के साथ एक यात्री के चेहरे की तुलना करता है। यह कार्यक्रम पहली बार 2017 की शुरुआत में वैंकूवर अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे पर आया था और 2018-2019 में सभी शेष अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डों के लिए शुरू किया गया था।^[75]

यूनाइटेड किंगडम में पुलिस बल 2015 से सार्वजनिक कार्यक्रमों में लाइव चेहरे की पहचान तकनीक का परीक्षण कर रहे हैंCite error: Closing </ref> missing for <ref> tag हालाँकि,बिग ब्रदर वॉच की 2018 की रिपोर्ट में पाया गया कि ये सिस्टम 98% तक गलत थे^[76] रिपोर्ट में यह भी पता चला है कि दो यूके पुलिस बल, साउथ वेल्स पुलिस और मेट्रोपॉलिटन पुलिस , सार्वजनिक कार्यक्रमों और सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की लाइव पहचान का उपयोग कर रहे थे।^[77] सितंबर 2019 में, साउथ वेल्स पुलिस द्वारा चेहरे की पहचान के उपयोग को वैध करार दिया गया था^[77] लाइव चेहरे की पहचान का 2016 से लंदन की गलियों में परीक्षण किया गया है और 2020 की शुरुआत से मेट्रोपॉलिटन पुलिस से नियमित रूप से इसका उपयोग किया जाएगा।^[78] अगस्त 2020 में कोर्ट ऑफ अपील ने फैसला सुनाया कि जिस तरह से 2017 और 2018 में साउथ वेल्स पुलिस द्वारा चेहरे की पहचान प्रणाली का इस्तेमाल किया गया था, वह मानवाधिकारों का उल्लंघन है।^[79]

संयुक्त राज्य अमेरिका

Flight boarding gate with "biometric face scanners" developed by U.S. Customs and Border Protection at Hartsfield–Jackson Atlanta International Airport

यू.एस.डिपार्टमेंट ऑफ स्टेट, 117 मिलियन अमेरिकी वयस्कों के आंकड़ाकोष के साथ दुनिया में सबसे बड़ी चेहरा पहचान प्रणाली संचालित करता है, जिसमें आमतौर पर ड्राइवर के लाइसेंस फोटो से खींची गई तस्वीरें होती हैं।^[80] हालांकि यह अभी भी पूरा होने से बहुत दूर है, लेकिन कुछ शहरों में इसका उपयोग इस बात का सुराग देने के लिए किया जा रहा है कि फोटो में कौन था। एफबीआई फ़ोटो का उपयोग एक खोजी उपकरण के रूप में करता है, सकारात्मक पहचान के लिए नहीं^[81] 2016 तक, सैन डिएगो और लॉस एंजिल्स में पुलिस द्वारा ली गई तस्वीरों में लोगों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का इस्तेमाल किया जा रहा था (वास्तविक समय के वीडियो पर नहीं, और केवल फोटो बुक करने के खिलाफ)^[82] और वेस्ट वर्जीनिया और डलास में उपयोग की योजना बनाई गई थी^[83]

हाल के वर्षों में मैरीलैंड ने लोगों के चेहरों की तुलना उनके ड्राइविंग लाइसेंस फ़ोटो से करके चेहरे की पहचान का उपयोग किया है। पुलिस हिरासत में फ़्रेडी ग्रे की मौत के बाद अनियंत्रित प्रदर्शनकारियों को गिरफ्तार करने के लिए बाल्टीमोर में इस्तेमाल किए जाने पर इस प्रणाली ने विवाद पैदा किया^[84] कई अन्य राज्य एक समान प्रणाली का उपयोग कर रहे हैं या विकसित कर रहे हैं, हालांकि कुछ राज्यों में इसके उपयोग को प्रतिबंधित करने वाले कानून हैं।

एफबीआई ने चेहरे की पहचान को शामिल करने के लिए अपना नेक्स्ट जेनरेशन आइडेंटिफिकेशन प्रोग्राम भी स्थापित किया है, साथ ही फ़िंगरप्रिंट और आईरिस स्कैन जैसे अधिक पारंपरिक बायोमेट्रिक्स, जो दोनों अपराधियों से खींच सकते हैं और नागरिक आकड़ाकोष ^[85] संघीय सामान्य जवाबदेही कार्यालय ने गोपनीयता और सटीकता से संबंधित विभिन्न चिंताओं को संबोधित नहीं करने के लिए एफबीआई की आलोचना की^[86]

2018 से शुरू होकर, अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा ने अमेरिकी हवाई अड्डों पर बायोमेट्रिक फेस स्कैनर तैनात किए। आउटबाउंड अंतरराष्ट्रीय उड़ानें लेने वाले यात्री सीबीपी के आकड़ाकोष में संग्रहीत अपनी आईडी फोटो से मिलान करके चेहरे की छवियों को कैप्चर और सत्यापित करने के बाद चेक-इन, सुरक्षा और बोर्डिंग प्रक्रिया को पूरा कर सकते हैं। अमेरिकी नागरिकता वाले यात्रियों के लिए खींची गई छवियों को 12 घंटे के भीतर हटा दिया जाएगा। टीएसए ने भविष्य में सुरक्षा जांच प्रक्रिया के दौरान घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन कार्यक्रम के खिलाफ संगठनों में से एक है, इस विषय में कि कार्यक्रम का उपयोग निगरानी उद्देश्यों के लिए किया जाएगा^[87]

2019 में, शोधकर्ताओं ने बताया कि आव्रजन और सीमा शुल्क प्रवर्तन राज्य के ड्राइवर के लाइसेंस आंकड़ाकोष के खिलाफ चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है, जिसमें कुछ राज्यों के लिए जो अनिर्दिष्ट अप्रवासियों को लाइसेंस प्रदान करते हैं।^[86]

चीन

2006 में, स्काईनेट परियोजना को चीनी सरकार द्वारा देश भर में सीसीटीवी निगरानी लागू करने के लिए शुरू किया गया था और 2018 तक, 20 मिलियन कैमरे हो चुके हैं, जिनमें से कई वास्तविक समय में चेहरे की पहचान करने में सक्षम हैं, इस परियोजना के लिए देश भर में तैनात किए गए हैं।^[88] कुछ आधिकारिक दावा करते हैं कि मौजूदा स्काईनेट सिस्टम पूरी चीनी आबादी को एक सेकंड में और दुनिया की आबादी को दो सेकंड में स्कैन कर सकता है^[89]

बीजिंग पश्चिम रेलवे स्टेशन

2017 में, क़िंगदाओ पुलिस क़िंगदाओ इंटरनेशनल बीयर फेस्टिवल में चेहरे की पहचान करने वाले उपकरणों का उपयोग करके पच्चीस वांछित संदिग्धों की पहचान करने में सक्षम थी, जिनमें से एक 10 वर्षों से फरार था।^[90] उपकरण 15-सेकंड की वीडियो क्लिप रिकॉर्ड करके और विषय के कई स्नैपशॉट लेकर काम करता है। उस डेटा की तुलना और विश्लेषण पुलिस विभाग के आंकड़ाकोष से छवियों के साथ किया जाता है और 20 मिनट के भीतर, विषय को 98.1% सटीकता के साथ पहचाना जा सकता है^[91]

2018 में, झेंग्झौ और बीजिंग में चीनी पुलिस स्मार्ट चश्मे का उपयोग तस्वीरें लेने के लिए कर रही थी, जिनकी तुलना एक सरकारी आंकड़ाकोष से की जाती है, जो संदिग्धों की पहचान करने, एक पता प्राप्त करने और अपने घरेलू क्षेत्रों से आगे बढ़ने वाले लोगों को ट्रैक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं।^[92]^[93]

2017 के अंत तक, चीन ने झिंजियांग में चेहरे की पहचान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को तैनात किया है। इस क्षेत्र का दौरा करने वाले पत्रकारों ने कई शहरों में हर सौ मीटर या उससे भी अधिक दूरी पर निगरानी कैमरे लगाए, साथ ही गैस स्टेशनों, शॉपिंग सेंटर और मस्जिद के प्रवेश द्वार जैसे क्षेत्रों में चेहरे की पहचान की जांच की।^[94]^[95] मई 2019 में, ह्यूमन राइट्स वॉच ने इंटीग्रेटेड ज्वाइंट ऑपरेशंस प्लेटफॉर्म (आईजेओपी) में फेस कोड खोजने की सूचना दी, एक पुलिस निगरानी ऐप जिसका उपयोग डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है, और उइघुर समुदाय में झिंजियांग ^[96] ह्यूमन राइट्स वॉच ने जून 2019 में अपनी रिपोर्ट में एक सुधार जारी किया जिसमें कहा गया था कि चीनी कंपनी मेगवी ने आईजेओपी पर सहयोग नहीं किया है, और ऐप में फेस कोड निष्क्रिय था।^[97] फरवरी 2020 में, कोरोनावायरस के प्रकोप के बाद, मेगवी ने भीड़ में कोरोनावायरस संक्रमण के लक्षणों वाले लोगों की पहचान करने में मदद करने के लिए शरीर के तापमान जांच प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए बैंक ऋण के लिए आवेदन किया। ऋण आवेदन में मेगवी ने कहा कि उसे नकाबपोश व्यक्तियों की पहचान करने की सटीकता में सुधार करने की आवश्यकता है^[98]

चीन में कई सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान करने वाले उपकरण लगाए जाते हैं, जिनमें रेलवे स्टेशन, हवाई अड्डे, पर्यटक आकर्षण, एक्सपो और कार्यालय भवन शामिल हैं। अक्टूबर 2019 में, झेजियांग साइंस-टेक यूनिवर्सिटी के एक प्रोफेसर ने ग्राहकों की निजी जीवमितिय जानकारी का दुरुपयोग करने के लिए हांग्जो सफारी पार्क पर मुकदमा दायर किया। सफारी पार्क अपने वर्ष कार्ड धारकों की पहचान सत्यापित करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करता है। चीन में अनुमानित 300 पर्यटक स्थलों ने चेहरे की पहचान प्रणाली स्थापित की है और आगंतुकों को स्वीकार करने के लिए उनका उपयोग किया है। यह मामला चीन में चेहरे की पहचान के इस्तेमाल का पहला मामला बताया जा रहा है^[99] अगस्त 2020 में, रेडियो फ्री एशिया ने बताया कि 2019 में गेंग गुआनजुन, ताइयुआन सिटी का नागरिक, जिसने टेनसेंट द्वारा वीचैट ऐप का उपयोग करके यूनाइटेड सेंट में एक दोस्त को एक वीडियो अग्रेषित किया था बाद में अपराध के आरोप में झगड़ने और परेशान करने के लिए दोषी ठहराया गया था। अदालत के दस्तावेजों से पता चला कि चीनी पुलिस ने गेंग गुआनजुन को एक विदेशी लोकतंत्र कार्यकर्ता के रूप में पहचानने के लिए एक चेहरे की पहचान प्रणाली का इस्तेमाल किया और चीन के नेटवर्क प्रबंधन और प्रचार विभाग सीधे वीचैट उपयोगकर्ताओं की निगरानी करते हैं।^[100]

2019 में, हांगकांग में प्रदर्शनकारियों ने स्मार्ट लैम्पपोस्ट को नष्ट कर दिया, इस चिंता के बीच कि उनमें चीनी अधिकारियों द्वारा निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले कैमरे और चेहरे की पहचान प्रणाली हो सकती है^[101]

भारत

चेहरे की पहचान प्रणाली (FRT) पूरी तरह से सटीक नहीं है^[102] इसे भारत में पुलिस द्वारा पहचान के उद्देश्यों के लिए तेजी से तैनात किया जा रहा है। एफआरटी सिस्टम एक संभाव्यता मैच स्कोर, या संदिग्ध की पहचान करने वाले और पुलिस के पास उपलब्ध अपराधियों के आंकड़ाकोष के बीच एक आत्मविश्वास स्कोर उत्पन्न करता है। राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली (AFRS .)^[103] गृह मंत्रालय के तहत गठित एक निकाय, राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (एनसीआरबी) द्वारा पहले से ही विकसित किया जा रहा है। यह परियोजना तस्वीरों का एक राष्ट्रीय आंकड़ाकोष विकसित और तैनात करना चाहती है जो केंद्रीय और राज्य सुरक्षा एजेंसियों द्वारा चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणाली के अनुरूप होगा। इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन ने परियोजना के संबंध में चिंताओं को हरी झंडी दिखाई है^[104] एनजीओ ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को नियमित रूप से बढ़ा-चढ़ा कर पेश किया जाता है और वास्तविक संख्या वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देती है^[104] इस तरह के दोषपूर्ण चेहरे की पहचान प्रणाली के कार्यान्वयन से इस मान्यता प्रक्रिया में झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की उच्च दर हो जाएगी।

भारत के सर्वोच्च न्यायालय के निर्णय के तहत न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी बनाम भारत संघ (22017 10 एससीसी 1), लोगों के निजता के अधिकार में राज्य द्वारा कोई भी उचित घुसपैठ, जिसे संविधान के अनुच्छेद 21 के तहत मौलिक अधिकार के रूप में संरक्षित किया गया है, को कुछ निश्चित सीमाओं की पुष्टि करनी चाहिए, अर्थात्: वैधता, आवश्यकता, आनुपातिकता और प्रक्रियात्मक सुरक्षा उपाय^[105] इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन के अनुसार, नेशनल ऑटोमेटेड चेहरे की पहचान प्रणाली (एएफआरएस) प्रस्ताव वैधता के अभाव का हवाला देते हुए इनमें से किसी भी सीमा को पूरा करने में विफल रहता है, प्रकट मनमानी, और सुरक्षा उपायों और जवाबदेही की अनुपस्थिति।^[106]

जबकि राष्ट्रीय स्तर की चेहरा पहचान तकनीक परियोजना पर अभी भी काम चल रहा है, भारत के विभिन्न राज्यों में पुलिस विभाग पहले से ही चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणालियों को तैनात कर रहे हैं, जैसे: तेलंगाना में टीएसओपी + सीसीटीएनएस ^[107] पंजाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम (पीएआईएस) पंजाब में^[108] त्रिनेत्र इन उत्तर प्रदेश^[109] उत्तराखंड में पुलिस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम^[110] दिल्ली में एफआरएस, महाराष्ट्र में ऑटोमेटेड मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक आइडेंटिफिकेशन सिस्टम (AMBIS), तमिलनाडु में फेसटेगर। अपराध और आपराधिक ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम (सीसीटीएनएस), जो राष्ट्रीय ई-गवर्नेंस योजना (एनईजीपी) के तहत एक मिशन मोड परियोजना है।^[111] एक ऐसी प्रणाली के रूप में देखा जाता है जो पूरे भारत के पुलिस स्टेशनों को जोड़ेगी, और उन्हें बात करने में मदद करेगी^[112] एक दूसरे को। परियोजना का उद्देश्य प्राथमिकी से संबंधित सभी सूचनाओं का डिजिटलीकरण करना है, जिसमें दर्ज प्राथमिकी, साथ ही जांच किए गए मामले, आरोप पत्र दायर, और सभी पुलिस स्टेशनों में संदिग्ध और वांछित व्यक्ति शामिल हैं। यह भारत में अपराध और अपराधियों का एक राष्ट्रीय डेटाबेस तैयार करेगा। सीसीटीएनएस को बिना डेटा सुरक्षा कानून के लागू किया जा रहा है। सीसीटीएनएस को एएफआरएस के साथ एकीकृत करने का प्रस्ताव है, जो सभी अपराध और आपराधिक संबंधित चेहरे के डेटा का भंडार है, जिसे छवियों से लेकर वीडियो तक विभिन्न प्रकार के इनपुट से किसी व्यक्ति की पहचान या सत्यापन के लिए तैनात किया जा सकता है।^[113] इसने नागरिक समाज संगठनों और गोपनीयता विशेषज्ञों की गोपनीयता संबंधी चिंताओं को उठाया है। दोनों परियोजनाओं को राज्य के हाथों बड़े पैमाने पर निगरानी के साधन के रूप में बंद कर दिया गया है^[114] राजस्थान में, 'राजकॉप', एक पुलिस ऐप को हाल ही में एक चेहरे की पहचान मॉड्यूल के साथ एकीकृत किया गया है जो वास्तविक समय में ज्ञात व्यक्तियों के डेटाबेस के खिलाफ एक संदिग्ध के चेहरे का मिलान कर सकता है। राजस्थान पुलिस वर्तमान में सीसीटीएनएस आकडाकोष में सभी गिरफ्तार व्यक्तियों की तस्वीरें अपलोड करना अनिवार्य करके इस मॉड्यूल के दायरे को व्यापक बनाने के लिए काम कर रही है, जिससे ज्ञात अपराधियों का एक समृद्ध आकड़ाकोष विकसित करने में मदद मिलेगी।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

झूठा सकारात्मक तब होता है जब चेहरे की पहचान तकनीक किसी व्यक्ति को वह नहीं होने के लिए गलत पहचान देती है, यानी यह गलत सकारात्मक परिणाम देता है। वे अक्सर भेदभाव और मौजूदा पूर्वाग्रहों को मजबूत करने के परिणामस्वरूप होते हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में, दिल्ली पुलिस ने बताया कि उसकी फआरटी प्रणाली की सटीकता दर 2% थी, जो 2019 में घटकर 1% हो गई। फआरटी प्रणाली विभिन्न लिंगों के बीच सटीक रूप से अंतर करने में भी विफल रही।^[115]

दिल्ली सरकार भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन (ISRO) के सहयोग से क्राइम मैपिंग एनालिटिक्स एंड प्रेडिक्टिव सिस्टम (सीएमपीस) नामक एक नई तकनीक विकसित कर रही है। इस परियोजना का उद्देश्य अपराध को नियंत्रित करने और कानून व्यवस्था बनाए रखने के लिए अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी को तैनात करना है।^[116] सिस्टम को अपराधियों के डेटा वाले डेटाबेस से जोड़ा जाएगा^[116] प्रौद्योगिकी को अपराध स्थल पर रीयल-टाइम डेटा एकत्र करने के लिए तैनात करने की परिकल्पना की गई है^[116]

25 नवंबर, 2020 को इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन द्वारा दायर सूचना के अधिकार अनुरोध के जवाब में दिल्ली पुलिस द्वारा इस्तेमाल किए जा रहे चेहरे की पहचान प्रणाली के बारे में जानकारी मांगी गई थी (संदर्भ संख्या डीईपीओएल/आर/ई/20/07128)^[117] पुलिस उपायुक्त सह जन सूचना अधिकारी का कार्यालय: अपराध ने कहा कि वे सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 की धारा 8 (डी) के तहत जानकारी प्रदान नहीं कर सकते हैं।^[118] सूचना का अधिकार (आरटीआई) अनुरोध दिनांक 30 जुलाई, 2020 को आयुक्त, कोलकाता पुलिस के कार्यालय में दायर किया गया था, जिसमें विभाग द्वारा उपयोग की जा रही चेहरे की पहचान तकनीक के बारे में जानकारी मांगी गई थी।^[119] मांगी गई जानकारी से इनकार किया गया^[120] यह बताते हुए कि विभाग को आरटीआई अधिनियम की धारा 24(4) के तहत प्रकटीकरण से छूट दी गई थी।

लैटिन अमेरिका

2000 मैक्सिकन राष्ट्रपति चुनाव में, मैक्सिकन सरकार ने मतदाता धोखाधड़ी को रोकने के लिए चेहरा पहचान सॉफ्टवेयर नियोजित किया। कई वोट डालने के प्रयास में कुछ व्यक्ति कई अलग-अलग नामों से मतदान करने के लिए पंजीकरण कर रहे थे। पहले से ही मतदाता डेटाबेस में नए चेहरे की छवियों की तुलना करके,अधिकारी डुप्लिकेट पंजीकरण को कम करने में सक्षम थे^[121]

कोलंबिया में सार्वजनिक परिवहन बसों को फेसफर्स्ट इंक द्वारा चेहरे की पहचान प्रणाली के साथ लगाया जाता है ताकि उन यात्रियों की पहचान की जा सके जो कोलंबिया की राष्ट्रीय पुलिस द्वारा मांगे गए हैं। फेसफर्स्ट इंक ने पनामा में टोक्यूमेन अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली भी बनाई। यात्रियों में से व्यक्तियों की पहचान करने के लिए चेहरा पहचान प्रणाली तैनात की गई है जो पनामानी राष्ट्रीय पुलिस या इंटरपोल द्वारा मांगी गई है।^[122] टोकुमेन अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डा से गुजरने वाले वांछित व्यक्तियों की पहचान करने के लिए सैकड़ों लाइव चेहरा पहचान कैमरों का उपयोग करके एक हवाईअड्डा-व्यापी निगरानी प्रणाली संचालित करता है। चेहरा पहचान प्रणाली शुरू में 11 मिलियन अमेरिकी डॉलर के अनुबंध के हिस्से के रूप में स्थापित की गई थी और इसमें कंप्यूटर क्लस्टर साठ कंप्यूटर, फाइबर-ऑप्टिक केबल नेटवर्क हवाई अड्डे की इमारतों के साथ-साथ 150 निगरानी कैमरों की स्थापना शामिल थी। एयरपोर्ट टर्मिनल और लगभग 30 परएयरपोर्ट गेट सेकंड^[123]

ब्राजील में 2014 फीफा विश्व कप में ब्राजील की संघीय पुलिस ने चेहरे की पहचान चश्मे का इस्तेमाल किया। रियो डी जनेरियो में 2016 ग्रीष्मकालीन ओलंपिक में चीन में बने चेहरा पहचान प्रणाली को भी तैनात किया गया था^[122] न्यूक्टेक कंपनी ने माराकाना स्टेडियम के लिए 145 इंसेप्शन टर्मिनल और दवो के लिए 55 टर्मिनल प्रदान किए।आरओ ओलंपिक पार्क ^[124]

यूरोपीय संघ

यूरोपीय संघ के कम से कम 21 देशों में पुलिस बल, प्रशासनिक या आपराधिक उद्देश्यों के लिए, चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग, या उपयोग करने की योजना बनाते हैं^[125]

ग्रीस

ग्रीस पुलिस ने लाइव चेहरा पहचान प्रणाली से लैस कम से कम 1,000 उपकरणों के प्रावधान के लिए इंट्राकॉम-टेलीकॉम के साथ एक अनुबंध पारित किया। 2021 की गर्मियों से पहले डिलीवरी की उम्मीद है। अनुबंध का कुल मूल्य 4 मिलियन यूरो से अधिक है, जिसका भुगतान यूरोपीय आयोग के आंतरिक सुरक्षा कोष द्वारा बड़े हिस्से में किया गया है।^[126]

इटली

इटली पुलिस ने 2017 में एक चेहरा पहचान प्रणाली हासिल की, सिस्टेमा ऑटोमेटिको रिकोनोसिमेंटो इमागिनी (एसएआरआई)। नवंबर 2020 में, आंतरिक मंत्रालय ने शरण मांगने के संदिग्ध लोगों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय में इसका उपयोग करने की योजना की घोषणा की^[127]

नीदरलैंड्स

नीदरलैंड ने 2016 से चेहरे की पहचान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को तैनात किया है^[128] डच पुलिस के आकडाकोष में वर्तमान में 1.3 मिलियन डच नागरिकों के 2.2 मिलियन से अधिक चित्र हैं। यह आबादी का लगभग 8% है। नीदरलैंड में, पुलिस द्वारा नगरपालिका सीसीटीवी पर चेहरे की पहचान का उपयोग नहीं किया जाता है^[129]

दक्षिण अफ्रीका

दक्षिण अफ्रीका में, 2016 में, जोहान्सबर्ग शहर ने घोषणा की कि वह स्वचालित नंबर प्लेट पहचान और चेहरे की पहचान के साथ पूर्ण स्मार्ट सीसीटीवी कैमरों को रोल आउट कर रहा है।^[130]

खुदरा स्टोर में तैनाती

यूएस फर्म 3VR, अब पहचान, एक विक्रेता का एक उदाहरण है, जिसने 2007 की शुरुआत में खुदरा विक्रेताओं को चेहरे की पहचान प्रणाली और सेवाओं की पेशकश शुरू कर दी थी।^[131] 2012 में, कंपनी ने ग्राहक प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए निवासी और कतार लाइन एनालिटिक्स जैसे लाभों का विज्ञापन किया, व्यक्तिगत ग्राहक की सुविधा के लिए चेहरे की निगरानी विश्लेषणात्मक कर्मचारियों द्वारा वॉलमार्ट अभिवादन | अभिवादन और संयोजन द्वारा वफादारी कार्यक्रमों को फिर से करने की क्षमता बिक्री के बिंदु (पीओएस) चेहरे की पहचान के साथ डेटा^[132]

संयुक्त राज्य अमेरिका

2018 में, नेशनल रिटेल फेडरेशन लॉस प्रिवेंशन रिसर्च काउंसिल ने चेहरा पहचान तकनीक को मूल्यांकन के लायक एक आशाजनक नया टूल कहा।^[133]

जुलाई 2020 में, रॉयटर्स समाचार एजेंसी ने बताया कि 2010 के दौरान औषध विज्ञान चेन राइट एड ने फेसफ़र्स्ट, डीपकैम एलएलसी, और अन्य विक्रेताओं से चेहरे की पहचान वीडियो निगरानी सिस्टम और घटकों को तैनात किया था। संयुक्त राज्य अमेरिका में कुछ खुदरा स्थान^[133] संपत्ति संरक्षण के राइट एड के उपाध्यक्ष कैथी लैंगली ने सिस्टम को संदर्भित करने के लिए वाक्यांश सुविधा मिलान का इस्तेमाल किया और कहा कि सिस्टम के उपयोग से कंपनी के स्टोर में कम हिंसा और संगठित अपराध हुआ, जबकि संपत्ति संरक्षण के पूर्व उपाध्यक्ष बॉब ओबेरोस्लर ने जोर दियाकर्मचारियों के लिए जेड बेहतर सुरक्षा और संयुक्त राज्य अमेरिका में कानून प्रवर्तन संगठन ^[133] रिपोर्टिंग के जवाब में रॉयटर्स को 2020 के एक बयान में, राइट एड ने कहा कि उसने चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करना बंद कर दिया है और कैमरों को बंद कर दिया है।^[133]

निदेशक नेशनल रिटेल फेडरेशन लॉस प्रिवेंशन रिसर्च काउंसिल के हेस पढ़ें, रीट एड का निगरानी कार्यक्रम या तो सबसे बड़ा था या खुदरा क्षेत्र में सबसे बड़े कार्यक्रमों में से एक था।^[133] होम डिपो, मेनार्ड्स, वॉलमार्ट, और 7-इलेवन अन्य अमेरिकी खुदरा विक्रेताओं में से हैं, जो बड़े पैमाने पर पायलट कार्यक्रम या चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती में लगे हुए हैं।^[133]

2020 में रॉयटर्स द्वारा जांचे गए राइट एड स्टोर्स में से, उन समुदायों में जहां रंग के लोगों ने सबसे बड़ा नस्लीय या जातीय समूह बनाया था, तकनीक स्थापित होने की संभावना तीन गुना थी।^[133] संयुक्त राज्य अमेरिका में नस्लीय अलगाव और संयुक्त राज्य अमेरिका में नस्लीय प्रोफाइलिंग । राईट एड ने कहा कि अलग-अलग स्टोर की चोरी के इतिहास, स्थानीय और राष्ट्रीय अपराध डेटा , और साइट के बुनियादी ढांचे के आधार पर स्थानों का चयन डेटा-संचालित था।^[133]

अतिरिक्त उपयोग

Disney's Magic Kingdom, near Orlando, Florida, during a trial of a facial recognition technology for park entry

जनवरी 2001 में अमेरिकी फ़ुटबॉल चैंपियनशिप गेम सुपर बाउल में, टैम्पा बे, फ़्लोरिडा में पुलिस ने विसाजचेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर का उपयोग इस कार्यक्रम में उपस्थिति में संभावित अपराधियों और आतंकवादियों की खोज के लिए किया। नाबालिग आपराधिक रिकॉर्ड वाले 19 लोगों की संभावित रूप से पहचान की गई^[134]^[135]

फ़ोटो प्रबंधन सॉफ़्टवेयर द्वारा फ़ोटो के विषयों की पहचान करने के लिए चेहरा पहचान प्रणाली का भी उपयोग किया गया है, व्यक्ति द्वारा छवियों को खोजने जैसी सुविधाओं को सक्षम करने के साथ-साथ फ़ोटो में उनकी उपस्थिति का पता चलने पर किसी विशिष्ट संपर्क के साथ फ़ोटो साझा करने का सुझाव भी दिया गया है।^[136]^[137] 2008 तक चेहरे की पहचान प्रणाली को आम तौर पर सुरक्षा प्रणालियों में अभिगम नियंत्रण के रूप में उपयोग किया जाता था^[138]

संयुक्त राज्य अमेरिका का लोकप्रिय संगीत और देशी संगीत सेलिब्रिटी टेलर स्विफ्ट ने 2018 में एक संगीत कार्यक्रम में गुप्त रूप से चेहरे की पहचान तकनीक का इस्तेमाल किया। कैमरा एक टिकट बूथ के पास एक कियोस्क में एम्बेड किया गया था और प्रवेश करते ही स्कैन किए गए कॉन्सर्ट-गोअर थे। ज्ञात स्टाकर के लिए सुविधा^[139]

18 अगस्त, 2019 को, द टाइम्स ने बताया कि यूएई के स्वामित्व वाले मैनचेस्टर सिटी ने ड्राइवर प्रोग्राम में चेहरे की पहचान प्रणाली को तैनात करने के लिए टेक्सास स्थित एक फर्म ब्लिंक आइडेंटिटी को काम पर रखा है। क्लब ने एतिहाद स्टेडियम में समर्थकों के लिए सिंगल सुपर-फास्ट लेन की योजना बनाई है^[140] हालांकि, नागरिक अधिकार समूहों ने इस तकनीक की शुरूआत के खिलाफ क्लब को आगाह करते हुए कहा कि इससे बड़े पैमाने पर निगरानी उपकरण को सामान्य करने का जोखिम होगा। लिबर्टी में नीति और अभियान अधिकारी, हन्ना काउचमैन ने कहा कि मैन सिटी का कदम खतरनाक है, क्योंकि प्रशंसकों को एक निजी कंपनी के साथ गहरी संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी साझा करने के लिए बाध्य किया जाएगा, जहां उन्हें ट्रैक किया जा सकता है और उनकी निगरानी की जा सकती है। उनके दैनिक जीवन में^[141]

अगस्त 2020 में, संयुक्त राज्य अमेरिका में COVID-19 महामारी के बीच, न्यूयॉर्क और लॉस एंजिल्स के अमेरिकी फुटबॉल स्टेडियमों ने आगामी मैचों के लिए चेहरे की पहचान की स्थापना की घोषणा की। इसका उद्देश्य प्रवेश प्रक्रिया को यथासंभव स्पर्श रहित बनाना है^[142] डिज्नी के मैजिक किंगडम , के पास ऑरलैंडो, फ्लोरिडा ने भी इसी तरह महामारी के दौरान एक स्पर्श रहित अनुभव बनाने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक के परीक्षण की घोषणा की; परीक्षण मूल रूप से 23 मार्च और 23 अप्रैल, 2021 के बीच होने वाला था, लेकिन सीमित समय सीमा अप्रैल के अंत तक हटा दी गई थी^[143]

फायदे और नुकसान

अन्य बायोमेट्रिक सिस्टम की तुलना में

2006 में, चेहरा पहचान ग्रेंड चैलेंज (एफआरजीसी) में नवीनतम चेहरा पहचान कलन विधि के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया गया था। परीक्षणों में उच्च-रिज़ॉल्यूशन चेहरे की छवियों, 3-डी फेस स्कैन और आईरिस छवियों का उपयोग किया गया था। परिणामों ने संकेत दिया कि नए कलन विधि 2002 के चेहरा पहचान कलन विधि की तुलना में 10 गुना अधिक सटीक हैं और 1995 की तुलना में 100 गुना अधिक सटीक हैं। कुछ कलन विधि चेहरों को पहचानने में मानव प्रतिभागियों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम थे और विशिष्ट रूप से समान जुड़वां की पहचान कर सकते थे।^[35]^[144]

चेहरे की पहचान प्रणाली का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह बड़े पैमाने पर पहचान करने में सक्षम है क्योंकि इसके लिए परीक्षण विषय के सहयोग की आवश्यकता नहीं होती है। हवाई अड्डों, मल्टीप्लेक्सों, और अन्य सार्वजनिक स्थानों में स्थापित उचित रूप से डिज़ाइन किए गए सिस्टम, भीड़ के बीच व्यक्तियों की पहचान कर सकते हैं, बिना राहगीरों के, यहां तक कि सिस्टम के बारे में जागरूक भी नहीं।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

कमजोरियां

2008 में कार्नेगी मेलॉन रोबोटिक्स इंस्टीट्यूट के एक शोधकर्ता राल्फ ग्रॉस ने चेहरे के देखने के कोण से संबंधित एक बाधा का वर्णन किया है: चेहरे की पहचान पूर्ण फ्रंटल चेहरों और 20 डिग्री बंद पर बहुत अच्छी हो रही है,लेकिन जैसे ही आप जाते हैं प्रोफ़ाइल की ओर, समस्याएँ हुई हैं।^[35] मुद्रा विविधताओं के अलावा, कम-संकल्प चेहरे की छवियों को पहचानना भी बहुत कठिन होता है। यह निगरानी प्रणालियों में चेहरे की पहचान की मुख्य बाधाओं में से एक है^[145]

यदि चेहरे के भाव सेकेंड में भिन्न होते हैं, तो चेहरा पहचानना कम प्रभावी होता है। एक बड़ी मुस्कान सिस्टम को कम प्रभावी बना सकती है। उदाहरण के लिए: कनाडा ने 2009 में पासपोर्ट फोटो में केवल तटस्थ चेहरे के भाव की अनुमति दी थी^[146]

शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में भी अनिश्चितता है। शोधकर्ता कई विषयों से लेकर कई विषयों और कुछ सौ छवियों से लेकर हजारों छवियों तक का उपयोग कर सकते हैं। शोधकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे एक-दूसरे को उपयोग किए गए आकड़ाकोष उपलब्ध कराएं, या कम से कम एक मानक डेटासेट रखें^[147]

द्विआधारी लिंग धारणा के आधार पर बनाए रखने और न्याय करने के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली की आलोचना की गई है।^[148]^[149]^[150]^[151]^[152]^[153]^[154]^[155]^[156] सिजेंडर व्यक्तियों के चेहरों को नर या मादा में वर्गीकृत करते समय, ये सिस्टम अक्सर बहुत सटीक होते हैं^[157] हालांकि विपरीतलिंगी और गैर-बाइनरी लोगों के लिंग पहचान को निर्धारित करने में आम तौर पर भ्रमित या असमर्थ थे^[157] लिंग मानदंड इन प्रणालियों द्वारा बनाए रखा जा रहा है, यहां तक कि जब लंबे बालों वाले एक सिजेंडर पुरुष की तस्वीर दिखाई जाती है, तो कलन विधि को छोटे बाल वाले पुरुषों के लिंग मानदंड का पालन करने के बीच विभाजित किया गया था, और मर्दाना चेहरे की विशेषताएं और भ्रमित हो गईंCite error: Invalid <ref> tag; invalid names, e.g. too many लोगों का यह आकस्मिक गलतलिंग उन लोगों के लिए बहुत हानिकारक हो सकता है, जो अपने सेक्स को जन्म पर असाइन नहीं करते हैं, उनकी लिंग पहचान को अनदेखा और अमान्य कर देते हैं। यह उन लोगों के लिए भी हानिकारक है जो पारंपरिक और पुराने लिंग मानदंडों को नहीं मानते हैं, क्योंकि यह उनकी लिंग पहचान की परवाह किए बिना उनकी लिंग अभिव्यक्ति को अमान्य कर देता है।

अप्रभावीता

प्रौद्योगिकी के आलोचकों की शिकायत है कि न्यूहैम योजना के लंदन बरो में, as of 2004^[update], बरो में रहने वाले सिस्टम के आकड़ाकोष में कई अपराधियों के बावजूद, एक भी अपराधी को कभी नहीं पहचाना और सिस्टम कई वर्षों से चल रहा है। एक बार नहीं, जहां तक पुलिस को पता है, न्यूहैम के स्वचालित चेहरा पहचान प्रणाली ने एक जीवित लक्ष्य देखा है।^[135]^[158] यह जानकारी उन दावों के विरोध में प्रतीत होती है कि सिस्टम को अपराध में 34% की कमी का श्रेय दिया गया था (इसलिए इसे बर्मिंघम में भी क्यों लागू किया गया था)^[159]

2002 में स्थानीय पुलिस विभाग द्वारा टैम्पा ,फ़्लोरिडा में एक प्रयोग के भी इसी तरह के निराशाजनक परिणाम थे।^[135] बोस्टन के लोगान हवाई अड्डे पर एक प्रणाली को 2003 में दो साल की टेस्ट अवधि के दौरान कोई भी मैच बनाने में विफल रहने के बाद बंद कर दिया गया था।^[160]

2014 में, फेसबुक ने कहा कि एक मानकीकृत दो-विकल्प चेहरे की पहचान परीक्षण में, इसकी ऑनलाइन प्रणाली ने 97.5% के मानव बेंचमार्क की तुलना में 97.25% सटीकता हासिल की।^[161]

सिस्टम को अक्सर 100% के करीब सटीकता के रूप में विज्ञापित किया जाता है; यह भ्रामक है क्योंकि अध्ययन अक्सर बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक होने की तुलना में बहुत छोटे नमूना आकारों का उपयोग करते हैं। क्योंकि चेहरे की पहचान पूरी तरह से सटीक नहीं है, यह संभावित मिलानों की एक सूची बनाता है। एक मानव ऑपरेटर को इन संभावित मैचों को देखना चाहिए और अध्ययनों से पता चलता है कि ऑपरेटरों को सूची से सही मिलान केवल आधे समय में ही चुनना चाहिए। यह गलत संदिग्ध को निशाना बनाने की समस्या का कारण बनता है^[81]^[162]

विवाद

गोपनीयता उल्लंघन

नागरिक अधिकार संगठन और गोपनीयता प्रचारक जैसे इलेक्ट्रॉनिक फ्रंटियर फाउंडेशन , बिग ब्रदर वॉच और एसीएलयू चिंता व्यक्त करते हैं कि गोपनीयता को निगरानी तकनीकों के उपयोग से समझौता किया जा रहा है।^[163]^[164] चेहरा पहचान का उपयोग न केवल किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि किसी व्यक्ति से जुड़े अन्य व्यक्तिगत डेटा का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है जैसे कि व्यक्ति की विशेषता वाली अन्य तस्वीरें, ब्लॉग पोस्ट, सोशल मीडिया प्रोफाइल, इंटरनेट व्यवहार और यात्रा पैटर्न^[165] इस बात पर चिंता जताई गई है कि किसी के ठिकाने और किसी भी समय उनके साथ लोगों के ज्ञान तक किसकी पहुंच होगीCite error: Closing </ref> missing for <ref> tag दिसंबर 2017 में, फेसबुक ने एक नई सुविधा शुरू की जो किसी उपयोगकर्ता को एक तस्वीर अपलोड करने पर सूचित करती है जिसमें फेसबुक सोचता है कि उनका चेहरा क्या है, भले ही उन्हें टैग न किया गया हो। फेसबुक ने पिछली प्रतिक्रिया के बीच नई कार्यक्षमता को सकारात्मक प्रकाश में फ्रेम करने का प्रयास किया है^[166] फेसबुक के प्राइवेसी प्रमुख रॉब शर्मन ने इस नए फीचर को संबोधित करते हुए कहा कि यह लोगों को अपनी तस्वीरों पर ऑनलाइन अधिक नियंत्रण देता है। हमने इसके बारे में वास्तव में एक सशक्त विशेषता के रूप में सोचा है, वे कहते हैं। हो सकता है कि ऐसी तस्वीरें मौजूद हों जिनके बारे में आप नहीं जानते हों।^[167] फेसबुक का डीपफेस बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम के तहत कई वर्ग कार्रवाई मुकदमों का विषय बन गया है, जिसमें दावा किया गया है कि फेसबुक 2008 जीवमितिय सूचना गोपनीयता के सीधे उल्लंघन में सूचित सहमति प्राप्त किए बिना अपने उपयोगकर्ताओं के चेहरे की पहचान डेटा एकत्र और संग्रहीत कर रहा है। अधिनियम(बीआईपीए)^[168] सबसे हालिया मामला जनवरी 2016 में खारिज कर दिया गया क्योंकि अदालत के पास अधिकार क्षेत्र नहीं था^[169] अमेरिका में, क्लियरव्यू एआई जैसी निगरानी कंपनियां संयुक्त राज्य अमेरिका के संविधान में पहले संशोधन पर भरोसा कर रही हैं से डेटा स्क्रैप उपयोगकर्ता डेटा के लिए सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर खाते हैं जो कर सकते हैं चेहरे की पहचान प्रणाली के विकास में इस्तेमाल किया जा सकता है^[170]

2019 में, फाइनेंशियल टाइम्स ने पहली बार बताया कि लंदन के किंग्स क्रॉस क्षेत्र में चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा रहा था।^[171] लंदन के किंग्स क्रॉस मेनलाइन स्टेशन के आसपास के विकास में दुकानें, कार्यालय, गूगल का यूके मुख्यालय और सेंट मार्टिन कॉलेज का हिस्सा शामिल है। यूके के सूचना आयुक्त कार्यालय के अनुसार: लोगों के चेहरों को स्कैन करना क्योंकि वे कानूनी रूप से अपने दैनिक जीवन के बारे में जानते हैं, उनकी पहचान करने के लिए, गोपनीयता के लिए एक संभावित खतरा है जो हम सभी को चिंतित करना चाहिए।^[172]^[173] यूके के सूचना आयुक्त एलिजाबेथ डेनहम ने कंपनी अर्जेंटीना द्वारा संचालित किंग्स क्रॉस चेहरा पहचान तकनीक के उपयोग की जांच शुरू की। सितंबर 2019 में अर्जेंटीना द्वारा यह घोषणा की गई थी कि किंग्स क्रॉस में अब चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर का उपयोग नहीं किया जाएगा। अर्जेंटीना ने दावा किया कि सॉफ्टवेयर मई 2016 और मार्च 2018 के बीच दो कैमरों पर तैनात किया गया था जो विकास के केंद्र के माध्यम से चलने वाली पैदल यात्री सड़क को कवर करते थे।^[174] अक्टूबर 2019 में, लंदन के डिप्टी मेयर सोफी लिंडेन की एक रिपोर्ट से पता चला है कि एक गुप्त सौदे में मेट्रोपॉलिटन पुलिस ने अपने किंग्स क्रॉस चेहरा पहचान तकनीक में उपयोग के लिए सात लोगों की तस्वीरें अर्जेंटीना को भेजी थीं।^[175]

2017 और 2019 के बीच कई मौकों पर साउथ वेल्स पुलिस द्वारा स्वचालित चेहरे की पहचान का परीक्षण किया गया था। प्रौद्योगिकी के उपयोग को एक निजी व्यक्ति, एडवर्ड ब्रिज द्वारा अदालत में चुनौती दी गई थी, जिसे चैरिटी लिबर्टी के समर्थन से चुनौती दी गई थी। (आर (पुल) बनाम चीफ कांस्टेबल साउथ वेल्स पुलिस के रूप में जाना जाने वाला मामला)। कोर्ट ऑफ अपील में मामले की सुनवाई हुई और अगस्त 2020 में फैसला सुनाया गया।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

कानून प्रवर्तन में अपूर्ण तकनीक

As of 2018^[update], यह अभी भी विवादित है कि चेहरे की पहचान तकनीक रंग के लोगों पर कम सटीक रूप से काम करती है या नहीं^[176] जॉय बुओलामविनी (एमआईटी मीडिया लैब) और टिमनीट गेब्रू (माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च) के एक अध्ययन में पाया गया कि तीन व्यावसायिक चेहरे की पहचान प्रणालियों के भीतर रंग की महिलाओं के लिए लिंग पहचान के लिए त्रुटि दर 23.8% से 36% तक थी, जबकि लाइटर के लिए -चमड़ी वाले पुरुषों में यह 0.0 से 1.6% के बीच था। पुरुषों (91.9%) की पहचान के लिए समग्र सटीकता दर महिलाओं (79.4%) की तुलना में अधिक थी, और किसी भी प्रणाली में लिंग की गैर-द्विआधारी समझ को समायोजित नहीं किया गया था।^[177] इसने यह भी दिखाया कि व्यावसायिक चेहरे की पहचान के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटासेट व्यापक आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करते थे और हल्के-चमड़ी वाले पुरुषों की ओर झुके हुए थे। हालांकि, एक अन्य अध्ययन से पता चला है कि देश भर के कानून प्रवर्तन कार्यालयों को बेचे जाने वाले कई वाणिज्यिक चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर में गोरे लोगों की तुलना में काले लोगों के लिए कम झूठी गैर-मिलान दर थी।^[178]

विशेषज्ञों को डर है कि चेहरा पहचान प्रणाली वास्तव में नागरिकों को नुकसान पहुंचा सकती है, पुलिस का दावा है कि वे रक्षा करने की कोशिश कर रहे हैं^[179] इसे एक अपूर्ण बायोमेट्रिक माना जाता है, और जॉर्ज टाउन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता क्लेयर गारवी द्वारा किए गए एक अध्ययन में, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि वैज्ञानिक समुदाय में कोई सहमति नहीं है कि यह किसी की सकारात्मक पहचान प्रदान करता है।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag और 1: कई पहचान^[180] इसने विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में एफआरटी की भिन्न सटीकता के लिए भी परीक्षण किया। स्वतंत्र अध्ययन वर्तमान में संपन्न हुआ, किसी भी FRT प्रणाली में 100% सटीकता नहीं है^[181]

डेटा सुरक्षा

2010 में, पेरू ने व्यक्तिगत डेटा संरक्षण के लिए कानून पारित किया, जो बायोमेट्रिक जानकारी को परिभाषित करता है जिसका उपयोग किसी व्यक्ति को संवेदनशील डेटा के रूप में पहचानने के लिए किया जा सकता है। 2012 में, कोलम्बिया ने एक व्यापक डेटा संरक्षण कानून पारित किया जो जैवमितीय डेटा को संवेदनशील जानकारी के रूप में परिभाषित करता है^[122] यूरोपीय संघ के 2016 सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) के अनुच्छेद 9 (1) के अनुसार एक प्राकृतिक व्यक्ति की विशिष्ट पहचान के उद्देश्य से जैवमितीय डेटा का प्रसंस्करण संवेदनशील है और इस तरह से संसाधित चेहरे की पहचान डेटा संवेदनशील व्यक्तिगत हो जाता है। जानकारी जीडीपीआर के यूरोपीय संघ के सदस्य राज्यों के कानून में पारित होने के जवाब में, यूरोपीय संघ के शोधकर्ताओं ने चिंता व्यक्त की कि अगर उन्हें जीडीपीआर के तहत उनके चेहरे की पहचान डेटा के प्रसंस्करण के लिए व्यक्ति की सहमति प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, पैमाने पर एक चेहरा आकड़ाकोष मेगाफेस को फिर कभी स्थापित नहीं किया जा सका^[182] सितंबर 2019 में स्वीडिश डेटा प्रोटेक्शन अथॉरिटी (डीपीए) ने एक स्कूल के खिलाफ ईयू के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर) के उल्लंघन के लिए अपना पहला वित्तीय दंड जारी किया, जो समय लेने वाली रोल कॉल को बदलने के लिए तकनीक का उपयोग कर रहा था। कक्षा। डीपीए ने पाया कि स्कूल ने अवैध रूप से अपने छात्रों के जैवमतिय डेटा को एक प्रभाव मूल्यांकन पूरा किए बिना प्राप्त किया। इसके अलावा स्कूल ने डीपीए को पायलट योजना से अवगत नहीं कराया। 200,000 एसईके जुर्माना (€19,000/21,000) जारी किया गया था^[183]

संयुक्त राज्य अमेरिका में कई अमेरिकी राज्यों ने जैवमतिय डेटा की गोपनीयता की रक्षा के लिए कानून पारित किए हैं। उदाहरणों में इलिनोइस बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम (बीआईपीए) और कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम (सीसीपीए) शामिल हैं।^[184] मार्च 2020 में कैलिफोर्निया के निवासियों ने क्लियरव्यू एआई के खिलाफ क्लास एक्शन दायर किया, जिसमें आरोप लगाया गया कि कंपनी ने अवैध रूप से जैवमितीय डेटा ऑनलाइन एकत्र किया था और चेहरा पहचान तकनीक की मदद से जैवमितीय डेटा का एक डेटाबेस बनाया था जिसे कंपनियों और पुलिस बलों को बेचा गया था। उस समय क्लियरव्यू एआई को पहले से ही बीआईपी के तहत दो मुकदमों का सामना करना पड़ा था^[185] औरव्यक्तिगत सूचना संरक्षण और इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ अधिनियम (पीआईपीईडीए) के अनुपालन के लिए कनाडा के गोपनीयता आयुक्त द्वारा एक जांच^[186]

चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग पर प्रतिबंध

मई 2019 में, सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया पुलिस और अन्य स्थानीय सरकारी एजेंसियों के उपयोग के लिए चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर के उपयोग पर प्रतिबंध लगाने वाला पहला प्रमुख संयुक्त राज्य अमेरिका का शहर बन गया।^[187] सैन फ्रांसिस्को पर्यवेक्षक, हारून पेस्किन, ने ऐसे नियम पेश किए जिनके लिए एजेंसियों को निगरानी प्रौद्योगिकी खरीदने के लिए सैन फ्रांसिस्को बोर्ड ऑफ सुपरवाइजर्स से अनुमोदन प्राप्त करने की आवश्यकता होगी।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag विशेष रूप से पुलिस जांच और नगरपालिका निगरानी मेंCite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन (एसीएलयू) ने निगरानी तकनीक में पारदर्शिता के लिए संयुक्त राज्य भर में अभियान चलाया है^[188] और इसने सैन फ़्रांसिस्को और सोमरविले दोनों के चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर पर प्रतिबंध का समर्थन किया है। एसीएलयू इस तकनीक के साथ गोपनीयता और निगरानी को चुनौती देने का काम करता है^{[citation needed]}^[189]

जनवरी 2020 में, यूरोपीय संघ ने सुझाव दिया, लेकिन फिर जल्दी से सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान पर एक प्रस्तावित रोक हटा दी गई।^[190]^[191]

जॉर्ज फ्लोयड विरोध के दौरान , शहर सरकार द्वारा चेहरे की पहचान के उपयोग पर बोस्टन, मैसाचुसेट्स में प्रतिबंध लगा दिया गया था।^[192] 10 जून, 2020 से नगर निगम के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया गया है^[193]

वेस्ट लाफायेट, इंडियाना सिटी काउंसिल ने चेहरे की पहचान निगरानी तकनीक पर प्रतिबंध लगाने वाला एक अध्यादेश पारित किया^[196]

27 अक्टूबर, 2020 को, 22 मानवाधिकार समूहों ने मियामी विश्वविद्यालय को चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया। यह तब आया जब छात्रों ने स्कूल पर छात्र प्रदर्शनकारियों की पहचान करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करने का आरोप लगाया। हालांकि, विश्वविद्यालय द्वारा आरोपों से इनकार किया गया था^[197]

यूरोपीय अपने चेहरे को पुनः प्राप्त करें गठबंधन अक्टूबर 2020 में लॉन्च किया गया। गठबंधन ने चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया और फरवरी 2021 में यूरोपीय नागरिकों की पहल शुरू की। 60 से अधिक संगठन कॉल करते हैं यूरोपीय आयोग बायोमेट्रिक निगरानी प्रौद्योगिकियों के उपयोग को कड़ाई से विनियमित करने के लिए^[198]

राज्य पुलिस सुधार कानून जुलाई 2021 में प्रभावी होगा; विधायिका द्वारा पारित प्रतिबंध को गवर्नर चार्ली बेकर द्वारा खारिज कर दिया गया था^[199] इसके बजाय, कानून को न्यायिक वारंट की आवश्यकता होती है, उन कर्मियों को सीमित करें जो खोज कर सकते हैं, इस बारे में डेटा रिकॉर्ड करें कि तकनीक का उपयोग कैसे किया जाता है, और भविष्य के नियमों के बारे में सिफारिशें करने के लिए एक आयोग बनाएं।^[200]

भावना पहचान

18वीं और 19वीं शताब्दी में, यह विश्वास कि चेहरे के भावों से मनुष्य के नैतिक मूल्य या वास्तविक आंतरिक स्थिति का पता चलता है, व्यापक था और मुख का आकृतिपश्चिमी दुनिया में एक सम्मानित विज्ञान था। 19वीं शताब्दी के प्रारंभ से ही पागलपन औरमनोभ्रंश का पता लगाने के लिए चेहरे की विशेषताओं और चेहरे की अभिव्यक्ति के शारीरिक विश्लेषण में फोटोग्राफी का उपयोग किया गया था।^[201] 1960 और 1970 के दशक में मानवीय भावनाओं और उसके भावों के अध्ययन को मनोवैज्ञानिक द्वारा फिर से खोजा गया, जिन्होंने घटनाओं के लिए भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की एक सामान्य श्रेणी को परिभाषित करने का प्रयास किया।^[202] स्वचालित भावना पहचान पर शोध 1970 के बाद से चेहरे की अभिव्यक्ति और भाषण पर केंद्रित है, जिसे दो सबसे महत्वपूर्ण तरीकों के रूप में माना जाता है जिसमें मनुष्य अन्य मनुष्यों के लिए भावनाओं को संप्रेषित करता है। 1970 के दशक में भावनाओं की शारीरिक अभिव्यक्ति के लिए चेहरा क्रिया कोडिंग सिस्टम (FACS) वर्गीकरण स्थापित किया गया था।^[203] इसके डेवलपर पॉल एकमैन का कहना है कि छह भावनाएं हैं जो सभी मनुष्यों के लिए सार्वभौमिक हैं और इन्हें चेहरे के भावों में कोडित किया जा सकता है।^[204] पिछले दशकों में स्वचालित भावना विशिष्ट अभिव्यक्ति पहचान में अनुसंधान ने मानव चेहरों के सामने वाले दृश्य छवियों पर ध्यान केंद्रित किया है^[205]

2016 में, उच्च परिभाषा सीसीटीवी , उच्च संकल्प 3 डी चेहरा पहचान और आईरिस पहचान के साथ, फेशियल फीचर इमोशन पहचान कलन विधि नई तकनीकों में से थे, जिससे उनका रास्ता निकल गया। विश्वविद्यालय अनुसंधान प्रयोगशाला^[206] 2016 में, फेसबुक ने कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी द्वारा फेसियोमेट्रिक्स, एक फेशियल फीचर इमोशन पहचान कॉर्पोरेट स्पिन-ऑफ का अधिग्रहण किया। उसी वर्ष में एप्पल आईनसी. ने चेहरे की विशेषता भावना पहचान स्टार्ट-अप Emotient . का अधिग्रहण किया^[207] 2016 के अंत तक, चेहरे की पहचान प्रणाली के वाणिज्यिक विक्रेताओं ने चेहरे की विशेषताओं के लिए भावना पहचान कलन विधि एकीकृत और तैनात करने की पेशकश की^[208] एमआईटी की मीडिया लैब स्पिन-ऑफ अफेक्टिवा]^[209] 2019 के अंत तक एक चेहरे की अभिव्यक्ति भावना का पता लगाने वाले उत्पाद की पेशकश की जो मनुष्यों में भावनाओं को पहचान सकता है जबकि ड्राइविंग ^[207]

एंटी-फेशियल मान्यता सिस्टम

जनवरी 2013 में, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेटिक्स के जापानी शोधकर्ताओं ने 'गोपनीयता वाइजर' चश्मा बनाया जो लगभग इन्फ्रारेड लाइट का उपयोग करता है ताकि इसके नीचे के चेहरे को पहचान सॉफ्टवेयर का सामना करने के लिए पहचाना न जा सके।^[210] नवीनतम संस्करण एक टाइटेनियम फ्रेम, प्रकाश-परावर्तक सामग्री और एक मुखौटा का उपयोग करता है जो प्रकाश स्रोतों को अवशोषित और उछाल दोनों के माध्यम से चेहरे की पहचान तकनीक को बाधित करने के लिए कोण और पैटर्न का उपयोग करता है।^[211]^[212]^[213]^[214] कुछ प्रोजेक्ट नए मुद्रित पैटर्न के साथ आने के लिए प्रतिकूल मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं जो मौजूदा चेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर को भ्रमित करते हैं^[215]

चेहरे की पहचान प्रणाली से बचाने के लिए एक और तरीका विशिष्ट बाल कटाने और मेकअप पैटर्न हैं जो इस्तेमाल किए गए कलन विधि को चेहरे का पता लगाने से रोकते हैं, जिसे कंप्यूटर विज़न डैज़ल के रूप में जाना जाता है।^[216] संयोग से, जुग्गालोस के साथ लोकप्रिय मेकअप शैलियाँ भी चेहरे की पहचान से रक्षा कर सकती हैं^[217]

चेहरे के मास्क जो संक्रामक वायरस से बचाने के लिए पहने जाते हैं, चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को कम कर सकते हैं। एक 2020 एनआईएसटी अध्ययन, लोकप्रिय एक-से-एक मिलान प्रणाली का परीक्षण किया और नकाबपोश व्यक्तियों पर पांच से पचास प्रतिशत के बीच विफलता दर पाया। द वर्ज ने अनुमान लगाया कि बड़े पैमाने पर निगरानी प्रणाली की सटीकता दर, जिसे अध्ययन में शामिल नहीं किया गया था, एक-से-एक मिलान प्रणाली की सटीकता से भी कम सटीक होगी।^[218] वां ऐप्पल पे की चेहरे की पहचान भारी मेकअप, मोटी दाढ़ी और यहां तक कि धूप के चश्मे सहित कई बाधाओं के माध्यम से काम कर सकती है, लेकिन मास्क के साथ विफल हो जाती है^[219]

यह भी देखें

Lists

References

↑ Chen, S.K; Chang, Y.H (2014). 2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering (AISE2014). DEStech Publications, Inc. p. 21. ISBN 9781605951508.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :10
↑ Rachel Metz. "Facebook is shutting down its facial recognition software". CNN. Retrieved 2021-11-05.
↑ {{उद्धरण समाचार | अंतिम 1 = पहाड़ी | प्रथम 1 = कश्मीर | अंतिम 2 = मैक | प्रथम 2 = रयान | दिनांक = 2021-11-02 | शीर्षक = फेसबुक, सामाजिक चिंताओं का हवाला देते हुए, चेहरे की पहचान प्रणाली को बंद करने की योजना | भाषा = एन-यूएस | वर्क=द न्यूयॉर्क टाइम्स | url=https://www.nytimes.com/2021/11/02/टेक्नोलॉजी/फेसबुक-फेसियल-रिकग्निशन.एचटीएमएल | एक्सेस-डेट=2021-11-05 | आईएसएसएन=0362-4331}
↑ Nilsson, Nils J. (2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. ISBN 9781139642828.
↑ de Leeuw, Karl; Bergstra, Jan (2007). The History of Information Security: A Comprehensive Handbook. Elsevier. p. 266. ISBN 9780444516084.
↑ Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. pp. 48–49. ISBN 9780814732090.
↑ Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. pp. 49–50. ISBN 9780814732090.
↑ Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 52. ISBN 9780814732090.
↑ Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 53. ISBN 9780814732090.
↑ Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 54. ISBN 9780814732090.
↑ Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.
↑ Wechsler, Harry (2009). Malay K. Kundu; Sushmita Mitra (eds.). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. pp. 11–12. ISBN 9780387384641.
↑ {{उद्धरण पुस्तक | शीर्षक = तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण: 13वीं इंटर्नtional सम्मेलन, ICONIP 2006, हांगकांग, चीन, 3-6 अक्टूबर, 2006, कार्यवाही, भाग II | संपादक 1 = जून वांग | संपादक 2 = लाइवान चान | संपादक 3 = डेलियांग वांग | प्रकाशक = स्प्रिंगर साइंस एंड बिजनेस मीडिया | वर्ष = 2012 | आईएसबीएन=9783540464822 | पृष्ठ=198}
↑ Wechsler, Harry (2009). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 12. ISBN 9780387384641.
↑ Wechsler, Harry (2009). Malay K. Kundu; Sushmita Mitra (eds.). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 12. ISBN 9780387384641.
↑ Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.
↑ "Mugspot Can Find A Face In The Crowd – Face-Recognition Software Prepares To Go To Work In The Streets". ScienceDaily. November 12, 1997. Retrieved November 6, 2007.
↑ Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.
↑ Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. pp. 14–15. ISBN 9780387405957.
↑ {{उद्धृत पुस्तक | शीर्षक = चेहरा पहचान और पहचान: सिद्धांत और अभ्यास | अंतिम 1 = कुमाआर दत्ता | प्रथम 1 = असित | अंतिम 2 = दत्ता | प्रथम 2 = मधुरा | अंतिम 3 = कुमार बनर्जी | प्रथम 3 = प्रदीप्त | प्रकाशक = सीआरसी | वर्ष = 2015 | आईएसबीएन = 9781482226577 | पृष्ठ = 123
↑ Severi, Misty (15 April 2022). "Ukraine uses facial recognition software to identify dead Russian soldiers".
↑ Italiano, Laura (15 April 2022). "Ukraine is using facial recognition to ID dead Russian soldiers and send photos of corpses home to their moms: report".
↑ Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. p. 1. ISBN 9780387405957.
↑ Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. p. 2. ISBN 9780387405957.
↑ "Airport Facial Recognition Passenger Flow Management". hrsid.com.
↑ ^27.0 ^27.1 ^27.2 Bonsor, K. (September 4, 2001). "How Facial Recognition Systems Work". Retrieved June 2, 2008.
↑ Smith, Kelly. "Face Recognition" (PDF). Retrieved June 4, 2008.
↑ आर. ब्रुनेली और टी. पोगियो, फेस रिकग्निशन: फीचर्स बनाम टेम्प्लेट, आईईईई ट्रांस। PAMI पर, 1993, (15)10:1042-105
↑ आर ब्रुनेली, कंप्यूटर विज़न में टेम्पलेट मिलान तकनीक: सिद्धांत और व्यवहार, विली, ISBN 978-0-470-51706-2, 2009 ([1] TM पुस्तक)'
↑ {{Cite book|title=Advances in Biometrics: International Conference, ICB 2006, Hong Kong, China, January 5–7, 2006, Proceedings|last1=Zhang|first1=David|last2=Jain|first2=Anil|publisher=Springer Science & Business Media|year=2006|isbn=97835403 [[9|location=Berlin|pages=183}}
↑ "A Study on the Design and Implementation of Facial Recognition Application System". International Journal of Bio-Science and Bio-Technology.
↑ HOt Girl, डीप फेस रिकग्निशन यूजिंग फुल एंड आंशिक फेस इमेजेज, एल्सेवियर, ISBN 978-0-12-822109-9, 2022 (https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822109-9.00015-1] एडवांस्ड मेथड्स एंड डीप लर्निंग इन कंप्यूटर विज़न)'
↑ Harry Wechsler (2009). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 196. ISBN 9780387384641.
↑ ^35.0 ^35.1 ^35.2 ^35.3 Williams, Mark. "Better Face-Recognition Software". Retrieved June 2, 2008.
↑ Crawford, Mark. "Facial recognition progress report". SPIE Newsroom. Retrieved October 6, 2011.
↑ Kimmel, Ron. ron/PAPERS/BroBroKimIJCV05.pdf "Three-dimensional face recognition" (PDF). Retrieved January 1, 2005.
↑ {{cite book|title=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recognition|last1=Duhn|first1=S. von|last2=Ko|first2=M. J.|date=September 1, 2007|pages=1–6|doi=10.1109/BCC.2007.4430529|last3=Yin|first3=L.|last4=Hung|first4=T.|last5=Wei|first5=X.|chapter=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recogniton [sic]| isbn=978-1-4244-1548-9 | s2cid=25633949}
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :5
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :6"Army Builds Face Recognition Technology that Works in Low-Light Conditions". AZoRobotics. April 18, 2018. Retrieved August 17, 2018.</ref
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :5Socolinsky, Diego A.; Selinger, Andrea (January 1, 2004). "Thermal Face Recognition in an Operational Scenario". CVPR'04. IEEE Computer Society. pp. 1012–1019 – via ACM Digital Library.</ref
↑ Thirimachos Bourlai (2016). Face Recognition Across the Imaging Spectrum. Springer. p. 142. ISBN 9783319285016.
↑ Thirimachos Bourlai (2016). Face Recognition Across the Imaging Spectrum. Springer. p. 140. ISBN 9783319285016.
↑ "Army develops face recognition technology that works in the dark". Army Research Laboratory. April 16, 2018. Retrieved August 17, 2018.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :7Riggan, Benjamin; Short, Nathaniel; Hu, Shuowen (March 2018). "Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions". ResearchGate. arXiv:1803.07599. Bibcode:2018arXiv180307599R.</ref
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :6
↑ Cole, Sally (June 2018). "U.S. Army's AI facial recognition works in the dark". Military Embedded Systems. p. 8.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :7
↑ Shontell, Alyson (September 15, 2015). "Snapchat buys Looksery, a 2-year-old startup that lets you Photoshop your face while you video chat". Business Insider Singapore (in English). Retrieved April 9, 2018.
↑ Kumar Mandal, Jyotsna; Bhattacharya, Debika (2019). Emerging Technology in Modelling and Graphics: Proceedings of IEM Graph 2018. Springer. p. 672. ISBN 9789811374036.
↑ Simonite, Tom. "Facebook Creates Software That Matches Faces Almost as Well as You Do". MIT Technology Review (in English). Retrieved April 9, 2018.
↑ "Facebook's DeepFace shows serious facial recognition skills" (in English). Retrieved April 9, 2018.
↑ "Why Facebook is beating the FBI at facial recognition". The Verge. Retrieved April 9, 2018.
↑ "How TikTok's 'For You' Algorithm Actually Works". Wired (in English). ISSN 1059-1028. Retrieved April 17, 2021.
↑ "How TikTok recommends videos #ForYou". TikTok. June 18, 2020. Archived from the original on June 18, 2020. Retrieved April 22, 2021.
↑ {{उद्धरण समाचार | शीर्षक = टिकटॉक चेहरे की पहचान पर कानूनी भुगतान के लिए सहमत है | url=https://www.bbc.com/news/technology-56210052 | access-date=22 अप्रैल, 2021 | कार्य=बीबीसी समाचार | दिनांक=फरवरी 26 ,2021 | आर्काइव-यूआरएल=https://web.archive.org/web/20210226160803/https://www.bbc.com/news/technology-56210052 | आर्काइव-डेट=26 फरवरी, 2021}
↑ "A glimpse at bank branches of the future: video walls, booth-sized locations and 24/7 access". USA Today (in English). Retrieved August 13, 2018.
↑ Heater, Brian. "Don't rely on Face Unlock to keep your phone secure". TechCrunch (in English). Retrieved November 2, 2017.
↑ "Galaxy S8 face recognition already defeated with a simple picture". Ars Technica (in English). Retrieved November 2, 2017.
↑ "How Facial Recognition Works in Xbox Kinect". Wired (in English). Retrieved November 2, 2017.
↑ "Windows 10 says "Hello" to logging in with your face and the end of passwords". Ars Technica. March 17, 2015. Retrieved March 17, 2015.
↑ Kubota, Yoko (September 27, 2017). "Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo". The Wall Street Journal. Archived from the original on September 28, 2017. Retrieved September 27, 2017.
↑ Kubota, Yoko (September 27, 2017). "Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo". The Wall Street Journal (in English). ISSN 0099-9660. Retrieved April 10, 2018.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :2{{Cite news | url=https://www.theverge.com/2017/9/12/16298156/apple-iphone-x-face-id-security-privacy-police-unlock | title=एप्पल के बारे में पांच सबसे बड़े सवाल नई चेहरे की पहचान प्रणाली | कार्य=द वर्ज | एसीउपकर-तिथि = 10 अप्रैल, 2018}</ref
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :2
↑ "Apple's Face ID Feature Works With Most Sunglasses, Can Be Quickly Disabled to Thwart Thieves" (in English). Retrieved April 10, 2018.
↑ Heisler, Yoni (November 3, 2017). "Infrared video shows off the iPhone X's new Face ID feature in action". BGR (in English). Retrieved April 10, 2018.
↑ "Modi govt now plans a 'touchless' vaccination process, with Aadhaar-based facial recognition". ThePrint. Retrieved 12 February 2022.
↑ "Despite Privacy Fears, Aadhaar-Linked Facial Recognition Used For Covid-19 Vaccines". Inc42. Retrieved 12 February 2022.
↑ "Joint Statement: Say no to Aadhaar based Facial Recognition for Vaccination!". Internet Freedom Foundation. Retrieved 12 February 2022.
↑ "Panoptic Tracker, Finance (Pension Cell) Department, Government of Meghalaya". Panoptic Project. Retrieved 12 February 2022.
↑ "Meghalaya clarifies on controversial app: 'Facial Recognition Technology doesn't require any anchoring legislation'". Indian Express. Retrieved 12 February 2022.
↑ "Smartgates Face editing for the mins of the can we have". Australian Border Force. Retrieved March 11, 2019.
↑ "Our history". New Zealand Customs Service. Retrieved March 11, 2019.
↑ "Facial recognition technology is coming to Canadian airports this spring" (in English). CBC News. Retrieved March 3, 2017.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :0
↑ ^77.0 ^77.1 Rees, Jenny (September 4, 2019). "Police use of facial recognition ruled lawful" (in British English). Retrieved November 8, 2019.
↑ Burgess, Matt (January 24, 2020). "The Met Police will start using live facial recognition across London". Wired UK. ISSN 1357-0978. Retrieved January 24, 2020.
↑ Danica Kirka (August 11, 2020). "UK court says face recognition violates human rights". TechPlore. Retrieved October 4, 2020.
↑ Fortune. "Here's How Many Adult Faces Are Scanned From Facial Recognition Databases".
↑ ^81.0 ^81.1 "The trouble with facial recognition technology (in the real world)".
↑ "Real-Time Facial Recognition Is Available, But Will U.S. Police Buy It?". NPR.
↑ "Police Facial Recognition Databases Log About Half Of Americans". NPR.
↑ Knezevich, Kevin Rector, Alison. "Maryland's use of facial recognition software questioned by researchers, civil liberties advocates".{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
↑ "Next Generation Identification". FBI. Retrieved April 5, 2016.
↑ ^86.0 ^86.1 [https://www.npr.org/2019/07/08/739491857/ice-uses-facial-Recognition-to-sift-state-drivers-license-records-researchers-sa ICE स्टेट ड्राइवर्स को सिफ्ट करने के लिए फेशियल रिकॉग्निशन का उपयोग करता है लाइसेंस रिकॉर्ड, शोधकर्ताओं का कहना है
↑ {{उद्धरण समाचार | शीर्षक = टीएसए ने घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। | url=https://www.usatoday.com/story/travel/airline-news/2019/08/16/biometric-airport-screening-facial-मान्यता-सब कुछ-आपको-जानना/1998749001/| काम = यूएसए टुडे | तारीख = 16 अगस्त, 2019}
↑ Shen, Xinmei (October 4, 2018). ""Skynet", China's massive video surveillance network". South China Morning Post. Retrieved December 13, 2020.
↑ Chan, Tara Francis (March 27, 2018). "16 parts of China are now using Skynet". Business Insider. Retrieved December 13, 2020.
↑ "From ale to jail: facial recognition catches criminals at China beer festival". The Guardian (in English). September 1, 2017. Retrieved March 8, 2018.
↑ "Police use facial recognition technology to detect wanted criminals during beer festival in Chinese city of Qingdao". opengovasia.com (in English). OpenGovAsia. Archived from the original on November 16, 2017. Retrieved March 8, 2018.
↑ "Chinese police are using smart glasses to identify potential suspects". TechCrunch. February 8, 2018. Retrieved December 3, 2020.
↑ {{साइट वेब | url=https://www.businessinsider.com/china-police-using-smart-glasses-facial-recognition-2018-3 | शीर्षक=बीजिंग पुलिस कार यात्रियों और नंबर की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान के चश्मे का उपयोग कर रही है प्लेट्स | वर्क = बिजनेस इंसिडेर | तारीख = 12 मार्च, 2018 | एक्सेस-डेट = 3 दिसंबर, 2020}
↑ "China's massive investment in artificial intelligence has an insidious downside". Science AAAS (in English). February 7, 2018. Retrieved February 23, 2018.
↑ "China bets on facial recognition in big drive for total surveillance". The Washington Post (in English). 2018. Retrieved February 23, 2018.
↑ Liao, Rita (May 8, 2019). "Alibaba-backed facial recognition startup Megvii raises 750 million". TechCrunch. Retrieved August 28, 2019.
↑ Dai, Sarah (June 5, 2019). "AI unicorn Megvii not behind app used for surveillance in Xinjiang, says human rights group". South China Morning Post. Retrieved August 28, 2019.
↑ Cheng Leng, Yingzhi Yang and Ryan Woo (February 20, 2020). "Exclusive: Hundreds of Chinese businesses seek billions in loans to contend with coronavirus". Reuters. Retrieved October 5, 2020.{{cite news}}: CS1 maint: uses authors parameter (link)
↑ "A lawsuit against face-scans in China could have big consequences". The Economist. November 9, 2019.
↑ Xiaoshan, Huang; Wen, Cheng. "New evidence showing Tencent monitors overseas users". Archived from the original on August 16, 2020. Retrieved August 15, 2020.
↑ Zak Doffman (August 26, 2019). "Hong Kong Exposes Both Sides Of China's Relentless Facial Recognition Machine". Forbes. Retrieved December 3, 2020.{{cite news}}: CS1 maint: uses authors parameter (link)
↑ Lohr, Steve (2018-02-09). "Facial Recognition Is Accurate, if You're a White Guy". The New York Times (in English). ISSN 0362-4331. Retrieved 2022-02-14.
↑ "NCRB's National Automated Facial Recognition System". panoptic.in (in English). Retrieved 2022-02-14.
↑ ^104.0 ^104.1 "Watch the Watchmen Series Part 4 : The National Automated Facial Recognition System". Internet Freedom Foundation. 2020-10-07. Retrieved 2022-02-14.
↑ "Justice K.S.Puttaswamy(Retd) vs Union Of India on 26 September, 2018". Indian Kanoon.{{cite web}}: CS1 maint: url-status (link)
↑ "We might be in the market for a new kind of face mask". Internet Freedom Foundation. 2019-07-18. Retrieved 2022-02-14.
↑ Barik, Soumyarendra (2019-10-22). "'Fingerprint is not a big issue': Hyderabad police on collecting biometrics of 'suspects'". MediaNama (in English). Retrieved 2022-02-14.
↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :11
↑ "UP Police launch 'Trinetra', its AI-powered face recognition app to catch criminals". The Financial Express (in English). Retrieved 2022-02-14.
↑ "Uttarakhand Police acquire face recognition software to help nab criminals". Hindustan Times (in English). 2018-08-27. Retrieved 2022-02-14.
↑ {{Cite web|title=Crime and Criminal Tracking Network & Systems (CCTNS) | राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो | url=https://ncrb.gov.in/en/crime-and-criminal-tracking-network-systems-cctns | access-date=2022-02-18 | वेबसाइट=ncrb.gov.in }
↑ "CCTNS Project to let police stations 'talk': where it stands, and how it can help fight crime". The Indian Express (in English). 2015-11-20. Retrieved 2022-02-18.
↑ "Home Ministry moves to get automated facial recognition system for police". Hindustan Times (in English). 2019-07-08. Retrieved 2022-02-18.
↑ {{उद्धरण वेब | दिनांक = 2020-07-15 | शीर्षक = राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के लिए संशोधित आरएफपी पर एनसीआरबी को आईएफएफ का कानूनी नोटिस | url=https://internetfreedom.in/iffs-legal-notice-to- द-एनसीआरबी-ऑन-द-संशोधित-आरएफपी-फॉर-द-नेशनल-ऑटोमेटेड-फेशियल-आरईसीइग्निशन-सिस्टम/ | एक्सेस-डेट=2022-02-18 | वेबसाइट=इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन}
↑ "Indian govt's approach to facial recognition is flawed & driven by faulty assumptions". ThePrint (in English). 2019-11-27. Retrieved 2022-02-15.
↑ ^116.0 ^116.1 ^116.2 Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :13
↑ "Right to Information Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services". panoptic.in (in English). Retrieved 2022-02-15.
↑ {{सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 में वेब | शीर्षक = धारा 8(1)(डी) का हवाला दें | url=https://indiankanoon.org/doc/1838023/ | url-status=live | वेबसाइट=भारतीय कानून}
↑ "Project Panoptic: RTI Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services". Internet Freedom Foundation. 2020-12-01. Retrieved 2022-02-15.
↑ Chunduru, Aditya (2020-12-02). "RTI: Kolkata, Delhi police refuse to give information on facial recognition systems". MediaNama (in English). Retrieved 2022-02-15.
↑ "Mexican Government Adopts FaceIt Face Recognition Technology to Eliminate Duplicate Voter Registrations in Upcoming Presidential Election". Business Wire. May 11, 2000. Archived from the original on March 5, 2016. Retrieved June 2, 2008.
↑ ^122.0 ^122.1 ^122.2 Selinger, Evan; Polonetsky, Jules; Tene, Omer (2018). The Cambridge Handbook of Consumer Privacy. Cambridge University Press. p. 112. ISBN 9781316859278.
↑ Vogel, Ben. "Panama puts names to more faces". IHS Jane's Airport Review. Archived from the original on October 12, 2014. Retrieved October 7, 2014.
↑ "'Made-in-China' products shine at Rio Olympics". The State Council, The people's Republic of China. August 15, 2016. Retrieved November 14, 2020.
↑ Kayser-Bril, Nicolas (December 11, 2019). "At least 11 police forces use face recognition in the EU, AlgorithmWatch reveals". AlgorithmWatch (in English).
↑ Pedriti, Corina (January 28, 2021). "Flush with EU funds, Greek police to introduce live face recognition before the summer". AlgorithmWatch (in English).
↑ Coluccini, Riccardo (January 13, 2021). "Lo scontro Viminale-Garante della privacy sul riconoscimento facciale in tempo reale". IrpiMedia (in English).
↑ Techredacteur, Joost Schellevis. "Politie gaat verdachten opsporen met gezichtsherkenning". nos.nl (in Nederlands). Retrieved September 22, 2019.
↑ Boon, Lex (August 25, 2018). "Meekijken met de 226 gemeentecamera's". Het Parool (in Nederlands). Retrieved September 22, 2019.
↑ [http://theconversation.com/how-cctv-surveillance-poses-a-threat-to-privacy-in-south-africa-97418 कैसे सीसीटीवी निगरानी दक्षिण अफ्रीका में गोपनीयता के लिए खतरा बन गई है
↑ Ross, Tim (2007). "3VR Featured on Fox Business News". Money for Breakfast (Interview). Fox Business. Interviewer: Now, can I buy something like this? Is this... do you really restrict the customers for this? Tim Ross: It's primarily being purchased by banks, retailers, and the government today and is sold through a variety of security channels.
↑ "Improve Customer Service". 3VR. Archived from the original on August 14, 2012. 3VR's Video Intelligence Platform (VIP) transforms customer service by allowing businesses to: • Optimize staffing decisions, increase sales conversion rates and decrease customer wait times by bringing extraordinary clarity to the analysis of traffic patterns • Align staffing decisions with actual customer activity, using dwell and queue line analytics to decrease customer wait times • Increase competitiveness by using 3VR's facial surveillance analytic to facilitate personalized customer greetings by employees • Create loyalty programs by combining point of sale (POS) data with facial recognition
↑ ^133.0 ^133.1 ^133.2 ^133.3 ^133.4 ^133.5 ^133.6 ^133.7 Dastin, Jeffrey L.; Cadell, Cate; Yang, Yizhing; Tham, Engen; Goh, Brenda; Master, Farah; Jackson, Lucas; Michalska, Aleksandra; Hart, Samuel (July 28, 2020). Marquis, Julie; Robinson, Simon (eds.). "Special Report: Rite Aid deployed facial recognition systems in hundreds of U.S. stores". U.S. Legal News. Reuters. Further reporting by Paresh Dave, Tom Bergin, and the Reuters Beijing and Shanghai newsrooms; data analysis by Ryan McNeill. Archived from the original on December 19, 2020. {{cite news}}: Check |author-link= value (help)
↑ Greene, Lisa (February 15, 2001). "Face scans match few suspects" (SHTML). St. Petersburg Times. Archived from the original on November 30, 2014. Retrieved June 30, 2011. By using Viisage software, police matched 19 people's faces to photos of people arrested in the past for minor pickpocketing, fraud and other charges. They weren't charged with any game-day misdeeds. THIS IS A FARCE
↑ ^135.0 ^135.1 ^135.2 Krause, Mike (January 14, 2002). "Is face recognition just high-tech snake oil?". Enter Stage Right. ISSN 1488-1756. Archived from the original on January 24, 2002. Retrieved June 30, 2011.
↑ "Windows 10's Photos app is getting smarter image search just like Google Photos". The Verge. Retrieved November 2, 2017.
↑ Perez, Sarah. "Google Photos upgraded with new sharing features, photo books, and Google Lens". TechCrunch (in English). Retrieved November 2, 2017.
↑ "Face Recognition Applications". Animetrics. Archived from the original on July 13, 2008. Retrieved June 4, 2008.
↑ Giaritelli, Anna (December 13, 2018). "Taylor Swift used airport-style facial recognition on concertgoers". washingtonexaminer.com. Retrieved December 13, 2018.
↑ {{उद्धरण समाचार | url=https://www.thetimes.co.uk/artiक्ली/मैनचेस्टर-सिटी-ट्राईज़-चेहरे की पहचान-टू-बीट-फुटबॉल-क्यूज़-smdrcrkrj?ni-statuscode=acsaz-307# | शीर्षक=मैनचेस्टर सिटी फ़ुटबॉल कतारों को हराने के लिए चेहरे की पहचान की कोशिश करता है | पहुँच-तिथि=18 अगस्त, 2019 | अखबार = द टाइम्स}
↑ "Manchester City warned against using facial recognition on fans". The Guardian. Retrieved August 18, 2019.
↑ Olson, Parmy (August 1, 2020). "Facial Recognition's Next Big Play: the Sports Stadium". The Wall Street Journal (in English). ISSN 0099-9660. Retrieved August 3, 2020.
↑ "Facial Recognition Technology Test". Walt Disney World Park Entry Technology Test. Disney. Archived from the original on April 22, 2021. Retrieved April 22, 2021.
↑ R. Kimmel and G. Sapiro (April 30, 2003). "The Mathematics of Face Recognition". SIAM News. Archived from the original on July 15, 2007. Retrieved April 30, 2003.
↑ Haghighat, Mohammad; Abdel-Mottaleb, Mohamed (2017). "Low Resolution Face Recognition in Surveillance Systems Using Discriminant Correlation Analysis". 2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017). pp. 912–917. doi:10.1109/FG.2017.130. ISBN 978-1-5090-4023-0. S2CID 36639614.
↑ "Passport Canada – Photos". passportcanada.gc.ca. Archived from the original on March 1, 2009.

External links

Media related to Facial recognition system at Wikimedia Commons
A Photometric Stereo Approach to Face Recognition". The University of the West of England. http://www1.uwe.ac.uk/et/mvl/projects/facerecognition.aspx

[1] Chen, S.K; Chang, Y.H (2014). 2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering (AISE2014). DEStech Publications, Inc. p. 21. ISBN 9781605951508.

[:10-2] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :10

[3] Rachel Metz. "Facebook is shutting down its facial recognition software". CNN. Retrieved 2021-11-05.

[4] {{उद्धरण समाचार | अंतिम 1 = पहाड़ी | प्रथम 1 = कश्मीर | अंतिम 2 = मैक | प्रथम 2 = रयान | दिनांक = 2021-11-02 | शीर्षक = फेसबुक, सामाजिक चिंताओं का हवाला देते हुए, चेहरे की पहचान प्रणाली को बंद करने की योजना | भाषा = एन-यूएस | वर्क=द न्यूयॉर्क टाइम्स | url=https://www.nytimes.com/2021/11/02/टेक्नोलॉजी/फेसबुक-फेसियल-रिकग्निशन.एचटीएमएल | एक्सेस-डेट=2021-11-05 | आईएसएसएन=0362-4331}

[5] Nilsson, Nils J. (2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. ISBN 9781139642828.

[6] Leeuw, Karl; Bergstra, Jan (2007). The History of Information Security: A Comprehensive Handbook. Elsevier. p. 266. ISBN 9780444516084.

[7] Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. pp. 48–49. ISBN 9780814732090.

[8] Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. pp. 49–50. ISBN 9780814732090.

[9] Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 52. ISBN 9780814732090.

[10] Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 53. ISBN 9780814732090.

[11] Gates, Kelly (2011). Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. NYU Press. p. 54. ISBN 9780814732090.

[12] Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.

[13] Wechsler, Harry (2009). Malay K. Kundu; Sushmita Mitra (eds.). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. pp. 11–12. ISBN 9780387384641.

[14] {{उद्धरण पुस्तक | शीर्षक = तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण: 13वीं इंटर्नtional सम्मेलन, ICONIP 2006, हांगकांग, चीन, 3-6 अक्टूबर, 2006, कार्यवाही, भाग II | संपादक 1 = जून वांग | संपादक 2 = लाइवान चान | संपादक 3 = डेलियांग वांग | प्रकाशक = स्प्रिंगर साइंस एंड बिजनेस मीडिया | वर्ष = 2012 | आईएसबीएन=9783540464822 | पृष्ठ=198}

[15] Wechsler, Harry (2009). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 12. ISBN 9780387384641.

[16] Wechsler, Harry (2009). Malay K. Kundu; Sushmita Mitra (eds.). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 12. ISBN 9780387384641.

[17] Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.

[18] "Mugspot Can Find A Face In The Crowd – Face-Recognition Software Prepares To Go To Work In The Streets". ScienceDaily. November 12, 1997. Retrieved November 6, 2007.

[19] Malay K. Kundu; Sushmita Mitra; Debasis Mazumdar; Sankar K. Pal, eds. (2012). Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings. Springer Science & Business Media. p. 29. ISBN 9783642273865.

[20] Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. pp. 14–15. ISBN 9780387405957.

[21] {{उद्धृत पुस्तक | शीर्षक = चेहरा पहचान और पहचान: सिद्धांत और अभ्यास | अंतिम 1 = कुमाआर दत्ता | प्रथम 1 = असित | अंतिम 2 = दत्ता | प्रथम 2 = मधुरा | अंतिम 3 = कुमार बनर्जी | प्रथम 3 = प्रदीप्त | प्रकाशक = सीआरसी | वर्ष = 2015 | आईएसबीएन = 9781482226577 | पृष्ठ = 123

[22] Severi, Misty (15 April 2022). "Ukraine uses facial recognition software to identify dead Russian soldiers".

[23] Italiano, Laura (15 April 2022). "Ukraine is using facial recognition to ID dead Russian soldiers and send photos of corpses home to their moms: report".

[24] Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. p. 1. ISBN 9780387405957.

[25] Li, Stan Z.; Jain, Anil K. (2005). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media. p. 2. ISBN 9780387405957.

[26] "Airport Facial Recognition Passenger Flow Management". hrsid.com.

[Bonsor2-27] 27.0 ^27.1 ^27.2 Bonsor, K. (September 4, 2001). "How Facial Recognition Systems Work". Retrieved June 2, 2008.

[Smith2-28] Smith, Kelly. "Face Recognition" (PDF). Retrieved June 4, 2008.

[29] आर. ब्रुनेली और टी. पोगियो, फेस रिकग्निशन: फीचर्स बनाम टेम्प्लेट, आईईईई ट्रांस। PAMI पर, 1993, (15)10:1042-105

[30] आर ब्रुनेली, कंप्यूटर विज़न में टेम्पलेट मिलान तकनीक: सिद्धांत और व्यवहार, विली, ISBN 978-0-470-51706-2, 2009 ([1] TM पुस्तक)'

[31] {{Cite book|title=Advances in Biometrics: International Conference, ICB 2006, Hong Kong, China, January 5–7, 2006, Proceedings|last1=Zhang|first1=David|last2=Jain|first2=Anil|publisher=Springer Science & Business Media|year=2006|isbn=97835403 [[9|location=Berlin|pages=183}}

[32] "A Study on the Design and Implementation of Facial Recognition Application System". International Journal of Bio-Science and Bio-Technology.

[33] HOt Girl, डीप फेस रिकग्निशन यूजिंग फुल एंड आंशिक फेस इमेजेज, एल्सेवियर, ISBN 978-0-12-822109-9, 2022 (https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822109-9.00015-1] एडवांस्ड मेथड्स एंड डीप लर्निंग इन कंप्यूटर विज़न)'

[34] Harry Wechsler (2009). Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation. Springer Science & Business Media. p. 196. ISBN 9780387384641.

[Williams2-35] 35.0 ^35.1 ^35.2 ^35.3 Williams, Mark. "Better Face-Recognition Software". Retrieved June 2, 2008.

[Crawford2-36] Crawford, Mark. "Facial recognition progress report". SPIE Newsroom. Retrieved October 6, 2011.

[Kimmel2-37] Kimmel, Ron. ron/PAPERS/BroBroKimIJCV05.pdf "Three-dimensional face recognition" (PDF). Retrieved January 1, 2005.

[38] {{cite book|title=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recognition|last1=Duhn|first1=S. von|last2=Ko|first2=M. J.|date=September 1, 2007|pages=1–6|doi=10.1109/BCC.2007.4430529|last3=Yin|first3=L.|last4=Hung|first4=T.|last5=Wei|first5=X.|chapter=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recogniton [sic]| isbn=978-1-4244-1548-9 | s2cid=25633949}

[:5-39] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :5

[:6{{Cite_news|url=https://www.azorobotics.com/News.aspx?newsID=9840|title=Army_Builds_Face_Recognition_Technology_that_Works_in_Low-Light_Conditions|date=April_18,_2018|work=AZoRobotics|access-date=August_17,_2018}}</ref-40] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :6"Army Builds Face Recognition Technology that Works in Low-Light Conditions". AZoRobotics. April 18, 2018. Retrieved August 17, 2018.</ref

[:5{{cite_web|url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1896300.1896448|title=Thermal_Face_Recognition_in_an_Operational_Scenario|last1=Socolinsky|first1=Diego_A.|last2=Selinger|first2=Andrea|series=CVPR'04|date=January_1,_2004|publisher=IEEE_Computer_Society|pages=1012–1019|via=ACM_Digital_Library}}</ref-41] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :5Socolinsky, Diego A.; Selinger, Andrea (January 1, 2004). "Thermal Face Recognition in an Operational Scenario". CVPR'04. IEEE Computer Society. pp. 1012–1019 – via ACM Digital Library.</ref

[42] Thirimachos Bourlai (2016). Face Recognition Across the Imaging Spectrum. Springer. p. 142. ISBN 9783319285016.

[43] Thirimachos Bourlai (2016). Face Recognition Across the Imaging Spectrum. Springer. p. 140. ISBN 9783319285016.

[44] "Army develops face recognition technology that works in the dark". Army Research Laboratory. April 16, 2018. Retrieved August 17, 2018.

[:7{{Cite_journal|last1=Riggan|first1=Benjamin|last2=Short|first2=Nathaniel|last3=Hu|first3=Shuowen|date=March_2018|title=Thermal_to_Visible_Synthesis_of_Face_Images_using_Multiple_Regions|url=https://www.researchgate.net/publication/323932058|journal=ResearchGate|bibcode=2018arXiv180307599R|arxiv=1803.07599}}</ref-45] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :7Riggan, Benjamin; Short, Nathaniel; Hu, Shuowen (March 2018). "Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions". ResearchGate. arXiv:1803.07599. Bibcode:2018arXiv180307599R.</ref

[:6-46] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :6

[47] Cole, Sally (June 2018). "U.S. Army's AI facial recognition works in the dark". Military Embedded Systems. p. 8.

[:7-48] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :7

[49] Shontell, Alyson (September 15, 2015). "Snapchat buys Looksery, a 2-year-old startup that lets you Photoshop your face while you video chat". Business Insider Singapore (in English). Retrieved April 9, 2018.

[50] Kumar Mandal, Jyotsna; Bhattacharya, Debika (2019). Emerging Technology in Modelling and Graphics: Proceedings of IEM Graph 2018. Springer. p. 672. ISBN 9789811374036.

[51] Simonite, Tom. "Facebook Creates Software That Matches Faces Almost as Well as You Do". MIT Technology Review (in English). Retrieved April 9, 2018.

[52] "Facebook's DeepFace shows serious facial recognition skills" (in English). Retrieved April 9, 2018.

[53] "Why Facebook is beating the FBI at facial recognition". The Verge. Retrieved April 9, 2018.

[54] "How TikTok's 'For You' Algorithm Actually Works". Wired (in English). ISSN 1059-1028. Retrieved April 17, 2021.

[55] "How TikTok recommends videos #ForYou". TikTok. June 18, 2020. Archived from the original on June 18, 2020. Retrieved April 22, 2021.

[56] {{उद्धरण समाचार | शीर्षक = टिकटॉक चेहरे की पहचान पर कानूनी भुगतान के लिए सहमत है | url=https://www.bbc.com/news/technology-56210052 | access-date=22 अप्रैल, 2021 | कार्य=बीबीसी समाचार | दिनांक=फरवरी 26 ,2021 | आर्काइव-यूआरएल=https://web.archive.org/web/20210226160803/https://www.bbc.com/news/technology-56210052 | आर्काइव-डेट=26 फरवरी, 2021}

[57] "A glimpse at bank branches of the future: video walls, booth-sized locations and 24/7 access". USA Today (in English). Retrieved August 13, 2018.

[58] Heater, Brian. "Don't rely on Face Unlock to keep your phone secure". TechCrunch (in English). Retrieved November 2, 2017.

[59] "Galaxy S8 face recognition already defeated with a simple picture". Ars Technica (in English). Retrieved November 2, 2017.

[60] "How Facial Recognition Works in Xbox Kinect". Wired (in English). Retrieved November 2, 2017.

[ars-hello2-61] "Windows 10 says "Hello" to logging in with your face and the end of passwords". Ars Technica. March 17, 2015. Retrieved March 17, 2015.

[62] Kubota, Yoko (September 27, 2017). "Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo". The Wall Street Journal. Archived from the original on September 28, 2017. Retrieved September 27, 2017.

[63] Kubota, Yoko (September 27, 2017). "Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo". The Wall Street Journal (in English). ISSN 0099-9660. Retrieved April 10, 2018.

[:2{{Cite_news_|_url=https://www.theverge.com/2017/9/12/16298156/apple-iphone-x-face-id-security-privacy-police-unlock_|_title=एप्पल_के_बारे_में_पांच_सबसे_बड़े_सवाल_नई_चेहरे_की_पहचान_प्रणाली_|_कार्य=द_वर्ज_|_एसीउपकर-तिथि_=_10_अप्रैल,_2018}</ref-64] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :2{{Cite news | url=https://www.theverge.com/2017/9/12/16298156/apple-iphone-x-face-id-security-privacy-police-unlock | title=एप्पल के बारे में पांच सबसे बड़े सवाल नई चेहरे की पहचान प्रणाली | कार्य=द वर्ज | एसीउपकर-तिथि = 10 अप्रैल, 2018}</ref

[:2-65] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :2

[66] "Apple's Face ID Feature Works With Most Sunglasses, Can Be Quickly Disabled to Thwart Thieves" (in English). Retrieved April 10, 2018.

[67] Heisler, Yoni (November 3, 2017). "Infrared video shows off the iPhone X's new Face ID feature in action". BGR (in English). Retrieved April 10, 2018.

[68] "Modi govt now plans a 'touchless' vaccination process, with Aadhaar-based facial recognition". ThePrint. Retrieved 12 February 2022.

[69] "Despite Privacy Fears, Aadhaar-Linked Facial Recognition Used For Covid-19 Vaccines". Inc42. Retrieved 12 February 2022.

[70] "Joint Statement: Say no to Aadhaar based Facial Recognition for Vaccination!". Internet Freedom Foundation. Retrieved 12 February 2022.

[71] "Panoptic Tracker, Finance (Pension Cell) Department, Government of Meghalaya". Panoptic Project. Retrieved 12 February 2022.

[72] "Meghalaya clarifies on controversial app: 'Facial Recognition Technology doesn't require any anchoring legislation'". Indian Express. Retrieved 12 February 2022.

[73] "Smartgates Face editing for the mins of the can we have". Australian Border Force. Retrieved March 11, 2019.

[74] "Our history". New Zealand Customs Service. Retrieved March 11, 2019.

[75] "Facial recognition technology is coming to Canadian airports this spring" (in English). CBC News. Retrieved March 3, 2017.

[:0-76] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :0

[Rees-77] 77.0 ^77.1 Rees, Jenny (September 4, 2019). "Police use of facial recognition ruled lawful" (in British English). Retrieved November 8, 2019.

[78] Burgess, Matt (January 24, 2020). "The Met Police will start using live facial recognition across London". Wired UK. ISSN 1357-0978. Retrieved January 24, 2020.

[79] Danica Kirka (August 11, 2020). "UK court says face recognition violates human rights". TechPlore. Retrieved October 4, 2020.

[80] Fortune. "Here's How Many Adult Faces Are Scanned From Facial Recognition Databases".

[phys.org2-81] 81.0 ^81.1 "The trouble with facial recognition technology (in the real world)".

[82] "Real-Time Facial Recognition Is Available, But Will U.S. Police Buy It?". NPR.

[83] "Police Facial Recognition Databases Log About Half Of Americans". NPR.

[84] Knezevich, Kevin Rector, Alison. "Maryland's use of facial recognition software questioned by researchers, civil liberties advocates".{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)

[85] "Next Generation Identification". FBI. Retrieved April 5, 2016.

[ICE-86] 86.0 ^86.1 [https://www.npr.org/2019/07/08/739491857/ice-uses-facial-Recognition-to-sift-state-drivers-license-records-researchers-sa ICE स्टेट ड्राइवर्स को सिफ्ट करने के लिए फेशियल रिकॉग्निशन का उपयोग करता है लाइसेंस रिकॉर्ड, शोधकर्ताओं का कहना है

[87] {{उद्धरण समाचार | शीर्षक = टीएसए ने घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। | url=https://www.usatoday.com/story/travel/airline-news/2019/08/16/biometric-airport-screening-facial-मान्यता-सब कुछ-आपको-जानना/1998749001/| काम = यूएसए टुडे | तारीख = 16 अगस्त, 2019}

[88] Shen, Xinmei (October 4, 2018). ""Skynet", China's massive video surveillance network". South China Morning Post. Retrieved December 13, 2020.

[89] Chan, Tara Francis (March 27, 2018). "16 parts of China are now using Skynet". Business Insider. Retrieved December 13, 2020.

[90] "From ale to jail: facial recognition catches criminals at China beer festival". The Guardian (in English). September 1, 2017. Retrieved March 8, 2018.

[91] "Police use facial recognition technology to detect wanted criminals during beer festival in Chinese city of Qingdao". opengovasia.com (in English). OpenGovAsia. Archived from the original on November 16, 2017. Retrieved March 8, 2018.

[92] "Chinese police are using smart glasses to identify potential suspects". TechCrunch. February 8, 2018. Retrieved December 3, 2020.

[93] {{साइट वेब | url=https://www.businessinsider.com/china-police-using-smart-glasses-facial-recognition-2018-3 | शीर्षक=बीजिंग पुलिस कार यात्रियों और नंबर की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान के चश्मे का उपयोग कर रही है प्लेट्स | वर्क = बिजनेस इंसिडेर | तारीख = 12 मार्च, 2018 | एक्सेस-डेट = 3 दिसंबर, 2020}

[94] "China's massive investment in artificial intelligence has an insidious downside". Science AAAS (in English). February 7, 2018. Retrieved February 23, 2018.

[95] "China bets on facial recognition in big drive for total surveillance". The Washington Post (in English). 2018. Retrieved February 23, 2018.

[AR-96] Liao, Rita (May 8, 2019). "Alibaba-backed facial recognition startup Megvii raises 750 million". TechCrunch. Retrieved August 28, 2019.

[AT-97] Dai, Sarah (June 5, 2019). "AI unicorn Megvii not behind app used for surveillance in Xinjiang, says human rights group". South China Morning Post. Retrieved August 28, 2019.

[98] Cheng Leng, Yingzhi Yang and Ryan Woo (February 20, 2020). "Exclusive: Hundreds of Chinese businesses seek billions in loans to contend with coronavirus". Reuters. Retrieved October 5, 2020.{{cite news}}: CS1 maint: uses authors parameter (link)

[pb-99] "A lawsuit against face-scans in China could have big consequences". The Economist. November 9, 2019.

[100] Xiaoshan, Huang; Wen, Cheng. "New evidence showing Tencent monitors overseas users". Archived from the original on August 16, 2020. Retrieved August 15, 2020.

[101] Zak Doffman (August 26, 2019). "Hong Kong Exposes Both Sides Of China's Relentless Facial Recognition Machine". Forbes. Retrieved December 3, 2020.{{cite news}}: CS1 maint: uses authors parameter (link)

[102] Lohr, Steve (2018-02-09). "Facial Recognition Is Accurate, if You're a White Guy". The New York Times (in English). ISSN 0362-4331. Retrieved 2022-02-14.

[103] "NCRB's National Automated Facial Recognition System". panoptic.in (in English). Retrieved 2022-02-14.

[internetfreedom.in-104] 104.0 ^104.1 "Watch the Watchmen Series Part 4 : The National Automated Facial Recognition System". Internet Freedom Foundation. 2020-10-07. Retrieved 2022-02-14.

[105] "Justice K.S.Puttaswamy(Retd) vs Union Of India on 26 September, 2018". Indian Kanoon.{{cite web}}: CS1 maint: url-status (link)

[106] "We might be in the market for a new kind of face mask". Internet Freedom Foundation. 2019-07-18. Retrieved 2022-02-14.

[107] Barik, Soumyarendra (2019-10-22). "'Fingerprint is not a big issue': Hyderabad police on collecting biometrics of 'suspects'". MediaNama (in English). Retrieved 2022-02-14.

[:11-108] Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :11

[109] "UP Police launch 'Trinetra', its AI-powered face recognition app to catch criminals". The Financial Express (in English). Retrieved 2022-02-14.

[110] "Uttarakhand Police acquire face recognition software to help nab criminals". Hindustan Times (in English). 2018-08-27. Retrieved 2022-02-14.

[111] {{Cite web|title=Crime and Criminal Tracking Network & Systems (CCTNS) | राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो | url=https://ncrb.gov.in/en/crime-and-criminal-tracking-network-systems-cctns | access-date=2022-02-18 | वेबसाइट=ncrb.gov.in }

[112] "CCTNS Project to let police stations 'talk': where it stands, and how it can help fight crime". The Indian Express (in English). 2015-11-20. Retrieved 2022-02-18.

[113] "Home Ministry moves to get automated facial recognition system for police". Hindustan Times (in English). 2019-07-08. Retrieved 2022-02-18.

[114] {{उद्धरण वेब | दिनांक = 2020-07-15 | शीर्षक = राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के लिए संशोधित आरएफपी पर एनसीआरबी को आईएफएफ का कानूनी नोटिस | url=https://internetfreedom.in/iffs-legal-notice-to- द-एनसीआरबी-ऑन-द-संशोधित-आरएफपी-फॉर-द-नेशनल-ऑटोमेटेड-फेशियल-आरईसीइग्निशन-सिस्टम/ | एक्सेस-डेट=2022-02-18 | वेबसाइट=इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन}

[115] "Indian govt's approach to facial recognition is flawed & driven by faulty assumptions". ThePrint (in English). 2019-11-27. Retrieved 2022-02-15.

[:13-116] 116.0 ^116.1 ^116.2 Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :13

[117] "Right to Information Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services". panoptic.in (in English). Retrieved 2022-02-15.

[118] {{सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 में वेब | शीर्षक = धारा 8(1)(डी) का हवाला दें | url=https://indiankanoon.org/doc/1838023/ | url-status=live | वेबसाइट=भारतीय कानून}

[119] "Project Panoptic: RTI Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services". Internet Freedom Foundation. 2020-12-01. Retrieved 2022-02-15.

[120] Chunduru, Aditya (2020-12-02). "RTI: Kolkata, Delhi police refuse to give information on facial recognition systems". MediaNama (in English). Retrieved 2022-02-15.

[121] "Mexican Government Adopts FaceIt Face Recognition Technology to Eliminate Duplicate Voter Registrations in Upcoming Presidential Election". Business Wire. May 11, 2000. Archived from the original on March 5, 2016. Retrieved June 2, 2008.

[Cambridge_University_Press-122] 122.0 ^122.1 ^122.2 Selinger, Evan; Polonetsky, Jules; Tene, Omer (2018). The Cambridge Handbook of Consumer Privacy. Cambridge University Press. p. 112. ISBN 9781316859278.

[123] Vogel, Ben. "Panama puts names to more faces". IHS Jane's Airport Review. Archived from the original on October 12, 2014. Retrieved October 7, 2014.

[124] "'Made-in-China' products shine at Rio Olympics". The State Council, The people's Republic of China. August 15, 2016. Retrieved November 14, 2020.

[125] Kayser-Bril, Nicolas (December 11, 2019). "At least 11 police forces use face recognition in the EU, AlgorithmWatch reveals". AlgorithmWatch (in English).

[126] Pedriti, Corina (January 28, 2021). "Flush with EU funds, Greek police to introduce live face recognition before the summer". AlgorithmWatch (in English).

[127] Coluccini, Riccardo (January 13, 2021). "Lo scontro Viminale-Garante della privacy sul riconoscimento facciale in tempo reale". IrpiMedia (in English).

[128] Techredacteur, Joost Schellevis. "Politie gaat verdachten opsporen met gezichtsherkenning". nos.nl (in Nederlands). Retrieved September 22, 2019.

[129] Boon, Lex (August 25, 2018). "Meekijken met de 226 gemeentecamera's". Het Parool (in Nederlands). Retrieved September 22, 2019.

[130] [http://theconversation.com/how-cctv-surveillance-poses-a-threat-to-privacy-in-south-africa-97418 कैसे सीसीटीवी निगरानी दक्षिण अफ्रीका में गोपनीयता के लिए खतरा बन गई है

[3VR2007-131] Ross, Tim (2007). "3VR Featured on Fox Business News". Money for Breakfast (Interview). Fox Business. Interviewer: Now, can I buy something like this? Is this... do you really restrict the customers for this? Tim Ross: It's primarily being purchased by banks, retailers, and the government today and is sold through a variety of security channels.

[3VR2012-132] "Improve Customer Service". 3VR. Archived from the original on August 14, 2012. 3VR's Video Intelligence Platform (VIP) transforms customer service by allowing businesses to: • Optimize staffing decisions, increase sales conversion rates and decrease customer wait times by bringing extraordinary clarity to the analysis of traffic patterns • Align staffing decisions with actual customer activity, using dwell and queue line analytics to decrease customer wait times • Increase competitiveness by using 3VR's facial surveillance analytic to facilitate personalized customer greetings by employees • Create loyalty programs by combining point of sale (POS) data with facial recognition

[Reuters20200728-133] 133.0 ^133.1 ^133.2 ^133.3 ^133.4 ^133.5 ^133.6 ^133.7 Dastin, Jeffrey L.; Cadell, Cate; Yang, Yizhing; Tham, Engen; Goh, Brenda; Master, Farah; Jackson, Lucas; Michalska, Aleksandra; Hart, Samuel (July 28, 2020). Marquis, Julie; Robinson, Simon (eds.). "Special Report: Rite Aid deployed facial recognition systems in hundreds of U.S. stores". U.S. Legal News. Reuters. Further reporting by Paresh Dave, Tom Bergin, and the Reuters Beijing and Shanghai newsrooms; data analysis by Ryan McNeill. Archived from the original on December 19, 2020. {{cite news}}: Check |author-link= value (help)

[134] Greene, Lisa (February 15, 2001). "Face scans match few suspects" (SHTML). St. Petersburg Times. Archived from the original on November 30, 2014. Retrieved June 30, 2011. By using Viisage software, police matched 19 people's faces to photos of people arrested in the past for minor pickpocketing, fraud and other charges. They weren't charged with any game-day misdeeds. THIS IS A FARCE

[Krause2-135] 135.0 ^135.1 ^135.2 Krause, Mike (January 14, 2002). "Is face recognition just high-tech snake oil?". Enter Stage Right. ISSN 1488-1756. Archived from the original on January 24, 2002. Retrieved June 30, 2011.

[136] "Windows 10's Photos app is getting smarter image search just like Google Photos". The Verge. Retrieved November 2, 2017.

[137] Perez, Sarah. "Google Photos upgraded with new sharing features, photo books, and Google Lens". TechCrunch (in English). Retrieved November 2, 2017.

[Animetrics2-138] "Face Recognition Applications". Animetrics. Archived from the original on July 13, 2008. Retrieved June 4, 2008.

[139] Giaritelli, Anna (December 13, 2018). "Taylor Swift used airport-style facial recognition on concertgoers". washingtonexaminer.com. Retrieved December 13, 2018.

[140] {{उद्धरण समाचार | url=https://www.thetimes.co.uk/artiक्ली/मैनचेस्टर-सिटी-ट्राईज़-चेहरे की पहचान-टू-बीट-फुटबॉल-क्यूज़-smdrcrkrj?ni-statuscode=acsaz-307# | शीर्षक=मैनचेस्टर सिटी फ़ुटबॉल कतारों को हराने के लिए चेहरे की पहचान की कोशिश करता है | पहुँच-तिथि=18 अगस्त, 2019 | अखबार = द टाइम्स}

[141] "Manchester City warned against using facial recognition on fans". The Guardian. Retrieved August 18, 2019.

[142] Olson, Parmy (August 1, 2020). "Facial Recognition's Next Big Play: the Sports Stadium". The Wall Street Journal (in English). ISSN 0099-9660. Retrieved August 3, 2020.

[143] "Facial Recognition Technology Test". Walt Disney World Park Entry Technology Test. Disney. Archived from the original on April 22, 2021. Retrieved April 22, 2021.

[SIAM2-144] R. Kimmel and G. Sapiro (April 30, 2003). "The Mathematics of Face Recognition". SIAM News. Archived from the original on July 15, 2007. Retrieved April 30, 2003.

[lowResFace2-145] Haghighat, Mohammad; Abdel-Mottaleb, Mohamed (2017). "Low Resolution Face Recognition in Surveillance Systems Using Discriminant Correlation Analysis". 2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017). pp. 912–917. doi:10.1109/FG.2017.130. ISBN 978-1-5090-4023-0. S2CID 36639614.

[146] "Passport Canada – Photos". passportcanada.gc.ca. Archived from the original on March 1, 2009.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]

[44]

[45]

[46]

[47]

[48]

[49]

[50]

[51]

[52]

[53]

[54]

[55]

[56]

[57]

[58]

[59]

[60]

[61]

[62]

[63]

[64]

[65]

[66]

[67]

[68]

[69]

[70]

[71]

[72]

[73]

[74]

[75]

[76]

[77]

[78]

[79]

[80]

[81]

[82]

[83]

[84]

[85]

[86]

[87]

[88]

[89]

[90]

[91]

[92]

[93]

[94]

[95]

[96]

[97]

[98]

[99]

[100]

@@ Line 1: / Line 1: @@
 {{Short description|Technology capable of matching a face from an image against a database of faces}}
-{{Redirect|Face recognition|the human cognitive process|face perception||facial recognition (disambiguation){{!}}चेहरे की पहचान}}
+{{Redirect|Face recognition|the human cognitive process|face perception||facial recognition (disambiguation)
-एक '''चेहरे की पहचान प्रणाली''' एक ऐसी तकनीक है जो अंकीय प्रतिबिंब ([[ डिजिटल छवि |डिजिटल छवि)]] या वीडियो दृश्य से आंकड़ाकोष[[ डेटाबेस | (डेटाबेस)]]  चेहरों से  [[ मानव चेहरे |मानव चेहरे]] से मेल खाने में सक्षम है, आमतौर पर [[ आईडी के माध्यम से |आईडी के माध्यम से]] उपयोगकर्ताओं को प्रमाणित करने के लिए नियोजित किया जाता है। सत्यापन सेवा, किसी दिए गए चित्र से चेहरे की विशेषताओं को इंगित और मापकर काम करती है<ref>{{Cite journal |last=Thorat, S. B., S. K. Nayak, and Jyoti P. Dandale |title=Facial recognition technology: An analysis with scope in India |journal=arXiv preprint}}</ref>
+[[File:Automatic ticket gate with face recognition system in Osaka Metro Morinomiya Station.jpg|thumb|Automatic ticket gate with face recognition system in Osaka Metro Morinomiya Station]]{{!}}चेहरे की पहचान}}
+'''चेहरे की पहचान प्रणाली''' ऐसी तकनीक है जो [[अंकीय छवि|अंकीय प्रतिबिंब]] ([[ डिजिटल छवि |डिजिटल छवि)]] या वीडियो दृश्य से आंकड़ाकोष[[ डेटाबेस | (डेटाबेस)]] चेहरों से [[ मानव चेहरे |मानव चेहरे]] से मेल खाने में सक्षम है, आमतौर पर [[ आईडी के माध्यम से |आईडी के माध्यम से]] उपयोगकर्ताओं को प्रमाणित करने के लिए नियोजित किया जाता है। सत्यापन सेवा, किसी दिए गए चित्र से चेहरे की विशेषताओं को इंगित और मापकर काम करती है
-के दशक में इसी तरह की प्रणालियों पर विकास शुरू हुआ, जिसकी शुरुआत कंप्यूटर अनुप्रयोग ( [[ एप्लीकेशन सॉफ्टवेयर |एप्लिकेशन)]] के रूप में हुई। अपनी स्थापना के बाद से, चेहरे की पहचान प्रणाली ने हाल के दिनों में [[ स्मार्टफोन |स्मार्टफोन]] और प्रौद्योगिकी के अन्य रूपों जैसे यंत्रमानवशास्त्र ([[ रोबोटिक्स |रोबोटिक्स)]] में व्यापक उपयोग देखा है। चूंकि कम्प्यूटरीकृत चेहरे की पहचान में मानव की शारीरिक विशेषताओं का माप शामिल है, चेहरे की पहचान प्रणाली को  जीवसांख्यिकी ([[ बायोमेट्रिक्स |बायोमेट्रिक्स)]] के रूप में वर्गीकृत किया गया है। हालांकि बायोमेट्रिक तकनीक के रूप में चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता [[ आईरिस पहचान |आईरिस पहचान]] और अंगुल छाप ([[ फिंगरप्रिंट |फिंगरप्रिंट)]] पहचान से कम है, लेकिन इसकी संपर्क रहित प्रक्रिया के कारण इसे व्यापक रूप से अपनाया जाता है।<ref>{{Cite book|title=2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering (AISE2014)|last1=Chen|first1=S.K| last2= Chang| first2= Y.H|publisher=DEStech Publications, Inc|year=2014|isbn=9781605951508|pages=21}}</ref> चेहरे की पहचान प्रणाली को उन्नत[[ मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन | मानव-कंप्यूटर पारस्परिक प्रभाव (इंटरैक्शन)]], [[ वीडियो निगरानी |दृश्य निगरानी]] और स्वचालित सूची बनाना छवियों में तैनात किया गया है।<ref name=":8{{Cite book|title=Artificial Intelligence in Theory and Practice: IFIP 19th World Computer Congress, TC 12: IFIP AI 2006 Stream, August 21–24, 2006, Santiago, Chile|last=Bramer|first=Max|publisher=Springer Science+Business Media|year=2006|isbn=9780387346540|location=Berlin|pages=395}}</ref>
+के दशक में इसी तरह की प्रणालियों पर विकास शुरू हुआ, जिसकी शुरुआत कंप्यूटर अनुप्रयोग ([[ एप्लीकेशन सॉफ्टवेयर |एप्लिकेशन)]] के रूप में हुई।चेहरे की पहचान प्रणाली ने हाल के दिनों में [[ स्मार्टफोन |स्मार्टफोन]] और प्रौद्योगिकी के अन्य रूपों जैसे [[रोबोटिक|यंत्रमानवशास्त्र]] (रोबोटिक्स) में व्यापक उपयोग देखा है। चूंकि कम्प्यूटरीकृत चेहरे की पहचान में मानव की शारीरिक विशेषताओं का माप शामिल है, चेहरे की पहचान प्रणाली को जीवसांख्यिकी ([[ बायोमेट्रिक्स |बायोमेट्रिक्स)]] के रूप में वर्गीकृत किया गया है। हालांकि बायोमेट्रिक तकनीक के रूप में चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता [[ आईरिस पहचान |आईरिस पहचान]] और अंगुल छाप ([[ फिंगरप्रिंट |फिंगरप्रिंट)]] पहचान से कम है, लेकिन इसकी संपर्क रहित प्रक्रिया के कारण इसे व्यापक रूप से अपनाया जाता है।<ref>{{Cite book|title=2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering (AISE2014)|last1=Chen|first1=S.K| last2= Chang| first2= Y.H|publisher=DEStech Publications, Inc|year=2014|isbn=9781605951508|pages=21}}</ref> चेहरे की पहचान प्रणाली को उन्नत[[ मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन | मानव-कंप्यूटर पारस्परिक प्रभाव (इंटरैक्शन)]], [[ वीडियो निगरानी |दृश्य निगरानी]] और स्वचालित सूची बनाकर तैयार किया गया है।<ref name=":8{{Cite book|title=Artificial Intelligence in Theory and Practice: IFIP 19th World Computer Congress, TC 12: IFIP AI 2006 Stream, August 21–24, 2006, Santiago, Chile|last=Bramer|first=Max|publisher=Springer Science+Business Media|year=2006|isbn=9780387346540|location=Berlin|pages=395}}</ref>
 चेहरे की पहचान प्रणाली आज दुनिया भर में सरकारों और निजी कंपनियों द्वारा नियोजित की जाती है<ref>{{Cite web|title=Facial Recognition Technology: Federal Law Enforcement Agencies Should Have Better Awareness of Systems Used By Employees|url=https://www.gao.gov/products/gao-21-105309|access-date=2021-09-05|website=www.gao.gov|language=en}}</ref> उनकी प्रभावशीलता भिन्न होती है, और कुछ प्रणालियों को पहले उनकी अप्रभावीता के कारण समाप्त कर दिया गया है। चेहरे की पहचान प्रणालियों के उपयोग ने भी विवाद खड़ा कर दिया है, इस दावे के साथ कि प्रणाली (सिस्टम) नागरिकों की गोपनीयता का उल्लंघन करते हैं, आमतौर पर गलत पहचान करते हैं, [[ लिंग भूमिका |लिंग मानदंड]] और [[ नस्लीय प्रोफाइलिंग |प्रजातीय रूपरेखा]] को प्रोत्साहित करते हैं, और महत्वपूर्ण बायोमेट्रिक डेटा की रक्षा नहीं करते हैं। इन दावों ने [[ संयुक्त राज्य |संयुक्त राज्य]] में कई शहरों में चेहरे की पहचान प्रणाली पर प्रतिबंध लगा दिया है<ref name=":10 /> बढ़ती सामाजिक चिंताओं के परिणामस्वरूप, [[ मेटा प्लेटफॉर्म्स |मेटा]] की घोषणा<ref>{{Cite web|author=Rachel Metz|title=Facebook is shutting down its facial recognition software|url=https://www.cnn.com/2021/11/02/tech/facebook-shuts-down-facial-recognition/index.html|access-date=2021-11-05|website=CNN}}</ref> यह [[ डीपफेस |फेसबुक चेहरा पहचान प्रणाली]] को बंद करने की योजना बना रहा है, एक अरब से अधिक उपयोगकर्ताओं के फेस स्कैन डेटा को हटा रहा है।<ref>{{उद्धरण समाचार |  अंतिम 1 = पहाड़ी |  प्रथम 1 = कश्मीर |  अंतिम 2 = मैक |  प्रथम 2 = रयान |  दिनांक = 2021-11-02 |  शीर्षक = फेसबुक, सामाजिक चिंताओं का हवाला देते हुए, चेहरे की पहचान प्रणाली को बंद करने की योजना |  भाषा = एन-यूएस |  वर्क=द न्यूयॉर्क टाइम्स |  url=https://www.nytimes.com/2021/11/02/टेक्नोलॉजी/फेसबुक-फेसियल-रिकग्निशन.एचटीएमएल |  एक्सेस-डेट=2021-11-05 |  आईएसएसएन=0362-4331}</ref> यह परिवर्तन प्रौद्योगिकी के इतिहास में चेहरे की पहचान के उपयोग में सबसे बड़े बदलावों में से एक का प्रतिनिधित्व करेगा।
 == चेहरे की पहचान तकनीक का इतिहास ==
-के दशक में स्वचालित चेहरे की पहचान का बीड़ा उठाया गया था। [[ हेलेन चैन वुल्फ |मानव]] चेहरों को पहचानने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने पर काम किया। उनकी प्रारंभिक चेहरे की पहचान परियोजना को मानव-मशीन करार दिया गया था, क्योंकि एक तस्वीर में चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक को मानव द्वारा स्थापित किया जाना था, इससे पहले कि वे कंप्यूटर द्वारा मान्यता के लिए उपयोग किए जा सकें। आलेखिकी सारणिका ([[ ग्राफिक्स टैबलेट |ग्राफिक्स टैबलेट)]] पर एक मानव को चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक जैसे कि छात्र केंद्र,आंखों के अंदर और बाहर के कोने, और [[ विधवा चोटी ]]हेयरलाइन में इंगित करना था। निर्देशांक का उपयोग मुंह और आंखों की चौड़ाई सहित 20 दूरियों की गणना के लिए किया गया था। एक मानव एक घंटे में लगभग 40 चित्रों को इस तरह से संसाधित कर सकता है और इसलिए गणना की गई दूरी का एक आंकड़ाकोष (डेटाबेस) बना सकता है। एक कंप्यूटर स्वचालित रूप से प्रत्येक तस्वीर के लिए दूरियों की तुलना करेगा, दूरियों के बीच के अंतर की गणना करेगा और बंद रिकॉर्ड को संभावित मिलान के रूप में वापस कर देगा।<ref>{{Cite book|title=The Quest for Artificial Intelligence|last1=Nilsson|first1=Nils J.|publisher=Cambridge University Press|year=2009|isbn=9781139642828}}</ref>
+के दशक में स्वचालित चेहरे की पहचान का बीड़ा उठाया गया था। [[ हेलेन चैन वुल्फ |मानव]] चेहरों को पहचानने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने पर काम किया गया। उनकी प्रारंभिक चेहरे की पहचान परियोजना को मानव-मशीन करार दिया गया था, क्योंकि एक तस्वीर में चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक को मानव द्वारा स्थापित किया जाना था, इससे पहले कि वे कंप्यूटर द्वारा मान्यता के लिए उपयोग किए जा सकें। आलेखिकी सारणिका ([[ ग्राफिक्स टैबलेट |ग्राफिक्स टैबलेट)]] पर एक मानव को चेहरे की विशेषताओं के निर्देशांक जैसे कि छात्र केंद्र,आंखों के अंदर और बाहर के कोने,हेयरलाइन में इंगित करना था। निर्देशांक का उपयोग मुंह और आंखों की चौड़ाई सहित 20 दूरियों की गणना के लिए किया गया था। एक मानव एक घंटे में लगभग 40 चित्रों को इस तरह से संसाधित कर सकता है और इसलिए गणना की गई दूरी का एक आंकड़ाकोष (डेटाबेस) बना सकता है। एक कंप्यूटर स्वचालित रूप से प्रत्येक तस्वीर के लिए दूरियों की तुलना करेगा, दूरियों के बीच के अंतर की गणना करेगा और बंद रिकॉर्ड को संभावित मिलान के रूप में वापस कर देगा।<ref>{{Cite book|title=The Quest for Artificial Intelligence|last1=Nilsson|first1=Nils J.|publisher=Cambridge University Press|year=2009|isbn=9781139642828}}</ref>
-में, सार्वजनिक रूप से एक चेहरा-मिलान प्रणाली का प्रदर्शन किया जो ठोड़ी जैसी शारीरिक विशेषताओं को स्थित करता था और मानवीय हस्तक्षेप के बिना चेहरे की विशेषताओं के बीच दूरी अनुपात की गणना करता था। बाद के परीक्षणों से पता चला कि सिस्टम हमेशा चेहरे की विशेषताओं की मज़बूती से पहचान नहीं कर सकता है। बहरहाल, इस विषय में रुचि बढ़ी और 1977 में चेहरे की पहचान तकनीक पर पहली विस्तृत पुस्तक प्रकाशित की<ref>{{Cite book|title=The History of Information Security: A Comprehensive Handbook|last1=de Leeuw| first1=Karl| last2=Bergstra| first2=Jan| publisher=Elsevier| year=2007| isbn=9780444516084|pages=266}}</ref>
+में, सार्वजनिक रूप से एक चेहरा-मिलान प्रणाली का प्रदर्शन किया जो ठोड़ी जैसी शारीरिक विशेषताओं को स्थित करता था और मानवीय हस्तक्षेप के बिना चेहरे की विशेषताओं के बीच दूरी अनुपात की गणना करता था। बाद के परीक्षणों से पता चला कि तकनीक हमेशा चेहरे की विशेषताओं की मज़बूती से पहचान नहीं कर सकता है। बहराल, इस विषय में रुचि बढ़ी और 1977 में चेहरे की पहचान तकनीक पर पहली विस्तृत पुस्तक प्रकाशित की गई<ref>{{Cite book|title=The History of Information Security: A Comprehensive Handbook|last1=de Leeuw| first1=Karl| last2=Bergstra| first2=Jan| publisher=Elsevier| year=2007| isbn=9780444516084|pages=266}}</ref>
-में, रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (DARPA) और सेना अनुसंधान प्रयोगशाला (ARL) ने चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम ([[ FERET (चेहरे की पहचान तकनीक) |FERET)]] को स्वचालित चेहरा पहचान क्षमताओं को विकसित करने के लिए स्थापित किया, जिन्हें नियोजित किया जा सकता है। एक उत्पादक वास्तविक जीवन वातावरण में सुरक्षा, खुफिया और कानून प्रवर्तन कर्मियों को उनके कर्तव्यों के प्रदर्शन में सहायता करने के लिए। चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम जिनका अनुसंधान प्रयोगशालाओं में परीक्षण किया गया था, का मूल्यांकन किया गया था और चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों में पाया गया कि मौजूदा स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के प्रदर्शन में भिन्नता होने के बावजूद, मुट्ठी भर मौजूदा तरीकों का इस्तेमाल नियंत्रित वातावरण में ली गई छवियों में चेहरों को पहचानने के लिए किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=48–49}}</ref> चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों ने तीन अमेरिकी कंपनियों को जन्म दिया जिन्होंने स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली बेची। विजन कॉरपोरेशन और मिरोस इंक दोनों की स्थापना 1994 में शोधकर्ताओं द्वारा की गई थी, जिन्होंने बिक्री बिंदु के रूप में चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों के परिणामों का उपयोग किया था। दृश्य प्रौद्योगिकीकी स्थापना [[ पहचान पत्र |पहचान पत्र]] रक्षा ठेकेदार द्वारा 1996 में साथ में विकसित चेहरे की पहचान कलन विधि के अधिकारों का व्यावसायिक रूप से दोहन करने के लिए की गई थी।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=49–50}}</ref>
+में, रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डी.ए.आर.पी.ए) और सेना अनुसंधान प्रयोगशाला (ए.आर.एल) ने चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम ([[ FERET (चेहरे की पहचान तकनीक) |एफ.आर.ई.टी)]] को स्वचालित चेहरा पहचान क्षमताओं को विकसित करने के लिए स्थापित किया, जिन्हें नियोजित किया जा सकता है। उत्पादक वास्तविक जीवन वातावरण में सुरक्षा, खुफिया और कानून प्रवर्तन कर्मियों को उनके कर्तव्यों के प्रदर्शन में सहायता करने के लिए। चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम जिनका अनुसंधान प्रयोगशालाओं में परीक्षण किया गया था, का मूल्यांकन किया गया था और चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों में पाया गया कि मौजूदा स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के प्रदर्शन में भिन्नता होने के बावजूद, मुट्ठी भर मौजूदा तरीकों का इस्तेमाल नियंत्रित वातावरण में ली गई छवियों में चेहरों को पहचानने के लिए किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=48–49}}</ref> चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों ने तीन अमेरिकी कंपनियों को जन्म दिया जिन्होंने स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली बेची। विजन कॉरपोरेशन और मिरोस इंक दोनों की स्थापना 1994 में शोधकर्ताओं द्वारा की गई थी, जिन्होंने बिक्री बिंदु के रूप में चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम परीक्षणों के परिणामों का उपयोग किया था। दृश्य प्रौद्योगिकीकी स्थापना [[ पहचान पत्र |पहचान पत्र]], रक्षा ठेकेदार द्वारा 1996 में साथ में विकसित चेहरे की पहचान कलन विधि के अधिकारों का व्यावसायिक रूप से दोहन करने के लिए की गई थी।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=49–50}}</ref>
-चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम, [[ चेहरा-पहचान विक्रेता परीक्षण |चेहरा-पहचान विक्रेता परीक्षण]] के बाद [[ वेस्ट वर्जीनिया |वेस्ट वर्जीनिया]] और [[ न्यू मैक्सिको |न्यू मैक्सिको]] में मोटर वाहन विभाग (DMV) कार्यालय पहले मोटर वाहन विभाग कार्यालय थे, जो रोकनेऔर पता लगाने के तरीके के रूप में स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग करते थे। अलग-अलग नामों से कई ड्राइविंग लाइसेंस प्राप्त करने वाले लोग। [[ संयुक्त राज्य |संयुक्त राज्य]] में चालक के लाइसेंस उस समय[[ फोटो पहचान ]]का एक सामान्य रूप से स्वीकृत रूप थे। संयुक्त राज्य भर में मोटर वाहन विभाग एक तकनीकी दौर से गुजर रहे थे मैं अपग्रेड कर रहा था और डिजिटल आईडी फोटोग्राफ के डेटाबेस स्थापित करने की प्रक्रिया में थे। इसने डीएमवी कार्यालयों को मौजूदा डीएमवी डेटाबेस के खिलाफ नए ड्राइविंग लाइसेंस के लिए तस्वीरों की खोज के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली को बाजार में तैनात करने में सक्षम बनाया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=52}}</ref> मोटर वाहन विभाग कार्यालय स्वचालित चेहरे की पहचान तकनीक के लिए पहले प्रमुख बाजारों में से एक बन गए और अमेरिकी नागरिकों को पहचान के मानक तरीके के रूप में चेहरे की पहचान के लिए पेश किया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=53}}</ref> संयुक्त राज्य अमेरिका में [[ क़ैद की वृद्धि 1990 के दशक में |अमेरिकी जेल जनसंख्या]] ने यू.एस. राज्यों को कनेक्टेड और स्वचालित पहचान प्रणाली स्थापित करने के लिए प्रेरित किया जिसमें डिजिटल जैवमितीय डेटाबेस शामिल थे, कुछ उदाहरणों में इसमें चेहरे की पहचान शामिल थी। 1999 में, चेहरे की पहचान प्रणाली फेसआईटी को विज़निक्स द्वारा चेहरे का फोटोबुकिंग प्रणाली में शामिल किया जिसने पुलिस,न्यायाधीशों और अदालत के अधिकारियों को राज्य भर में अपराधियों को ट्रैक करने की अनुमति दी।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=54}}</ref>
+चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी कार्यक्रम, [[ चेहरा-पहचान विक्रेता परीक्षण |चेहरा-पहचान विक्रेता परीक्षण]] के बाद [[ वेस्ट वर्जीनिया |वेस्ट वर्जीनिया]] और [[ न्यू मैक्सिको |न्यू मैक्सिको]] में मोटर वाहन विभाग (डी.एम.वी) कार्यालय पहले मोटर वाहन विभाग कार्यालय थे, जो रोकनेऔर पता लगाने के तरीके के रूप में स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग करते थे। अलग-अलग नामों से कई ड्राइविंग लाइसेंस प्राप्त करने वाले लोग। [[ संयुक्त राज्य |संयुक्त राज्य]] में चालक के लाइसेंस उस समय[[ फोटो पहचान ]]का एक सामान्य रूप से स्वीकृत रूप थे। संयुक्त राज्य भर में मोटर वाहन विभाग एक तकनीकी दौर से गुजर रहे थे मैं अपग्रेड कर रहा था और डिजिटल आईडी फोटोग्राफ के डेटाबेस स्थापित करने की प्रक्रिया में थे। इसने डी.एम.वी कार्यालयों को मौजूदा डी.एम.वी डेटाबेस के खिलाफ नए ड्राइविंग लाइसेंस के लिए तस्वीरों की खोज के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली को बाजार में तैनात करने में सक्षम बनाया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=52}}</ref> मोटर वाहन विभाग कार्यालय स्वचालित चेहरे की पहचान तकनीक के लिए पहले प्रमुख बाजारों में से एक बन गए और अमेरिकी नागरिकों को पहचान के मानक तरीके के रूप में चेहरे की पहचान के लिए पेश किया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=53}}</ref> संयुक्त राज्य अमेरिका में [[ क़ैद की वृद्धि 1990 के दशक में |अमेरिकी जेल जनसंख्या]] ने यू.एस. राज्यों को कनेक्टेड और स्वचालित पहचान प्रणाली स्थापित करने के लिए प्रेरित किया जिसमें डिजिटल जैवमितीय आकड़ाकोष शामिल थे, कुछ उदाहरणों में इसमें चेहरे की पहचान शामिल थी। 1999 में, चेहरे की पहचान प्रणाली (फेसआईटी) को विज़निक्स द्वारा चेहरे का फोटोबुकिंग प्रणाली में शामिल किया जिसने पुलिस,न्यायाधीशों और अदालत के अधिकारियों को राज्य भर में अपराधियों को ट्रैक करने की अनुमति दी।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=54}}</ref>
+[[File:Mona Lisa eigenvector grid.png|thumb|In this [[shear mapping]] the red arrow changes direction, but the blue arrow does not and is used as eigenvector.]]
+[[File:Haar Feature that looks similar to the bridge of the nose is applied onto the face.jpg|thumb|The Viola–Jones algorithm for face detection uses [[Haar-like feature]]s to locate faces in an image. Here a Haar feature that looks similar to the bridge of the nose is applied onto the face.]]
+के दशक तक, चेहरे की पहचान प्रणाली मुख्य रूप से फोटोग्राफिक चित्रमानव चेहरों का उपयोग करके विकसित की गई थी। चेहरे की पहचान पर अनुसंधान एक ऐसी छवि में एक चेहरे का मज़बूती से पता लगाने के लिए जिसमें अन्य वस्तुओं शामिल हैं, 1990 के दशक की शुरुआत में [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] (पी.सी.ए) के साथ कर्षण प्राप्त हुआ। चेहरा पहचानना की [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] विधि को अपना चेहरा के रूप में भी जाना जाता है और इसे विकसित किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |editor3=Debasis Mazumdar |editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> [[ करहुनेन-लोएव प्रमेय |करहुनेन-लोएव प्रमेय]] और  [[ कारक विश्लेषण |कारक विश्लेषण]] के वैचारिक दृष्टिकोण को मिलाकर एक  [[ रैखिक मॉडल |रैखिक मॉडल]] विकसित किया। मानव चेहरों वैश्विक और लांबिक विश्लेषण विशेषताओं के आधार पर निर्धारित किए जाते हैं। एक मानव चेहरे की गणना कई अपना चेहरा के  [[ भारित |भारित]] संयोजन के रूप में की जाती है। चूँकि किसी आबादी के मानवीय चेहरों को सांकेतिक शब्दों में बदलने के लिए कुछ अपना चेहरा का उपयोग किया गया था, सिद्धांत घटक विश्लेषण, चेहरा पहचान विधि ने चेहरे का पता लगाने के लिए संसाधित किए जाने वाले डेटा की मात्रा को बहुत कम कर दिया। 1994 में चेहरे की पहचान में सिद्धांत घटक विश्लेषण के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए अपनी आँखे, खुद के मुंह और खुद की नाक, सहित अपना चेहरा सुविधाओं को परिभाषित किया। 1997 में, चेहरा पहचानने की [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण, अपना चेहरा]] विधि<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=11–12}}</ref> [[ फिशरफेस |मछुआरे]] का उत्पादन करने के लिए [[ रैखिक विभेदक विश्लेषण |रैखिक विभेदक विश्लेषण]] (एल.डी.ए) का उपयोग करके सुधार किया गया था<ref>{{उद्धरण पुस्तक |  शीर्षक = तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण: 13वीं इंटर्नtional सम्मेलन, ICONIP 2006, हांगकांग, चीन, 3-6 अक्टूबर, 2006, कार्यवाही, भाग II |  संपादक 1 = जून वांग |  संपादक 2 = लाइवान चान |  संपादक 3 = डेलियांग वांग |  प्रकाशक = स्प्रिंगर साइंस एंड बिजनेस मीडिया |  वर्ष = 2012 |  आईएसबीएन=9783540464822 |  पृष्ठ=198}</ref> [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] फीचर आधारित चेहरा पहचान में (एल.डी.ए) फिशरफेस का प्रमुख रूप से उपयोग किया जाने लगा। जबकि चेहरे के पुनर्निर्माण के लिए भी खुद के चेहरे का उपयोग किया गया था। इन दृष्टिकोणों में चेहरे की कोई वैश्विक संरचना की गणना नहीं की जाती है जो चेहरे की विशेषताओं या भागों को जोड़ती है<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=12}}</ref>
+चेहरे की पहचान के लिए विशुद्ध रूप से फीचर आधारित दृष्टिकोण 1990 के दशक के अंत में बोचम प्रणाली से आगे निकल गए, जिसने चेहरे की विशेषताओं को रिकॉर्ड करने के लिए [[ गैबर फिल्टर |गैबर फिल्टर]] का उपयोग किया और सुविधाओं को जोड़ने के लिए चेहरे की संरचना के जालकी गणना की।<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=12}}</ref> शोध टीम ने बोचुम विश्वविद्यालय में लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान को 1990 के दशक के मध्य में त्वचा विभाजन का उपयोग करके एक छवि से एक चेहरा निकालने के लिए विकसित किया।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |editor3=Debasis Mazumdar |editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> 1997 तक, विकसित चेहरा पहचानना विधि ने बाजार में मौजूद अधिकांश अन्य चेहरे का पता लगाने प्रणाली से बेहतर प्रदर्शन किया। चेहरा पहचानना की तथाकथित बोचम प्रणाली को बाजार में व्यावसायिक रूप से [[ ZN-Face |(जेड.एन-चेहरा)]] के रूप में हवाई अड्डों और अन्य व्यस्त स्थानों के ऑपरेटरों को बेचा गया था। कम-से-परिपूर्ण चेहरे के दृश्यों से पहचान बनाने के लिए सॉफ्टवेयर काफी मजबूत था। यह अक्सर मूंछों, दाढ़ी, बदले हुए केशविन्यास और चश्मे के रूप में पहचान के लिए ऐसी बाधाओं के माध्यम से भी देख सकता है यहां तक कि धूप का चश्मा भी<ref>{{cite web|url=https://www.sciencedaily.com/releases/1997/11/971112070100.htm|title=Mugspot Can Find A Face In The Crowd – Face-Recognition Software Prepares To Go To Work In The Streets|date=November 12, 1997|access-date=November 6, 2007|website=ScienceDaily}}</ref>
-के दशक तक, चेहरे की पहचान प्रणाली मुख्य रूप से फोटोग्राफिक चित्रमानव चेहरों का उपयोग करके विकसित की गई थी। चेहरे की पहचान पर अनुसंधान एक ऐसी छवि में एक चेहरे का मज़बूती से पता लगाने के लिए जिसमें अन्य वस्तुओं शामिल हैं, 1990 के दशक की शुरुआत में [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] (पीसीए) के साथ कर्षण प्राप्त हुआ। चेहरा पहचानना की [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] विधि को अपना चेहरा के रूप में भी जाना जाता है और इसे विकसित किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |editor3=Debasis Mazumdar |editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> [[ करहुनेन-लोएव प्रमेय |करहुनेन-लोएव प्रमेय]] और  [[ कारक विश्लेषण |कारक विश्लेषण]] के वैचारिक दृष्टिकोण को मिलाकर एक  [[ रैखिक मॉडल |रैखिक मॉडल]] विकसित किया। अपना चेहरा मानव चेहरों में वैश्विक और लांबिक विश्लेषण विशेषताओं के आधार पर निर्धारित किए जाते हैं। एक मानव चेहरे की गणना कई अपना चेहरा के  [[ भारित |भारित]] संयोजन के रूप में की जाती है। चूँकि किसी आबादी के मानवीय चेहरों को सांकेतिक शब्दों में बदलने के लिए कुछ अपना चेहरा का उपयोग किया गया था, सिद्धांत घटक विश्लेषण, चेहरा पहचान विधि ने चेहरे का पता लगाने के लिए संसाधित किए जाने वाले डेटा की मात्रा को बहुत कम कर दिया। 1994 में चेहरे की पहचान में सिद्धांत घटक विश्लेषण के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए अपनी आँखे, खुद के मुंह और खुद की नाक, सहित अपना चेहरा सुविधाओं को परिभाषित किया। 1997 में, चेहरा पहचानने की [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण, अपना चेहरा]] विधि<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=11–12}}</ref> [[ फिशरफेस |मछुआरे]] का उत्पादन करने के लिए [[ रैखिक विभेदक विश्लेषण |रैखिक विभेदक विश्लेषण]] (एलडीए) का उपयोग करके सुधार किया गया था<ref>{{उद्धरण पुस्तक |  शीर्षक = तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण: 13वीं इंटर्नtional सम्मेलन, ICONIP 2006, हांगकांग, चीन, 3-6 अक्टूबर, 2006, कार्यवाही, भाग II |  संपादक 1 = जून वांग |  संपादक 2 = लाइवान चान |  संपादक 3 = डेलियांग वांग |  प्रकाशक = स्प्रिंगर साइंस एंड बिजनेस मीडिया |  वर्ष = 2012 |  आईएसबीएन=9783540464822 |  पृष्ठ=198}</ref> [[ सिद्धांत घटक विश्लेषण |सिद्धांत घटक विश्लेषण]] फीचर आधारित चेहरा पहचान में एलडीए फिशरफेस का प्रमुख रूप से उपयोग किया जाने लगा। जबकि चेहरे के पुनर्निर्माण के लिए भी खुद के चेहरे का उपयोग किया गया था। इन दृष्टिकोणों में चेहरे की कोई वैश्विक संरचना की गणना नहीं की जाती है जो चेहरे की विशेषताओं या भागों को जोड़ती है<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=12}}</ref>
+वीडियो फुटेज में वास्तविक समय चेहरा पहचानना 2001 में चेहरे के लिए [[ वायोला-जोन्स ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क |वायोला-जोन्स वस्तु का पता लगाना रूपरेखा]] के साथ संभव हो गया।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu|editor2=Sushmita Mitra|editor3=Debasis Mazumdar|editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> अपने चेहरे का पता लगाने की विधि को [[ हार-जैसी सुविधा |हार-जैसी सुविधा]] दृष्टिकोण के साथ जोड़ा, जिससे आंगुलिक छवियों में वस्तु की पहचान की जा सके।<ref>{{Cite book|title=Handbook of Face Recognition|last1=Li|first1=Stan Z.| last2 = Jain| first2 = Anil K.|publisher=Springer Science & Business Media|year=2005|isbn= 9780387405957|pages=14–15}}</ref> 2015 तक, वायोला-जोन्स कलन विधि को हाथ में पकड़े जाने वाले उपकरण और अंतः स्थापित प्रणालियो पर छोटे कम शक्ति संसूचक का उपयोग करके लागू किया गया था। इसलिए, वियोला-जोन्स कलन विधि ने न केवल चेहरा पहचान प्रणाली के व्यावहारिक अनुप्रयोग को व्यापक बनाया है, बल्कि उपयोक्‍ता अंतरापृष्‍ठ और दूर सम्मेलन में नई सुविधाओं का समर्थन करने के लिए भी इसका उपयोग किया गया है।<ref>{{उद्धृत पुस्तक |  शीर्षक = चेहरा पहचान और पहचान: सिद्धांत और अभ्यास |  अंतिम 1 = कुमाआर दत्ता |  प्रथम 1 = असित |  अंतिम 2 = दत्ता |  प्रथम 2 = मधुरा |  अंतिम 3 = कुमार बनर्जी |  प्रथम 3 = प्रदीप्त |  प्रकाशक = सीआरसी |  वर्ष = 2015 |  आईएसबीएन = 9781482226577 |  पृष्ठ = 123</ref>
-चेहरे की पहचान के लिए विशुद्ध रूप से फीचर आधारित दृष्टिकोण 1990 के दशक के अंत में बोचम प्रणाली से आगे निकल गए, जिसने चेहरे की विशेषताओं को रिकॉर्ड करने के लिए [[ गैबर फिल्टर |गैबर फिल्टर]] का उपयोग किया और सुविधाओं को जोड़ने के लिए चेहरे की संरचना के जालकी गणना की।<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |first1=Harry |last1=Wechsler| publisher=Springer Science & Business Media| year=2009| isbn=9780387384641|pages=12}}</ref> शोध टीम ने बोचुम विश्वविद्यालय में लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान को 1990 के दशक के मध्य में त्वचा विभाजन का उपयोग करके एक छवि से एक चेहरा निकालने के लिए विकसित किया।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu |editor2=Sushmita Mitra |editor3=Debasis Mazumdar |editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> 1997 तक, विकसित चेहरा पहचानना विधि ने बाजार में मौजूद अधिकांश अन्य चेहरे का पता लगाने प्रणाली से बेहतर प्रदर्शन किया। चेहरा पहचानना की तथाकथित बोचम प्रणाली को बाजार में व्यावसायिक रूप से [[ ZN-Face | ZN-चेहरा]] के रूप में हवाई अड्डों और अन्य व्यस्त स्थानों के ऑपरेटरों को बेचा गया था। कम-से-परिपूर्ण चेहरे के दृश्यों से पहचान बनाने के लिए सॉफ्टवेयर काफी मजबूत था। यह अक्सर मूंछों, दाढ़ी, बदले हुए केशविन्यास और चश्मे के रूप में पहचान के लिए ऐसी बाधाओं के माध्यम से भी देख सकता है यहां तक कि धूप का चश्मा भी<ref>{{cite web|url=https://www.sciencedaily.com/releases/1997/11/971112070100.htm|title=Mugspot Can Find A Face In The Crowd – Face-Recognition Software Prepares To Go To Work In The Streets|date=November 12, 1997|access-date=November 6, 2007|website=ScienceDaily}}</ref>
-वीडियो फुटेज में वास्तविक समय चेहरा पहचानना 2001 में चेहरे के लिए [[ वायोला-जोन्स ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क |वायोला-जोन्स वस्तु का पता लगाना रूपरेखा]] के साथ संभव हो गया।<ref>{{Cite book|title=Perception and Machine Intelligence: First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12–13, 2011, Proceedings|editor1=Malay K. Kundu|editor2=Sushmita Mitra|editor3=Debasis Mazumdar|editor4=Sankar K. Pal| publisher=Springer Science & Business Media| year=2012| isbn=9783642273865|pages=29}}</ref> अपने चेहरे का पता लगाने की विधि को  [[ हार-जैसी सुविधा | हार-जैसी सुविधा]] दृष्टिकोण के साथ जोड़ा, जिससे आंगुलिक छवियों में वस्तु की पहचान की जा सके।  संसूचक<ref>{{Cite book|title=Handbook of Face Recognition|last1=Li|first1=Stan Z.| last2 = Jain| first2 = Anil K.|publisher=Springer Science & Business Media|year=2005|isbn= 9780387405957|pages=14–15}}</ref> 2015 तक, वायोला-जोन्स कलन विधि को हाथ में पकड़े जाने वाले उपकरणऔर अंतः स्थापित प्रणालियाँ।पर छोटे कम शक्ति संसूचक का उपयोग करके लागू किया गया था। इसलिए, वियोला-जोन्स कलन विधि ने न केवल चेहरा पहचान प्रणाली के व्यावहारिक अनुप्रयोग को व्यापक बनाया है, बल्कि उपयोक्‍ता अंतरापृष्‍ठ और दूर सम्मेलनमें नई सुविधाओं का समर्थन करने के लिए भी इसका उपयोग किया गया है।<ref>{{उद्धृत पुस्तक |  शीर्षक = चेहरा पहचान और पहचान: सिद्धांत और अभ्यास |  अंतिम 1 = कुमाआर दत्ता |  प्रथम 1 = असित |  अंतिम 2 = दत्ता |  प्रथम 2 = मधुरा |  अंतिम 3 = कुमार बनर्जी |  प्रथम 3 = प्रदीप्त |  प्रकाशक = सीआरसी |  वर्ष = 2015 |  आईएसबीएन = 9781482226577 |  पृष्ठ = 123</ref>
 यूक्रेन मृत रूसी सैनिकों की पहचान के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग कर रहा है। यूक्रेन ने 8,600 तलाशी लीं और 582 मृत रूसी सैनिकों के परिवारों की पहचान की। यूक्रेनी सेना के आईटी स्वयंसेवी अनुभाग द्वारा किया गया है। यूक्रेन अमेरिका स्थित[[ क्लियरव्यू एआई ]]सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रहा है। मुख्य उद्देश्य रूसी सरकार को अस्थिर करना है। [[ मनोवैज्ञानिक युद्ध |मनोवैज्ञानिक युद्ध]] के रूप में। पांच सरकारी मंत्रालयों में लगभग 340 यूक्रेनी सरकारी अधिकारी प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं। इसका उपयोग उन जासूसों को पकड़ने के लिए किया जाता है जो यूक्रेन में प्रवेश करने की कोशिश कर सकते हैं<ref>{{Cite web |url=https://www.washingtonexaminer.com/news/ukraine-uses-facial-recognition-software-to-identify-dead-russian-soldiers |title= Ukraine uses facial recognition software to identify dead Russian soldiers |last1=Severi |first1=Misty |date=15 April 2022 }}</ref>
-क्लियरव्यू एआई द्वारा सॉफ्टवेयर यूक्रेन को दान किया गया था। माना जाता है कि रूस इसका इस्तेमाल युद्ध-विरोधी कार्यकर्ताओं को खोजने के लिए कर रहा है। मूल रूप से अमेरिकी कानून प्रवर्तन के लिए डिज़ाइन किया गया। युद्ध में इसका इस्तेमाल मृत नई चिंताओं को जन्म देता है। लंदन स्थित एक निगरानी विशेषज्ञ, स्टीफन हरे, क्या यह यूक्रेनियन को अमानवीय बना सकता है: क्या यह वास्तव में काम कर रहा है? या यह रूसी कह रहा है: 'इन अराजक, क्रूर यूक्रेनियनों को देखो, हमारे लड़कों के साथ ऐसा कर रहे हैं?'<ref>{{Cite web |url= https://www.businessinsider.com/ukraine-sending-photos-of-dead-russian-soldiers-home-moms-2022-4 |title= Ukraine is using facial recognition to ID dead Russian soldiers and send photos of corpses home to their moms: report |last1=Italiano |first1=Laura |date=15 April 2022}}</ref>
+क्लियरव्यू एआई द्वारा सॉफ्टवेयर यूक्रेन को दान किया गया था। माना जाता है कि रूस इसका इस्तेमाल युद्ध-विरोधी कार्यकर्ताओं को खोजने के लिए कर रहा है। मूल रूप से अमेरिकी कानून प्रवर्तन के लिए यह डिज़ाइन किया गया। युद्ध में इसका इस्तेमाल मृत नई चिंताओं को जन्म देता है। लंदन स्थित एक निगरानी विशेषज्ञ, स्टीफन हरे, क्या यह यूक्रेनियन को अमानवीय बना सकता है: क्या यह वास्तव में काम कर रहा है? यह रूसी कह रहा है, इन अराजक, क्रूर यूक्रेनियनों को देखो, हमारे लड़कों के साथ ऐसा कर रहे हैं?'<ref>{{Cite web |url= https://www.businessinsider.com/ukraine-sending-photos-of-dead-russian-soldiers-home-moms-2022-4 |title= Ukraine is using facial recognition to ID dead Russian soldiers and send photos of corpses home to their moms: report |last1=Italiano |first1=Laura |date=15 April 2022}}</ref>
 == चेहरा पहचानने की तकनीक ==
+[[File:Face detection.jpg|thumb|right|Automatic face detection with [[OpenCV]] ]]
 चेहरे की पहचान कंप्यूटिंग में एक चुनौतीपूर्ण पैटर्न पहचान समस्या है। जबकि इंसान बिना ज्यादा मेहनत किए चेहरों को पहचान सकते हैं<ref>{{Cite book|title=Handbook of Face Recognition|last1=Li|first1=Stan Z.| last2 = Jain| first2 = Anil K.|publisher=Springer Science & Business Media|year=2005|isbn= 9780387405957|pages=1}}</ref> चेहरे की पहचान अभिकलन में एक चुनौतीपूर्ण [[ पैटर्न पहचान |पैटर्न पहचान]] समस्या है। चेहरे की पहचान प्रणाली मानव चेहरे की पहचान करने का प्रयास करती है, जो त्रि-आयामी है और इसकी द्वि-आयामी छवि के आधार पर प्रकाश और चेहरे की अभिव्यक्ति के साथ उपस्थिति में परिवर्तन होता है। इस संगणकीय कार्य को पूरा करने के लिए, चेहरे की पहचान प्रणाली चार चरणों का प्रदर्शन करती है। पहले चेहरा पहचानना का उपयोग छवि पृष्ठभूमि से फेस को खंड करने के लिए किया जाता है। दूसरे चरण में खंडित चेहरे की छवि को चेहरे [[ मुद्रा |मुद्रा]], छवि आकार और फोटोग्राफिक गुणों, जैसे [[ रोशनी (छवि) |रोशनी]] और  [[ ग्रेस्केल | ग्रेस्केल]] के हिसाब से संरेखित किया जाता है। संरेखण प्रक्रिया का उद्देश्य तीसरे चरण में चेहरे की विशेषताओं के सटीक स्थानीयकरण को सक्षम करना है, चेहरे की विशेषता निष्कर्षण। चेहरे का प्रतिनिधित्व करने के लिए छवि में आंख, नाक और मुंह जैसी विशेषताओं को इंगित और मापा जाता है। चेहरे का इतना स्थापित [[ फीचर वेक्टर |फीचर वेक्टर]], चौथे चरण में, चेहरों के आंकड़ाकोष से मेल खाता है<ref>{{Cite book|title=Handbook of Face Recognition|last1=Li|first1=Stan Z.| last2 = Jain| first2 = Anil K.|publisher=Springer Science & Business Media|year=2005|isbn= 9780387405957|pages=2}}</ref>
 === पारंपरिक ===
-कुछ चेहरा पहचान कलन विधि, विषय के चेहरे की छवि से स्थलचिह्न, या विशेषताओं को निकालकर चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक कलन विधि आंखों, नाक, चीकबोन्स और जबड़े की सापेक्ष स्थिति, आकार और/या आकार का विश्लेषण कर सकता है।<ref>{{cite web|url=http://www.hrsid.com/company/technology/face-recognition|title=Airport Facial Recognition Passenger Flow Management|work=hrsid.com}}</ref> फिर इन सुविधाओं का उपयोग मेल खाने वाली विशेषताओं वाली अन्य छवियों को खोजने के लिए किया जाता है<ref name="Bonsor2">{{cite web|url=http://computer.howstuffworks.com/facial-recognition.htm|title=How Facial Recognition Systems Work|last=Bonsor|first=K.|access-date=June 2, 2008|date=September 4, 2001}}</ref>
+[[Image:eigenfaces.png|thumb|Some [[eigenface]]s from [[AT&T Labs|AT&T Laboratories]] Cambridge]]
+कुछ चेहरा पहचान कलन विधि, विषय के चेहरे की छवि से स्थलचिह्न, या विशेषताओं को निकालकर चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक कलन विधि आंखों, नाक, चीकबोन्स और जबड़े की सापेक्ष स्थिति, आकार का विश्लेषण कर सकता है।<ref>{{cite web|url=http://www.hrsid.com/company/technology/face-recognition|title=Airport Facial Recognition Passenger Flow Management|work=hrsid.com}}</ref> फिर इन सुविधाओं का उपयोग मेल खाने वाली विशेषताओं वाली अन्य छवियों को खोजने के लिए किया जाता है<ref name="Bonsor2">{{cite web|url=http://computer.howstuffworks.com/facial-recognition.htm|title=How Facial Recognition Systems Work|last=Bonsor|first=K.|access-date=June 2, 2008|date=September 4, 2001}}</ref>
-अन्य कलन विधि  [[ सामान्यीकरण (छवि प्रसंस्करण) |चेहरे की छवियों की एक वीथिका]] को सामान्य करता है और फिर चेहरे के डेटा को संपीड़ित करता है, केवल छवि में डेटा को सहेजता है जो चेहरा पहचान के लिए उपयोगी है। फिर एक जांच छवि की तुलना चेहरे के डेटा से की जाती है<ref name="Smith2">{{cite web|url=http://www.biometrics.gov/Documents/FaceRec.pdf|title=Face Recognition|last=Smith|first=Kelly|access-date=June 4, 2008}}</ref> जल्द से जल्द सफल प्रणाली में से एक<ref>आर. ब्रुनेली और टी. पोगियो, फेस रिकग्निशन: फीचर्स बनाम टेम्प्लेट, आईईईई ट्रांस। PAMI पर, 1993, (15)10:1042-105</ref> टेम्पलेट मिलान तकनीक पर आधारित है<ref>आर ब्रुनेली, ''कंप्यूटर विज़न में टेम्पलेट मिलान तकनीक: सिद्धांत और व्यवहार'', विली, {{ISBN|978-0-470-51706-2}}, 2009 ''([http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470517069.html] TM पुस्तक)'</ref> मुख्य चेहरे की विशेषताओं के एक सेट पर लागू होता है, जो एक प्रकार का संकुचित चेहरा प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
+अन्य कलन विधि, [[ सामान्यीकरण (छवि प्रसंस्करण) |चेहरे की छवियों की एक वीथिका]] को सामान्य करता है और फिर चेहरे के डेटा को संपीड़ित करता है, केवल छवि में डेटा को सहेजता है जो चेहरा पहचान के लिए उपयोगी है। फिर जांच छवि की तुलना चेहरे के डेटा से की जाती है<ref name="Smith2">{{cite web|url=http://www.biometrics.gov/Documents/FaceRec.pdf|title=Face Recognition|last=Smith|first=Kelly|access-date=June 4, 2008}}</ref> जल्द से जल्द सफल प्रणाली में से एक।<ref>आर. ब्रुनेली और टी. पोगियो, फेस रिकग्निशन: फीचर्स बनाम टेम्प्लेट, आईईईई ट्रांस। PAMI पर, 1993, (15)10:1042-105</ref> टेम्पलेट मिलान तकनीक पर आधारित है<ref>आर ब्रुनेली, ''कंप्यूटर विज़न में टेम्पलेट मिलान तकनीक: सिद्धांत और व्यवहार'', विली, {{ISBN|978-0-470-51706-2}}, 2009 ''([http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470517069.html] TM पुस्तक)'</ref> मुख्य चेहरे की विशेषताओं के सेट पर लागू होता है, जो एक प्रकार का संकुचित चेहरा प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
-मान्यता कलन विधि को दो मुख्य दृष्टिकोणों में विभाजित किया जा सकता है: ज्यामितीय, जो विशिष्ट विशेषताओं को देखता है, या फोटो-मीट्रिक, जो एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण है जो एक छवि को मूल्यों में वितरित करता है और भिन्नताओं को खत्म करने के लिए खाके के साथ मूल्यों की तुलना करता है। कुछ लोग इन कलन विधि को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं: समग्र और फीचर-आधारित मॉडल। पूर्व में चेहरे को उसकी संपूर्णता में पहचानने का प्रयास किया जाता है, जबकि फीचर-आधारित उप-विभाजन जैसे कि सुविधाओं के अनुसार और प्रत्येक के साथ-साथ अन्य विशेषताओं के संबंध में इसके स्थानिक स्थान का विश्लेषण करते हैं।<ref>{{Cite book|title=Advances in Biometrics: International Conference, ICB 2006, Hong Kong, China, January 5–7, 2006, Proceedings|last1=Zhang|first1=David|last2=Jain|first2=Anil|publisher=Springer Science & Business Media|year=2006|isbn=97835403 [[9|location=Berlin|pages=183}}</ref>
+मान्यता कलन विधि को दो मुख्य दृष्टिकोणों में विभाजित किया जा सकता है: ज्यामितीय, जो विशिष्ट विशेषताओं को देखता है, या फोटो-मीट्रिक, जो एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण है जो छवि को मूल्यों में वितरित करता है और भिन्नताओं को खत्म करने के लिए खाके के साथ मूल्यों की तुलना करता है। कुछ लोग इन कलन विधि को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं: समग्र और फीचर-आधारित मॉडल। पूर्व में चेहरे को उसकी संपूर्णता में पहचानने का प्रयास किया जाता है, जबकि फीचर-आधारित उप-विभाजन जैसे कि सुविधाओं के अनुसार और प्रत्येक के साथ-साथ अन्य विशेषताओं के संबंध में इसके स्थानिक स्थान का विश्लेषण करते हैं।<ref>{{Cite book|title=Advances in Biometrics: International Conference, ICB 2006, Hong Kong, China, January 5–7, 2006, Proceedings|last1=Zhang|first1=David|last2=Jain|first2=Anil|publisher=Springer Science & Business Media|year=2006|isbn=97835403 [[9|location=Berlin|pages=183}}</ref>
 लोकप्रिय मान्यता कलन विधि में [[ प्रमुख घटक विश्लेषण |प्रमुख घटक विश्लेषण]] [[ ईजेनफेस |ईजेनफेस]], [[ रैखिक विभेदक विश्लेषण |रैखिक विभेदक विश्लेषण]] ,[[ लोचदार मिलान |लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान]] फिशरफेस कलन विधि का उपयोग करते हुए, [[ छिपे हुए मार्कोव मॉडल ]],  बहुरैखिक[[ मल्टीलाइनर सबस्पेस सीखने | सबस्पेस सीखने]] [[ का उपयोग करके शामिल हैं। टेंसर |का उपयोग करके शामिल हैं। तानिका]] प्रतिनिधित्व, और न्यूरोनल प्रेरित [[ गतिशील लिंक मिलान |गतिशील लिंक मिलान]] {{citation needed|date=September 2020}}<ref>{{Cite journal|title=A Study on the Design and Implementation of Facial Recognition Application System|journal=International Journal of Bio-Science and Bio-Technology}}</ref> आधुनिक चेहरे की पहचान प्रणाली गहन शिक्षा। जैसी मशीन लर्निंग तकनीकों का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं<ref>HOt Girl, ''डीप फेस रिकग्निशन यूजिंग फुल एंड आंशिक फेस इमेजेज'', एल्सेवियर, {{ISBN|978-0-12-822109-9}}, 2022 ''(https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822109-9.00015-1] एडवांस्ड मेथड्स एंड डीप लर्निंग इन कंप्यूटर विज़न)'</ref>
 === दूरी पर मानव पहचान (HID) ===
-दूरी पर मानव पहचान को सक्षम करने के लिए (दूरी पर मानव पहचान) चेहरों की कम-रिज़ॉल्यूशन छवियों को [[ चेहरा मतिभ्रम |चेहरा मतिभ्रम]] का उपयोग करके बढ़ाया जाता है।[[ सीसीटीवी में | सीसीटीवी में काल्पनिक]]चेहरे अक्सर बहुत छोटे होते हैं। लेकिन क्योंकि चेहरे की पहचान करने वाले कलन विधि जो चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं और उन्हें प्लॉट करते हैं, उन्हें उच्च विश्लेषण वाली छवियों की आवश्यकता होती है, विश्लेषण विस्तार तकनीकों को विकसित किया गया है ताकि चेहरे की पहचान प्रणाली को काल्पनिक के साथ काम करने में सक्षम बनाया जा सके जिसे उच्च [[ सिग्नल-टू-शोर अनुपात |सिग्नल-टू-शोर अनुपात]] के साथ वातावरण में कैप्चर किया गया है। चेहरा मतिभ्रम कलन विधि जो उन छवियों को चेहरे की पहचान प्रणाली में जमा करने से पहले छवियों पर लागू होते हैं, पिक्सेल प्रतिस्थापन या [[ निकटतम पड़ोसी वितरण |निकटतम पड़ोसी वितरण]] अनुक्रमित के साथ उदाहरण-आधारित मशीन सीखने का उपयोग करते हैं जो जनसांख्यिकीय और उम्र से संबंधित चेहरे की विशेषताओं को भी शामिल कर सकते हैं। चेहरा मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग उच्च संकल्प चेहरे की पहचान कलन विधि के प्रदर्शन में सुधार करता है और सुपर-रिज़ॉल्यूशन कलन विधि की अंतर्निहित सीमाओं को दूर करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। चेहरे की मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग काल्पनिक के पूर्व-उपचार के लिए भी किया जाता है जहां चेहरे प्रच्छन्न होते हैं। यहाँ भेस, जैसे धूप का चश्मा, हटा दिया जाता है और छवि पर चेहरा मतिभ्रम कलन विधि  लागू किया जाता है। इस तरह के चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को समान चेहरे की छवियों के साथ और बिना भेस के प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। भेस को हटाकर खुला क्षेत्र भरने के लिए, चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को चेहरे की पूरी स्थिति को सही ढंग से मैप करने की आवश्यकता होती है, जो कम विश्लेषण छवि में क्षणिक चेहरे की अभिव्यक्ति को कैप्चर करने के कारण संभव नहीं हो सकता है।<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|author=Harry Wechsler|publisher=Springer Science & Business Media|year=2009|isbn=9780387384641|pages=196}}</ref>
+दूरी पर मानव पहचान को सक्षम करने के लिए चेहरों की कम-रिज़ॉल्यूशन छवियों को [[चेहरा मतिभ्रम]] का उपयोग करके बढ़ाया जाता है।[[ सीसीटीवी में | सीसीटीवी में काल्पनिक]] चेहरे अक्सर बहुत छोटे होते हैं। लेकिन क्योंकि चेहरे की पहचान करने वाले कलन विधि जो चेहरे की विशेषताओं की पहचान करते हैं और उन्हें प्लॉट करते हैं, उन्हें उच्च विश्लेषण वाली छवियों की आवश्यकता होती है, विश्लेषण विस्तार तकनीकों को विकसित किया गया है ताकि चेहरे की पहचान प्रणाली को काल्पनिक के साथ काम करने में सक्षम बनाया जा सके जिसे उच्च [[ सिग्नल-टू-शोर अनुपात |सिग्नल-टू-शोर अनुपात]] के साथ वातावरण में कैप्चर किया गया है। [[चेहरा मतिभ्रम]] कलन विधि जो उन छवियों को चेहरे की पहचान प्रणाली में जमा करने से पहले छवियों पर लागू होते हैं, पिक्सेल प्रतिस्थापन या [[ निकटतम पड़ोसी वितरण |निकटतम पड़ोसी वितरण]] अनुक्रमित के साथ उदाहरण-आधारित मशीन सीखने का उपयोग करते हैं जो जनसांख्यिकीय और उम्र से संबंधित चेहरे की विशेषताओं को भी शामिल कर सकते हैं। चेहरा मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग उच्च संकल्प चेहरे की पहचान कलन विधि के प्रदर्शन में सुधार करता है और सुपर-रिज़ॉल्यूशन कलन विधि की अंतर्निहित सीमाओं को दूर करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। चेहरे की मतिभ्रम तकनीकों का उपयोग काल्पनिक के पूर्व-उपचार के लिए भी किया जाता है जहां चेहरे प्रच्छन्न होते हैं। यहाँ भेस, जैसे धूप का चश्मा, हटा दिया जाता है और छवि पर चेहरा मतिभ्रम कलन विधि  लागू किया जाता है। इस तरह के चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को समान चेहरे की छवियों के साथ और बिना चेहरे के प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। चेहरे को हटाकर खुला क्षेत्र भरने के लिए, चेहरे के मतिभ्रम कलन विधि को चेहरे की पूरी स्थिति को सही ढंग से मैप करने की आवश्यकता होती है, जो कम विश्लेषण छवि में क्षणिक चेहरे की अभिव्यक्ति को कैप्चर करने के कारण संभव नहीं हो सकता है।<ref>{{Cite book|title=Reliable Face Recognition Methods: System Design, Implementation and Evaluation|author=Harry Wechsler|publisher=Springer Science & Business Media|year=2009|isbn=9780387384641|pages=196}}</ref>
 === 3-आयामी मान्यता ===
-मानव चेहरे का 3D मॉडल त्रि-आयामी चेहरा पहचान तकनीक चेहरे के आकार के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए 3D सेंसर का उपयोग करती है। फिर इस जानकारी का उपयोग चेहरे की सतह पर विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने के लिए किया जाता है, जैसे कि आंख के सॉकेट, नाक और ठुड्डी की रूपरेखा<ref name="Williams2" /> 3डी फेस पहचान का एक फायदा यह है कि यह अन्य तकनीकों की तरह लाइटिंग में बदलाव से प्रभावित नहीं होता है। यह प्रोफाइल व्यू सहित कई देखने के कोण से चेहरे की पहचान भी कर सकता है<ref name="Williams2" /><ref name="Bonsor2" /> चेहरे से त्रि-आयामी डेटा बिंदु चेहरे की पहचान की सटीकता में काफी सुधार करते हैं। 3डी-आयामी चेहरा पहचान अनुसंधान परिष्कृत सेंसर के विकास द्वारा सक्षम किया गया है जो चेहरे पर संरचित प्रकाश प्रोजेक्ट करता है<ref name="Crawford2">{{cite web|url=http://spie.org/x57306.xml|title=Facial recognition progress report|last=Crawford|first=Mark|publisher=SPIE Newsroom|access-date=October 6, 2011}}</ref> 3डी मिलान तकनीक अभिव्यक्ति के प्रति संवेदनशील है, इसलिए [[ तकनीक |तकनीक]] के शोधकर्ताओं ने  मापीय [[ मीट्रिक ज्यामिति |ज्यामिति]] से समदूरीकता के रूप में अभिव्यक्तियों का इलाज करने के लिए उपकरण लागू किए<ref name="Kimmel2">{{cite web|url=https://www.cs.technion.ac.il/'''ron/PAPERS/BroBroKimIJCV05.pdf|title=Three-dimensional face recognition|last=Kimmel|first=Ron|access-date=January 1, 2005}}</ref> चेहरों की 3डी छवियों को कब्जा का एक नया तरीका तीन ट्रैकिंग कैमरों का उपयोग करता है जो विभिन्न कोणों पर इंगित करते हैं; एक कैमरा सब्जेक्ट के सामने की ओर, दूसरा एक साइड की ओर, और तीसरा एक कोण पर इंगित करेगा। ये सभी कैमरे एक साथ काम करेंगे ताकि यह किसी विषय के चेहरे को वास्तविक समय  में ट्रैक कर सके और चेहरा पहचानने और पहचानने में सक्षम हो<ref>{{cite book|title=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recognition|last1=Duhn|first1=S. von|last2=Ko|first2=M. J.|date=September 1, 2007|pages=1–6|doi=10.1109/BCC.2007.4430529|last3=Yin|first3=L.|last4=Hung|first4=T.|last5=Wei|first5=X.|chapter=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for {{sic|Recog|niton|nolink=y}}|  isbn=978-1-4244-1548-9 |  s2cid=25633949}</ref>
+मानव चेहरे का 3़डी मॉडल त्रि-आयामी चेहरा पहचान तकनीक चेहरे के आकार के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए 3डी सेंसर का उपयोग करती है। फिर इस जानकारी का उपयोग चेहरे की सतह पर विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने के लिए किया जाता है, जैसे कि आंख के सॉकेट, नाक और ठुड्डी की रूपरेखा<ref name="Williams2" /> 3डी फेस पहचान का एक फायदा यह है कि यह अन्य तकनीकों की तरह लाइटिंग में बदलाव से प्रभावित नहीं होता है। यह प्रोफाइल व्यू सहित कई देखने के कोण से चेहरे की पहचान भी कर सकता है<ref name="Williams2" /><ref name="Bonsor2" /> चेहरे से त्रि-आयामी डेटा बिंदु चेहरे की पहचान की सटीकता में काफी सुधार करते हैं। 3डी-आयामी चेहरा पहचान अनुसंधान परिष्कृत सेंसर के विकास द्वारा सक्षम किया गया है जो चेहरे पर संरचित प्रकाश प्रोजेक्ट करता है<ref name="Crawford2">{{cite web|url=http://spie.org/x57306.xml|title=Facial recognition progress report|last=Crawford|first=Mark|publisher=SPIE Newsroom|access-date=October 6, 2011}}</ref> 3डी मिलान तकनीक अभिव्यक्ति के प्रति संवेदनशील है, इसलिए [[ तकनीक |तकनीक]] के शोधकर्ताओं ने  मापीय [[ज्यामिति]] से समदूरीकता के रूप में अभिव्यक्तियों का इलाज करने के लिए उपकरण लागू किए<ref name="Kimmel2">{{cite web|url=https://www.cs.technion.ac.il/'''ron/PAPERS/BroBroKimIJCV05.pdf|title=Three-dimensional face recognition|last=Kimmel|first=Ron|access-date=January 1, 2005}}</ref> चेहरों की 3डी छवियों को कैप्चर करने का नया तरीका तीन ट्रैकिंग कैमरों का उपयोग करता है जो विभिन्न कोणों पर इंगित करते हैं; एक कैमरा सब्जेक्ट के सामने की ओर, दूसरा एक साइड की ओर, और तीसरा एक कोण पर इंगित करेगा। ये सभी कैमरे एक साथ काम करेंगे ताकि यह किसी विषय के चेहरे को वास्तविक समय  में ट्रैक कर सके और चेहरा पहचानने में सक्षम हो<ref>{{cite book|title=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for Recognition|last1=Duhn|first1=S. von|last2=Ko|first2=M. J.|date=September 1, 2007|pages=1–6|doi=10.1109/BCC.2007.4430529|last3=Yin|first3=L.|last4=Hung|first4=T.|last5=Wei|first5=X.|chapter=Three-View Surveillance Video Based Face Modeling for {{sic|Recog|niton|nolink=y}}|  isbn=978-1-4244-1548-9 |  s2cid=25633949}</ref>
 === ऊष्मीय कैमरे ===
-[[File:Ir girl.png|thumb|right|एक  [[ झूठा रंग |  छद्म रंग ]] लंबी-तरंग दैर्ध्य अवरक्त (शरीर-तापमान थर्मल) प्रकाश ]] चेहरे की पहचान के लिए इनपुट डेटा लेने का एक अलग रूप  [[ थर्मोग्राफिक कैमरा |थर्मल कैमरा]] का उपयोग करना है, इस प्रक्रिया से कैमरे केवल सिर के आकार का पता लगाएंगे और यह चश्मा, टोपी या मेकअप जैसे विषय के सामान की उपेक्षा करेगा।<ref name=":5" /> पारंपरिक कैमरों के विपरीत, थर्मल कैमरे कम रोशनी और रात के समय में भी बिना फ्लैश का उपयोग किए और कैमरे की स्थिति को उजागर किए बिना चेहरे की काल्पनिक कब्जा कर सकते हैं।<ref name=":6{{Cite news|url=https://www.azorobotics.com/News.aspx?newsID=9840|title=Army Builds Face Recognition Technology that Works in Low-Light Conditions|date=April 18, 2018|work=AZoRobotics|access-date=August 17, 2018}}</ref"></ref> हालांकि, चेहरा मान्यता के लिए डेटाबेस सीमित हैं। ऊष्मीय फेस छवि के आंकड़ाकोष बनाने के प्रयास 2004 से पहले के हैं<ref name=":5{{cite web|url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1896300.1896448|title=Thermal Face Recognition in an Operational Scenario|last1=Socolinsky|first1=Diego A.|last2=Selinger|first2=Andrea|series=CVPR'04|date=January 1, 2004|publisher=IEEE Computer Society|pages=1012–1019|via=ACM Digital Library}}</ref"></ref> 2016 तक आईआईआईटीडी-पीएसई और नोट्रे डेम ऊष्मीय फेस आंकड़ाकोष सहित कई आंकड़ाकोष मौजूद थे<ref>{{Cite book|title=Face Recognition Across the Imaging Spectrum|author=Thirimachos Bourlai|publisher=Springer|year=2016|isbn=9783319285016|pages=142}}</ref> वर्तमान ऊष्मीय फेस मान्यता व्यवस्था बाहरी वातावरण से ली गई ऊष्मीय छवि में किसी चेहरे का मज़बूती से पता लगाने में सक्षम नहीं हैं<ref>{{Cite book|title=Face Recognition Across the Imaging Spectrum|author=Thirimachos Bourlai|publisher=Springer|year=2016|isbn=9783319285016|pages=140}}
+[[File:Ir girl.png|thumb|right|एक  [[ झूठा रंग |  छद्म रंग ]] लंबी-तरंग दैर्ध्य अवरक्त (शरीर-तापमान थर्मल) प्रकाश ]] चेहरे की पहचान के लिए इनपुट डेटा लेने का एक अलग रूप  [[थर्मोग्राफिक कैमरा|थर्मल कैमरा]] का उपयोग करना है, इस प्रक्रिया से कैमरे केवल सिर के आकार का पता लगाएंगे और यह चश्मा, टोपी या मेकअप जैसे विषय के सामान की उपेक्षा करेगा।<ref name=":5" /> पारंपरिक कैमरों के विपरीत, थर्मल कैमरे कम रोशनी और रात के समय में भी बिना फ्लैश का उपयोग किए और कैमरे की स्थिति को उजागर किए बिना चेहरे की काल्पनिक छवि इंगित कर सकते हैं।<ref name=":6{{Cite news|url=https://www.azorobotics.com/News.aspx?newsID=9840|title=Army Builds Face Recognition Technology that Works in Low-Light Conditions|date=April 18, 2018|work=AZoRobotics|access-date=August 17, 2018}}</ref"></ref> हालांकि, चेहरा मान्यता के लिए आकड़ाकोष सीमित हैं। ऊष्मीय फेस छवि के आंकड़ाकोष बनाने के प्रयास 2004 से पहले के हैं<ref name=":5{{cite web|url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1896300.1896448|title=Thermal Face Recognition in an Operational Scenario|last1=Socolinsky|first1=Diego A.|last2=Selinger|first2=Andrea|series=CVPR'04|date=January 1, 2004|publisher=IEEE Computer Society|pages=1012–1019|via=ACM Digital Library}}</ref"></ref> 2016 तक आई.आई.आई.टी.डी-पी.एस.ई और नोट्रे डेम ऊष्मीय चेहरे आंकड़ाकोष सहित कई आंकड़ाकोष मौजूद थे<ref>{{Cite book|title=Face Recognition Across the Imaging Spectrum|author=Thirimachos Bourlai|publisher=Springer|year=2016|isbn=9783319285016|pages=142}}</ref> वर्तमान ऊष्मीय चेहरे मान्यता व्यवस्था बाहरी वातावरण से ली गई ऊष्मीय छवि में किसी चेहरे का मज़बूती से पता लगाने में सक्षम नहीं हैं<ref>{{Cite book|title=Face Recognition Across the Imaging Spectrum|author=Thirimachos Bourlai|publisher=Springer|year=2016|isbn=9783319285016|pages=140}}
 </ref>
-में, [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी (ARL)]] के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक विकसित की, जो उन्हें ऊष्मीय कैमरे का उपयोग करके प्राप्त चेहरे की काल्पनिक को संगणक में उन लोगों के साथ मिलान करने की अनुमति देगी जो एक पारंपरिक कैमरे का उपयोग करके कब्जा किए गए थे।<ref>{{Cite news|url=https://www.arl.army.mil/www/default.cfm?article=3199|title=Army develops face recognition technology that works in the dark|date=April 16, 2018|work=Army Research Laboratory|access-date=August 17, 2018}}</ref> पार स्पेक्ट्रम संश्लेषण विधि के रूप में जाना जाता है, क्योंकि यह दो अलग-अलग इमेजिंग तौर-तरीकों से चेहरे की पहचान को कैसे पाटता है, यह विधि कई चेहरे के क्षेत्रों और विवरणों का विश्लेषण करके एक ही छवि को संश्लेषित करती है।<ref name=":7{{Cite journal|last1=Riggan|first1=Benjamin|last2=Short|first2=Nathaniel|last3=Hu|first3=Shuowen|date=March 2018|title=Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions|url=https://www.researchgate.net/publication/323932058|journal=ResearchGate|bibcode=2018arXiv180307599R|arxiv=1803.07599}}</ref"></ref> इसमें एक गैर-रेखीय प्रतिगमन मॉडल होता है जो एक विशिष्ट ऊष्मीय छवि को एक समान दृश्यमान चेहरे की छवि में मैप करता है और एक अनुकूलन मुद्दा जो अव्यक्त प्रक्षेपण को छवि स्थान में वापस प्रोजेक्ट करता है<ref name=":6" />  [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी]] वैज्ञानिकों ने नोट किया है कि यह दृष्टिकोण वैश्विक जानकारी (अर्थात पूरे चेहरे की विशेषताएं) को स्थानीय जानकारी (यानी आंख, नाक और मुंह से संबंधित विशेषताएं) के साथ जोड़कर काम करता है।<ref>{{Cite news|title=U.S. Army's AI facial recognition works in the dark|last=Cole|first=Sally|date=June 2018|work=Military Embedded Systems|page=8}}</ref>  [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी]]  में किए गए प्रदर्शन परीक्षणों के अनुसार, बहु-क्षेत्र पार स्पेक्ट्रम संश्लेषण मॉडल ने आधारभूत विधियों की तुलना में लगभग 30% और अत्याधुनिक विधियों पर लगभग 5% का प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित किया।<ref name=":7" />
+में, [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी (ए.आर.एल)]] के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक विकसित की, जो उन्हें ऊष्मीय कैमरे का उपयोग करके प्राप्त चेहरे की काल्पनिक को संगणक में उन लोगों के साथ मिलान करने की अनुमति देगी जो एक पारंपरिक कैमरे का उपयोग करके कब्जा किए गए थे।<ref>{{Cite news|url=https://www.arl.army.mil/www/default.cfm?article=3199|title=Army develops face recognition technology that works in the dark|date=April 16, 2018|work=Army Research Laboratory|access-date=August 17, 2018}}</ref> पार स्पेक्ट्रम संश्लेषण विधि के रूप में जाना जाता है, क्योंकि यह दो अलग-अलग इमेजिंग तौर-तरीकों से चेहरे की पहचान को कैसे पाटता है, यह विधि कई चेहरे के क्षेत्रों और विवरणों का विश्लेषण करके एक ही छवि को संश्लेषित करती है।<ref name=":7{{Cite journal|last1=Riggan|first1=Benjamin|last2=Short|first2=Nathaniel|last3=Hu|first3=Shuowen|date=March 2018|title=Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions|url=https://www.researchgate.net/publication/323932058|journal=ResearchGate|bibcode=2018arXiv180307599R|arxiv=1803.07599}}</ref"></ref> इसमें एक गैर-रेखीय प्रतिगमन मॉडल होता है जो एक विशिष्ट ऊष्मीय छवि को एक समान दृश्यमान चेहरे की छवि में मैप करता है और एक अनुकूलन मुद्दा जो अव्यक्त प्रक्षेपण को छवि स्थान में वापस प्रोजेक्ट करता है<ref name=":6" />  [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी]] वैज्ञानिकों ने नोट किया है कि यह दृष्टिकोण वैश्विक जानकारी (अर्थात पूरे चेहरे की विशेषताएं) को स्थानीय जानकारी (यानी आंख, नाक और मुंह से संबंधित विशेषताएं) के साथ जोड़कर काम करता है।<ref>{{Cite news|title=U.S. Army's AI facial recognition works in the dark|last=Cole|first=Sally|date=June 2018|work=Military Embedded Systems|page=8}}</ref>  [[ यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी |यूएस आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी]]  में किए गए प्रदर्शन परीक्षणों के अनुसार, बहु-क्षेत्र पार-स्पेक्ट्रम संश्लेषण मॉडल ने आधारभूत विधियों की तुलना में लगभग 30% और अत्याधुनिक विधियों पर लगभग 5% का प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित किया।<ref name=":7" />
 == आवेदन ==
 === सोशल मीडिया ===
-में स्थापित, किकस्टार्टर पर अपने चेहरा संशोधन ऐप के लिए पैसे जुटाए। सफल जन-सहयोग के बाद, अक्टूबर 2014 में लॉन्च किया गया। आवेदन पत्र चेहरे के लिए एक विशेष फिल्टर के माध्यम से दूसरों के साथ वीडियो चैट की अनुमति देता है जो उपयोगकर्ताओं के रूप को संशोधित करता है। छवि वृद्धि एप्लिकेशन पहले से ही बाजार में हैं, जैसे कि [[ फेसट्यून |फेसट्यून]] और परफेक्ट 365, स्थिर छवियों तक सीमित थे, जबकि लुकरी ने लाइव वीडियो के लिए संवर्धित वास्तविकता की अनुमति दी थी। 2015 के अंत में [[ स्नैप इंक. |स्नैपचैट]] ने लुक्सरी को खरीदा, जो बाद में इसका  ऐतिहासिक स्थल लेंस फंक्शन बन जाएगा<ref>{{Cite news|url=http://www.businessinsider.sg/snapchat-buys-looksery-2015-9/|title=Snapchat buys Looksery, a 2-year-old startup that lets you Photoshop your face while you video chat|last=Shontell|first=Alyson|date=September 15, 2015|work=Business Insider Singapore|access-date=April 9, 2018|language=en-US}}</ref> स्नैपचैट फिल्टर आवेदन चेहरा पहचानना तकनीक का उपयोग करते हैं और एक छवि में पहचाने गए चेहरे की विशेषताओं के आधार पर चेहरे पर एक 3 डी मेश मास्क लगाया जाता है।<ref>{{Cite book|title=Emerging Technology in Modelling and Graphics: Proceedings of IEM Graph 2018|last1=Kumar Mandal|first1=Jyotsna | last2 =  Bhattacharya|first2= Debika| publisher=Springer|year=2019|isbn=9789811374036|pages=672}}</ref>
+में स्थापित, किकस्टार्टर ने अपने चेहरा संशोधन ऐप के लिए पैसे जुटाए। सफल जन-सहयोग के बाद, अक्टूबर 2014 में इसे लॉन्च किया गया। आवेदन पत्र चेहरे के लिए एक विशेष फिल्टर के माध्यम से दूसरों के साथ वीडियो चैट की अनुमति देता है जो उपयोगकर्ताओं के रूप को संशोधित करता है। छवि वृद्धि एप्लिकेशन पहले से ही बाजार में हैं, जैसे कि [[ फेसट्यून |फेसट्यून]] और परफेक्ट 365, स्थिर छवियों तक सीमित थे, जबकि लुकरी ने लाइव वीडियो के लिए संवर्धित वास्तविकता की अनुमति दी थी। 2015 के अंत में [[ स्नैप इंक. |स्नैपचैट]] ने लुक्सरी को खरीदा, जो बाद में इसका ऐतिहासिक स्थल लेंस फंक्शन बन जाएगा<ref>{{Cite news|url=http://www.businessinsider.sg/snapchat-buys-looksery-2015-9/|title=Snapchat buys Looksery, a 2-year-old startup that lets you Photoshop your face while you video chat|last=Shontell|first=Alyson|date=September 15, 2015|work=Business Insider Singapore|access-date=April 9, 2018|language=en-US}}</ref> स्नैपचैट फिल्टर आवेदन चेहरा पहचानना तकनीक का उपयोग करते हैं और एक छवि में पहचाने गए चेहरे की विशेषताओं के आधार पर चेहरे पर एक 3 डी मेश मास्क लगाया जाता है।<ref>{{Cite book|title=Emerging Technology in Modelling and Graphics: Proceedings of IEM Graph 2018|last1=Kumar Mandal|first1=Jyotsna | last2 =  Bhattacharya|first2= Debika| publisher=Springer|year=2019|isbn=9789811374036|pages=672}}</ref>
-[[ डीपफेस | डीपफेस]] एक ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना फेशियल रिकग्निशन सिस्टम है जिसे [[ फेसबुक, इंक. |फेसबुक]] पर एक शोध समूह द्वारा बनाया गया है। यह अंकीय छवियों में मानवीय चेहरों की पहचान करता है। यह 120 मिलियन से अधिक कनेक्शन भार के साथ नौ-परत तंत्रिका जाल को नियोजित करता है, और फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई चार मिलियन छवियों पर [[ मशीन लर्निंग |प्रशिक्षित]] था।<ref>{{Cite news|url=https://www.technologyreview.com/s/525586/facebook-creates-software-that-matches-faces-almost-as-well-as-you-do/|title=Facebook Creates Software That Matches Faces Almost as Well as You Do|last=Simonite|first=Tom|work=MIT Technology Review|access-date=April 9, 2018|language=en}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.cbsnews.com/news/facebooks-deepface-shows-serious-facial-recognition-skills/|title=Facebook's DeepFace shows serious facial recognition skills|access-date=April 9, 2018|language=en}}</ref> एफबीआई की [[ अगली पीढ़ी की पहचान |अगली पीढ़ी की पहचान]] प्रणाली के लिए 85% की तुलना में प्रणाली को 97% सटीक कहा जाता है<ref>{{Cite news|url=https://www.theverge.com/2014/7/7/5878069/why-facebook-is-beating-the-fbi-at-facial-recognition|title=Why Facebook is beating the FBI at facial recognition|work=The Verge|access-date=April 9, 2018}}</ref>
+[[ डीपफेस | डीपफेस]] एक ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना चेहरा पहचान तकनीक है जिसे [[ फेसबुक, इंक. |फेसबुक]] पर एक शोध समूह द्वारा बनाया गया है। यह अंकीय छवियों में मानवीय चेहरों की पहचान करता है। यह 120 मिलियन से अधिक कनेक्शन भार के साथ नौ-परत तंत्रिका जाल को नियोजित करता है, और फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई चार मिलियन छवियों पर [[ मशीन लर्निंग |प्रशिक्षित]] था।<ref>{{Cite news|url=https://www.technologyreview.com/s/525586/facebook-creates-software-that-matches-faces-almost-as-well-as-you-do/|title=Facebook Creates Software That Matches Faces Almost as Well as You Do|last=Simonite|first=Tom|work=MIT Technology Review|access-date=April 9, 2018|language=en}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.cbsnews.com/news/facebooks-deepface-shows-serious-facial-recognition-skills/|title=Facebook's DeepFace shows serious facial recognition skills|access-date=April 9, 2018|language=en}}</ref> एफबीआई की [[ अगली पीढ़ी की पहचान |अगली पीढ़ी की पहचान]] प्रणाली के लिए 85% की तुलना में प्रणाली को 97% सटीक कहा जाता है<ref>{{Cite news|url=https://www.theverge.com/2014/7/7/5878069/why-facebook-is-beating-the-fbi-at-facial-recognition|title=Why Facebook is beating the FBI at facial recognition|work=The Verge|access-date=April 9, 2018}}</ref>
 [[ टिकटॉक | टिकटॉक]] के कलन विधि को विशेष रूप से प्रभावी माना गया है, लेकिन कई लोग सटीक कार्यरचना पर आश्चर्यचकित रह गए, जिसके कारण ऐप उपयोगकर्ता की वांछित सामग्री का अनुमान लगाने में इतना प्रभावी हो गया।<ref>{{Cite magazine|title=How TikTok's 'For You' Algorithm Actually Works|language=en-us|magazine=Wired|url=https://www.wired.com/story/tiktok-finally-explains-for-you-algorithm-works|access-date=April 17, 2021|issn=1059-1028}}</ref> जून 2020 में, टिकटोक ने फॉर यू पेज के बारे में एक बयान जारी किया, और उन्होंने उपयोगकर्ताओं को वीडियो की सिफारिश कैसे की, जिसमें चेहरे की पहचान शामिल नहीं थी<ref>{{cite news |title=How TikTok recommends videos #ForYou |url=https://newsroom.tiktok.com/en-us/how-tiktok-recommends-videos-for-you |access-date=April 22, 2021 |publisher=TikTok |date=June 18, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200618171925/https://newsroom.tiktok.com/en-us/how-tiktok-recommends-videos-for-you |archive-date=June 18, 2020}}</ref> हालांकि, फरवरी 2021 में, टिकटोक ने एक अमेरिकी मुकदमे के लिए 92 मिलियन के समझौते पर सहमति व्यक्त की, जिसमें आरोप लगाया गया था कि ऐप ने उम्र, लिंग और जातीयता की पहचान करने के लिए उपयोगकर्ता वीडियो और इसके कलन विधि में चेहरे की पहचान का उपयोग किया था।<ref><nowiki>{{उद्धरण समाचार |  शीर्षक = टिकटॉक चेहरे की पहचान पर कानूनी भुगतान के लिए सहमत है |  url=</nowiki>https://www.bbc.com/news/technology-56210052 |  access-date=22 अप्रैल, 2021 |  कार्य=बीबीसी समाचार |  दिनांक=फरवरी 26 ,2021 |  आर्काइव-यूआरएल=https://web.archive.org/web/20210226160803/https://www.bbc.com/news/technology-56210052 |  आर्काइव-डेट=26 फरवरी, 2021}</ref>
 === आईडी सत्यापन ===
-चेहरे की पहचान का उभरता हुआ उपयोग  [[ आईडी सत्यापन सेवा |आईडी सत्यापन सेवा]] के उपयोग में है। बैंकों, आईसीओ और अन्य ई-व्यवसायों को ये सेवाएं प्रदान करने के लिए कई कंपनियां और अन्य अब बाजार में काम कर रहे हैं<ref>{{Cite news|url=https://www.usatoday.com/story/money/2018/07/24/bank-branch-future/796748002/|title=A glimpse at bank branches of the future: video walls, booth-sized locations and 24/7 access|work=USA Today|access-date=August 13, 2018|language=en}}</ref> विभिन्न संगणना प्लेटफार्मों और उपकरणों के लिए  जीवमितिय [[ प्रमाणीकरण |प्रमाणीकरण]] के रूप में चेहरे की पहचान का लाभ उठाया गया है<ref name="Bonsor2" />  [[ एंड्रॉइड आइसक्रीम सैंडविच |एंड्रॉइड 4.0 आइसक्रीम सैंडविच]] ने  [[ स्मार्टफोन |स्मार्टफोन]] के फ्रंट कैमरे का उपयोग करके [[ लॉक स्क्रीन |अनलॉकिंग]] डिवाइस का उपयोग करके चेहरे की पहचान को जोड़ा<ref>{{Cite news|url=https://techcrunch.com/2017/09/06/dont-rely-on-face-unlock-to-keep-your-phone-secure/|title=Don't rely on Face Unlock to keep your phone&nbsp;secure|last=Heater|first=Brian|work=TechCrunch|access-date=November 2, 2017|language=en}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://arstechnica.com/gadgets/2017/03/video-shows-galaxy-s8-face-recognition-can-be-defeated-with-a-picture/|title=Galaxy S8 face recognition already defeated with a simple picture|work=Ars Technica|access-date=November 2, 2017|language=en-us}}</ref> जबकि  [[ माइक्रोसॉफ्ट |माइक्रोसॉफ्ट]] ने अपने  [[ किनेक्ट |किनेक्ट]] एक्सेसरी के माध्यम से अपने [[ एक्सबॉक्स 360 |एक्सबॉक्स 360]] वीडियो गेम कंसोल में चेहरे की पहचान लॉगिन पेश किया।<ref>{{Cite magazine|url=https://www.wired.com/2010/11/how-facial-recognition-works-in-xbox-kinect/|title=How Facial Recognition Works in Xbox Kinect|magazine=Wired|access-date=November 2, 2017|language=en-US}}</ref> साथ ही  [[ विंडोज 10 |विंडोज 10]] अपने विंडोज हैलो प्लेटफॉर्म के माध्यम से (जिसके लिए एक इन्फ्रारेड-प्रकाशित कैमरा की आवश्यकता होती है)<ref name="ars-hello2">{{cite web|url=https://arstechnica.com/information-technology/2015/03/windows-10-says-hello-to-logging-in-with-your-face-and-the-end-of-passwords/|title=Windows 10 says "Hello" to logging in with your face and the end of passwords|website=Ars Technica|access-date=March 17, 2015|date=March 17, 2015}}</ref> 2017 में, Apple के आईफोन एक्स स्मार्टफोन ने अपने [[ फेस आईडी |फेस आईडी]] प्लेटफॉर्म के साथ उत्पाद लाइन में चेहरे की पहचान की शुरुआत की, जो एक अवरक्त रोशनी प्रणाली का उपयोग करता है।<ref>{{Cite news|url=https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189?mod=e2twd|title=Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo|last=Kubota|first=Yoko|date=September 27, 2017|work=The Wall Street Journal|access-date=September 27, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170928103032/https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189?mod=e2twd|archive-date=September 28, 2017|url-status=live}}</ref>
+चेहरे की पहचान का उभरता हुआ उपयोग [[ आईडी सत्यापन सेवा |आईडी सत्यापन सेवा]] के उपयोग में है। बैंकों, आईसीओ और अन्य ई-व्यवसायों को ये सेवाएं प्रदान करने के लिए कई कंपनियां और अन्य अब बाजार में काम कर रहे हैं<ref>{{Cite news|url=https://www.usatoday.com/story/money/2018/07/24/bank-branch-future/796748002/|title=A glimpse at bank branches of the future: video walls, booth-sized locations and 24/7 access|work=USA Today|access-date=August 13, 2018|language=en}}</ref> विभिन्न संगणना प्लेटफार्मों और उपकरणों के लिए जीवमितिय [[ प्रमाणीकरण |प्रमाणीकरण]] के रूप में चेहरे की पहचान का लाभ उठाया गया है<ref name="Bonsor2" />  [[ एंड्रॉइड आइसक्रीम सैंडविच |एंड्रॉइड 4.0 आइसक्रीम सैंडविच]] ने  [[ स्मार्टफोन |स्मार्टफोन]] के फ्रंट कैमरे का उपयोग करके [[ लॉक स्क्रीन |अनलॉकिंग]] डिवाइस का उपयोग करके चेहरे की पहचान को जोड़ा<ref>{{Cite news|url=https://techcrunch.com/2017/09/06/dont-rely-on-face-unlock-to-keep-your-phone-secure/|title=Don't rely on Face Unlock to keep your phone&nbsp;secure|last=Heater|first=Brian|work=TechCrunch|access-date=November 2, 2017|language=en}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://arstechnica.com/gadgets/2017/03/video-shows-galaxy-s8-face-recognition-can-be-defeated-with-a-picture/|title=Galaxy S8 face recognition already defeated with a simple picture|work=Ars Technica|access-date=November 2, 2017|language=en-us}}</ref> जबकि  [[ माइक्रोसॉफ्ट |माइक्रोसॉफ्ट]] ने अपने  [[ किनेक्ट |किनेक्ट]] एक्सेसरी के माध्यम से अपने [[ एक्सबॉक्स 360 |एक्सबॉक्स 360]] वीडियो गेम कंसोल में चेहरे की पहचान लॉगिन पेश किया।<ref>{{Cite magazine|url=https://www.wired.com/2010/11/how-facial-recognition-works-in-xbox-kinect/|title=How Facial Recognition Works in Xbox Kinect|magazine=Wired|access-date=November 2, 2017|language=en-US}}</ref> साथ ही  [[ विंडोज 10 |विंडोज 10]] अपने विंडोज हैलो प्लेटफॉर्म के माध्यम से (जिसके लिए एक इन्फ्रारेड-प्रकाशित कैमरा की आवश्यकता होती है)<ref name="ars-hello2">{{cite web|url=https://arstechnica.com/information-technology/2015/03/windows-10-says-hello-to-logging-in-with-your-face-and-the-end-of-passwords/|title=Windows 10 says "Hello" to logging in with your face and the end of passwords|website=Ars Technica|access-date=March 17, 2015|date=March 17, 2015}}</ref> 2017 में, एप्पल के आईफोन एक्स स्मार्टफोन ने अपने [[ फेस आईडी |फेस आईडी]] प्लेटफॉर्म के साथ उत्पाद लाइन में चेहरे की पहचान की शुरुआत की, जो एक अवरक्त रोशनी प्रणाली का उपयोग करता है।<ref>{{Cite news|url=https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189?mod=e2twd|title=Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo|last=Kubota|first=Yoko|date=September 27, 2017|work=The Wall Street Journal|access-date=September 27, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170928103032/https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189?mod=e2twd|archive-date=September 28, 2017|url-status=live}}</ref>
 ==== फेस आईडी ====
-[[ ऐप्पल इंक |  ऐप्पल]] ने  [[ टच आईडी |टच आईडी]] , [[ फिंगरप्रिंट |फिंगरप्रिंट]] आधारित सिस्टम के बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण उत्तराधिकारी के रूप में फ्लैगशिप आईफोन एक्स पर [[ फेस आईडी |फेस आईडी]] पेश किया। फेस आईडी में एक चेहरे की पहचान सेंसर होता है जिसमें दो भाग होते हैं: एक रोमियो मॉड्यूल जो उपयोगकर्ता के चेहरे पर 30,000 से अधिक इन्फ्रारेड डॉट्स प्रोजेक्ट करता है, और एक जूलियट मॉड्यूल जो पैटर्न को पढ़ता है<ref>{{Cite news|url=https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189|title=Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo|last=Kubota|first=Yoko|date=September 27, 2017|work=The Wall Street Journal|access-date=April 10, 2018|language=en-US|issn=0099-9660}}</ref> पैटर्न को डिवाइस के [[ सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट |सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट]] (सीपीयू) में एक स्थानीय सुरक्षित एन्क्लेव में भेजा जाता है ताकि फोन के मालिक के चेहरे के साथ मैच की पुष्टि हो सके।<ref name=":2{{Cite news | url=https://www.theverge.com/2017/9/12/16298156/apple-iphone-x-face-id-security-privacy-police-unlock | title=एप्पल के बारे में पांच सबसे बड़े सवाल नई चेहरे की पहचान प्रणाली | कार्य=द वर्ज | एसीउपकर-तिथि = 10 अप्रैल, 2018}</ref"></ref>
+[[ ऐप्पल इंक |ऐप्पल]] ने  [[ टच आईडी |टच आईडी]], [[ फिंगरप्रिंट |फिंगरप्रिंट]] आधारित सिस्टम के बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण उत्तराधिकारी के रूप में फ्लैगशिप आईफोन एक्स पर [[ फेस आईडी |फेस आईडी]] पेश किया। फेस आईडी में एक चेहरे की पहचान सेंसर होता है जिसमें दो भाग होते हैं: एक रोमियो मॉड्यूल जो उपयोगकर्ता के चेहरे पर 30,000 से अधिक इन्फ्रारेड डॉट्स प्रोजेक्ट करता है, और एक जूलियट मॉड्यूल जो पैटर्न को पढ़ता है<ref>{{Cite news|url=https://www.wsj.com/articles/apple-iphone-x-production-woe-sparked-by-juliet-and-her-romeo-1506510189|title=Apple iPhone X Production Woe Sparked by Juliet and Her Romeo|last=Kubota|first=Yoko|date=September 27, 2017|work=The Wall Street Journal|access-date=April 10, 2018|language=en-US|issn=0099-9660}}</ref> पैटर्न को डिवाइस के [[ सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट |सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट]] (सीपीयू) में एक स्थानीय सुरक्षित एन्क्लेव में भेजा जाता है ताकि फोन के मालिक के चेहरे के साथ मैच की पुष्टि हो सके।<ref name=":2{{Cite news | url=https://www.theverge.com/2017/9/12/16298156/apple-iphone-x-face-id-security-privacy-police-unlock | title=एप्पल के बारे में पांच सबसे बड़े सवाल नई चेहरे की पहचान प्रणाली | कार्य=द वर्ज | एसीउपकर-तिथि = 10 अप्रैल, 2018}</ref"></ref>
-ऐप्पल द्वारा चेहरे का पैटर्न उपलब्ध नहीं है। अनधिकृत पहुंच को रोकने के प्रयास में, सिस्टम आंखें बंद करके काम नहीं करेगा<ref name=":2 /> तकनीक उपयोगकर्ता की उपस्थिति में बदलाव से सीखती है, और इसलिए टोपी, स्कार्फ, चश्मा, और कई धूप का चश्मा, दाढ़ी और मेकअप के साथ काम करती है<ref>{{Cite news|url=https://www.macrumors.com/2017/09/14/face-id-works-with-sunglasses-thwarts-thieves/|title=Apple's Face ID Feature Works With Most Sunglasses, Can Be Quickly Disabled to Thwart Thieves|access-date=April 10, 2018|language=en}}</ref> यह अंधेरे में भी काम करता है। यह फ्लड प्रकाशक का उपयोग करके किया जाता है, जो एक समर्पित  [[ इन्फ्रारेड |इन्फ्रारेड]] फ्लैश है जो 30,000 चेहरे के बिंदुओं को ठीक से पढ़ने के लिए उपयोगकर्ता के चेहरे पर अदृश्य अवरक्त प्रकाश फेंकता है।<ref>{{Cite news|url=http://bgr.com/2017/11/03/iphone-x-face-id-video-infrared/|title=Infrared video shows off the iPhone X's new Face ID feature in action|last=Heisler|first=Yoni|date=November 3, 2017|work=BGR|access-date=April 10, 2018|language=en-US}}</ref>
+ऐप्पल द्वारा चेहरे का पैटर्न उपलब्ध नहीं है। अनधिकृत पहुंच को रोकने के प्रयास में, सिस्टम आंखें बंद करके काम नहीं करेगा<ref name=":2 /> तकनीक उपयोगकर्ता की उपस्थिति में बदलाव से सीखती है, और इसलिए टोपी, स्कार्फ, चश्मा, और कई धूप का चश्मा, दाढ़ी और मेकअप के साथ काम करती है<ref>{{Cite news|url=https://www.macrumors.com/2017/09/14/face-id-works-with-sunglasses-thwarts-thieves/|title=Apple's Face ID Feature Works With Most Sunglasses, Can Be Quickly Disabled to Thwart Thieves|access-date=April 10, 2018|language=en}}</ref> यह अंधेरे में भी काम करता है। यह फ्लड प्रकाशक का उपयोग करके किया जाता है, जो एक समर्पित [[ इन्फ्रारेड |इन्फ्रारेड]] फ्लैश है जो 30,000 चेहरे के बिंदुओं को ठीक से पढ़ने के लिए उपयोगकर्ता के चेहरे पर अदृश्य अवरक्त प्रकाश फेंकता है।<ref>{{Cite news|url=http://bgr.com/2017/11/03/iphone-x-face-id-video-infrared/|title=Infrared video shows off the iPhone X's new Face ID feature in action|last=Heisler|first=Yoni|date=November 3, 2017|work=BGR|access-date=April 10, 2018|language=en-US}}</ref>
 === सरकारी सेवाओं का लाभ उठाने के लिए एफआरटी की तैनाती ===
 ==== भारत ====
-एक साक्षात्कार में, राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्राधिकरण के प्रमुख डॉ. आर.एस. शर्मा ने कहा कि टीके चाहने वाले लोगों की पहचान को प्रमाणित करने के लिए [[ आधार |आधार]] के साथ चेहरे की पहचान तकनीक का इस्तेमाल किया जाएगा<ref>{{cite web |title=Modi govt now plans a ‘touchless’ vaccination process, with Aadhaar-based facial recognition |url=https://theprint.in/health/modi-govt-now-plans-a-touchless-vaccination-process-with-aadhaar-based-facial-recognition/634719/ |website=ThePrint |access-date=12 February 2022}}</ref> दस मानवाधिकार और  अंकीय अधिकार संगठनों और 150 से अधिक व्यक्तियों ने  [[ इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन |इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन]] के एक बयान पर हस्ताक्षर किए, जिसने केंद्र सरकार की टीकाकरण अभियान प्रक्रिया में चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती के खिलाफ अलार्म उठाया।<ref>{{cite web |title=Despite Privacy Fears, Aadhaar-Linked Facial Recognition Used For Covid-19 Vaccines |url=https://inc42.com/buzz/despite-privacy-fears-facial-recognition-used-for-covid-19-vaccines/ |website=Inc42 |access-date=12 February 2022}}</ref> अनिवार्य सुरक्षा उपायों वाले पर्याप्त कानून के बिना एक त्रुटि-प्रवण प्रणाली का कार्यान्वयन, नागरिकों को आवश्यक सेवाओं से वंचित करेगा और भारत में इस अप्रयुक्त तकनीक को टीकाकरण रोल-आउट से जोड़ने से केवल व्यक्तियों को वैक्सीन वितरण प्रणाली से बाहर रखा जाएगा।<ref>{{cite web |title=Joint Statement: Say no to Aadhaar based Facial Recognition for Vaccination! |url=https://internetfreedom.in/sign-on-and-support-close-to-10-organisations-and-158-individuals-who-are-warning-against-aadhaar-based-facial-recognition-for-vaccination/ |website=Internet Freedom Foundation |access-date=12 February 2022}}</ref>
+साक्षात्कार में, राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्राधिकरण के प्रमुख डॉ. आर.एस. शर्मा ने कहा कि टीके चाहने वाले लोगों की पहचान को प्रमाणित करने के लिए [[ आधार |आधार]] के साथ चेहरे की पहचान तकनीक का इस्तेमाल किया जाएगा<ref>{{cite web |title=Modi govt now plans a ‘touchless’ vaccination process, with Aadhaar-based facial recognition |url=https://theprint.in/health/modi-govt-now-plans-a-touchless-vaccination-process-with-aadhaar-based-facial-recognition/634719/ |website=ThePrint |access-date=12 February 2022}}</ref> दस मानवाधिकार और  अंकीय अधिकार संगठनों और 150 से अधिक व्यक्तियों ने  [[ इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन |इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन]] के एक बयान पर हस्ताक्षर किए, जिसने केंद्र सरकार की टीकाकरण अभियान प्रक्रिया में चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती के खिलाफ अलार्म उठाया।<ref>{{cite web |title=Despite Privacy Fears, Aadhaar-Linked Facial Recognition Used For Covid-19 Vaccines |url=https://inc42.com/buzz/despite-privacy-fears-facial-recognition-used-for-covid-19-vaccines/ |website=Inc42 |access-date=12 February 2022}}</ref> अनिवार्य सुरक्षा उपायों वाले पर्याप्त कानून के बिना एक त्रुटि-प्रवण प्रणाली का कार्यान्वयन, नागरिकों को आवश्यक सेवाओं से वंचित करेगा और भारत में इस अप्रयुक्त तकनीक को टीकाकरण रोल-आउट से जोड़ने से केवल व्यक्तियों को वैक्सीन वितरण प्रणाली से बाहर रखा जाएगा।<ref>{{cite web |title=Joint Statement: Say no to Aadhaar based Facial Recognition for Vaccination! |url=https://internetfreedom.in/sign-on-and-support-close-to-10-organisations-and-158-individuals-who-are-warning-against-aadhaar-based-facial-recognition-for-vaccination/ |website=Internet Freedom Foundation |access-date=12 February 2022}}</ref>
 जुलाई, 2021 में, मेघालय सरकार द्वारा एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया कि "पेंशनभोगियों के जीवन प्रमाणन सत्यापन" मोबाइल आवेदन पत्र का उपयोग करके अंकीय जीवन प्रमाणपत्र जारी करने के लिए पेंशनभोगियों की पहचान सत्यापित करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक (FRT) का उपयोग किया जाएगा।<ref>{{cite web |title=Panoptic Tracker, Finance (Pension Cell) Department, Government of Meghalaya |url=https://panoptic.in/meghalaya/FRT-000068 |website=Panoptic Project |access-date=12 February 2022}}</ref> नोटिस, प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, पेंशनभोगियों को "स्मार्ट फोन का उपयोग करके अपने घरों के आराम से पेंशन संवितरण प्राधिकरणों को उनकी आजीविका की पुष्टि करने के लिए एक सुरक्षित, आसान और परेशानी मुक्त इंटरफ़ेस" प्रदान करने का इरादा रखता है। कानून के छात्र, श्री जेड जेरेमिया लिंगदोह ने संबंधित अधिकारियों को एक कानूनी नोटिस भेजा, जिसमें कहा गया था कि "आवेदन को बिना किसी एंकरिंग कानून के रोल आउट किया गया है जो व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को नियंत्रित करता है और इस प्रकार, वैधता का अभाव है और सरकार को अधिकार नहीं है डेटा का प्रसंस्करण।<ref>{{cite web |title=Meghalaya clarifies on controversial app: ‘Facial Recognition Technology doesn’t require any anchoring legislation’ |url=https://indianexpress.com/article/north-east-india/meghalaya/meghalaya-pensioner-app-facial-recognition-7629818/ |website=Indian Express |access-date=12 February 2022}}</ref>
 === सुरक्षा सेवाओं में तैनाती ===
+[[File:Surveillance_equipment_5413.jpg|thumb|Swiss European [[surveillance]]: face recognition and vehicle make, model, color and [[License plate recognition|license plate reader]]]]
 राष्ट्रमंडल
-[[ ऑस्ट्रेलियाई सीमा बल | ऑस्ट्रेलियाई सीमा बल]] और [[ न्यूजीलैंड सीमा शुल्क सेवा |न्यूजीलैंड सीमा शुल्क सेवा]] ने [[ स्मार्टगेट |स्मार्टगेट]] नामक एक स्वचालित सीमा प्रसंस्करण प्रणाली स्थापित की है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करती है, जो [[ बायोमेट्रिक पासपोर्ट |ई-पासपोर्ट]] में डेटा के साथ यात्री के चेहरे की तुलना करती है। माइक्रोचिप<ref>{{cite web |title=Smartgates Face editing for the mins of the can we have|url=https://www.abf.gov.au/entering-and-leaving-australia/smartgates/arrivals |publisher=[[Australian Border Force]] |access-date=March 11, 2019}}</ref><ref>{{cite web |title=Our history |url=https://www.customs.govt.nz/about-us/about-customs/our-history/ |publisher=[[New Zealand Customs Service]] |access-date=March 11, 2019}}</ref> सभी कनाडाई अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे प्राथमिक निरीक्षण कियोस्क कार्यक्रम के हिस्से के रूप में चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं जो ई-पासपोर्टपर संग्रहीत उनकी तस्वीर के साथ एक यात्री के चेहरे की तुलना करता है। यह कार्यक्रम पहली बार 2017 की शुरुआत में [[ वैंकूवर अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे |वैंकूवर अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे]] पर आया था और 2018-2019 में सभी शेष अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डों के लिए शुरू किया गया था।<ref>{{Cite news|url=http://www.cbc.ca/news/technology/cbsa-canada-airports-facial-recognition-kiosk-biometrics-1.4007344|title=Facial recognition technology is coming to Canadian airports this spring|publisher=CBC News|access-date=March 3, 2017|language=en}}</ref>
+[[ ऑस्ट्रेलियाई सीमा बल | ऑस्ट्रेलियाई सीमा बल]] और [[ न्यूजीलैंड सीमा शुल्क सेवा |न्यूजीलैंड सीमा शुल्क सेवा]] ने [[ स्मार्टगेट |'स्मार्टगेट']] नामक एक स्वचालित सीमा प्रसंस्करण प्रणाली स्थापित की है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करती है, जो [[ बायोमेट्रिक पासपोर्ट |ई-पासपोर्ट]] में डेटा के साथ यात्री के चेहरे की तुलना करती है। माइक्रोचिप<ref>{{cite web |title=Smartgates Face editing for the mins of the can we have|url=https://www.abf.gov.au/entering-and-leaving-australia/smartgates/arrivals |publisher=[[Australian Border Force]] |access-date=March 11, 2019}}</ref><ref>{{cite web |title=Our history |url=https://www.customs.govt.nz/about-us/about-customs/our-history/ |publisher=[[New Zealand Customs Service]] |access-date=March 11, 2019}}</ref> सभी कनाडाई अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे प्राथमिक निरीक्षण कियोस्क कार्यक्रम के हिस्से के रूप में चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं जो ई-पासपोर्टपर संग्रहीत उनकी तस्वीर के साथ एक यात्री के चेहरे की तुलना करता है। यह कार्यक्रम पहली बार 2017 की शुरुआत में [[ वैंकूवर अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे |वैंकूवर अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे]] पर आया था और 2018-2019 में सभी शेष अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डों के लिए शुरू किया गया था।<ref>{{Cite news|url=http://www.cbc.ca/news/technology/cbsa-canada-airports-facial-recognition-kiosk-biometrics-1.4007344|title=Facial recognition technology is coming to Canadian airports this spring|publisher=CBC News|access-date=March 3, 2017|language=en}}</ref>
 यूनाइटेड किंगडम में पुलिस बल 2015 से सार्वजनिक कार्यक्रमों में लाइव चेहरे की पहचान तकनीक का परीक्षण कर रहे हैं<ref name=":0{{Cite web|url=https://bigbrotherwatch.org.uk/wp-content/uploads/2018/05/Face-Off-final-digital-1.pdf|title=Face Off: The lawless growth of facial recognition in UK policing|website=Big Brother Watch}}</ref> मई 2017 में, एक व्यक्ति को साउथ वेल्स पुलिस द्वारा संचालित वैन पर लगे स्वचालित चेहरे की पहचान (एएफआर) प्रणाली का उपयोग करके गिरफ्तार किया गया था। एआरएस टेक्निका ने बताया कि ऐसा पहली बार प्रतीत होता है [एएफआर] ने गिरफ्तारी की ओर अग्रसर किया है<ref>{{cite web|url=https://arstechnica.com/tech-policy/2017/06/police-automatic-face-recognition/|title=UK police arrest man via automatic face-recognition tech|first=Sebastian|last=Anthony|date=June 6, 2017|website=Ars Technica}}</ref> हालाँकि,[[ बिग ब्रदर वॉच ]] की 2018 की रिपोर्ट में पाया गया कि ये सिस्टम 98% तक गलत थे<ref name=":0 /> रिपोर्ट में यह भी पता चला है कि दो यूके पुलिस बल, [[ साउथ वेल्स पुलिस |साउथ वेल्स पुलिस]] और [[ मेट्रोपॉलिटन पुलिस |मेट्रोपॉलिटन पुलिस]] , सार्वजनिक कार्यक्रमों और सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की लाइव पहचान का उपयोग कर रहे थे।<ref name="Rees">{{Cite news|url=https://www.bbc.com/news/uk-wales-49565287|title=Police use of facial recognition ruled lawful|last=Rees|first=Jenny|date=September 4, 2019|access-date=November 8, 2019|language=en-GB}}</ref> सितंबर 2019 में, साउथ वेल्स पुलिस द्वारा चेहरे की पहचान के उपयोग को वैध करार दिया गया था<ref name="Rees"/> लाइव चेहरे की पहचान  का 2016 से लंदन की गलियों में परीक्षण किया गया है और 2020 की शुरुआत से [[ मेट्रोपॉलिटन पुलिस |मेट्रोपॉलिटन पुलिस]] से नियमित रूप से इसका उपयोग किया जाएगा।<ref>{{Cite magazine|url=https://www.wired.co.uk/article/london-met-police-facial-recognition|title=The Met Police will start using live facial recognition across London|last=Burgess|first=Matt|date=January 24, 2020|magazine=Wired UK|access-date=January 24, 2020|issn=1357-0978}}</ref> अगस्त 2020 में [[ कोर्ट ऑफ अपील (इंग्लैंड और वेल्स) |कोर्ट ऑफ अपील]] ने फैसला सुनाया कि जिस तरह से 2017 और 2018 में साउथ वेल्स पुलिस द्वारा चेहरे की पहचान प्रणाली का इस्तेमाल किया गया था, वह मानवाधिकारों का उल्लंघन है।<ref>{{cite web|url=https://techxplore.com/news/2020-08-uk-court-recognition-violates-human.html |author= Danica Kirka |title= UK court says face recognition violates human rights| date = August 11, 2020|access-date=October 4, 2020 |website= TechPlore}}</ref>
 ==== संयुक्त राज्य अमेरिका ====
-[[ यू.एस. डिपार्टमेंट ऑफ स्टेट | यू.एस.डिपार्टमेंट ऑफ स्टेट]] 117 मिलियन अमेरिकी वयस्कों के आंकड़ाकोष के साथ दुनिया में सबसे बड़ी चेहरा पहचान प्रणाली संचालित करता है, जिसमें आमतौर पर ड्राइवर के लाइसेंस फोटो से खींची गई तस्वीरें होती हैं।<ref>{{cite web|url=http://fortune.com/2016/10/18/facial-recognition-database/|title=Here's How Many Adult Faces Are Scanned From Facial Recognition Databases|last=Fortune}}</ref> हालांकि यह अभी भी पूरा होने से बहुत दूर है, लेकिन कुछ शहरों में इसका उपयोग इस बात का सुराग देने के लिए किया जा रहा है कि फोटो में कौन था। एफबीआई फ़ोटो का उपयोग एक खोजी उपकरण के रूप में करता है, सकारात्मक पहचान के लिए नहीं<ref name="phys.org2">{{cite web|url=http://phys.org/news/2016-12-facial-recognition-technology-real-world.html|title=The trouble with facial recognition technology (in the real world)}}</ref> 2016 तक, [[ सैन डिएगो |सैन डिएगो]] और लॉस एंजिल्स में पुलिस द्वारा ली गई तस्वीरों में लोगों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का इस्तेमाल किया जा रहा था (वास्तविक समय के वीडियो पर नहीं, और केवल फोटो बुक करने के खिलाफ)<ref>{{cite web|url=https://www.npr.org/2018/05/10/609422158/real-time-facial-recognition-is-available-but-will-u-s-police-buy-it|title=Real-Time Facial Recognition Is Available, But Will U.S. Police Buy It?|publisher=NPR}}</ref> और [[ वेस्ट वर्जीनिया |वेस्ट वर्जीनिया]] और [[ डलास |डलास]] में उपयोग की योजना बनाई गई थी<ref>{{cite web|url=https://www.npr.org/2016/10/23/499042369/police-facial-recognition-databases-log-about-half-of-americans|title=Police Facial Recognition Databases Log About Half Of Americans|publisher=NPR}}</ref>
+[[File:Facial recognition technology at gate (44275734970).jpg|thumb|Flight boarding gate with "biometric face scanners" developed by [[U.S. Customs and Border Protection]] at [[Hartsfield–Jackson Atlanta International Airport]] ]]
+[[ यू.एस. डिपार्टमेंट ऑफ स्टेट |यू.एस.डिपार्टमेंट ऑफ स्टेट]], 117 मिलियन अमेरिकी वयस्कों के आंकड़ाकोष के साथ दुनिया में सबसे बड़ी चेहरा पहचान प्रणाली संचालित करता है, जिसमें आमतौर पर ड्राइवर के लाइसेंस फोटो से खींची गई तस्वीरें होती हैं।<ref>{{cite web|url=http://fortune.com/2016/10/18/facial-recognition-database/|title=Here's How Many Adult Faces Are Scanned From Facial Recognition Databases|last=Fortune}}</ref> हालांकि यह अभी भी पूरा होने से बहुत दूर है, लेकिन कुछ शहरों में इसका उपयोग इस बात का सुराग देने के लिए किया जा रहा है कि फोटो में कौन था। एफबीआई फ़ोटो का उपयोग एक खोजी उपकरण के रूप में करता है, सकारात्मक पहचान के लिए नहीं<ref name="phys.org2">{{cite web|url=http://phys.org/news/2016-12-facial-recognition-technology-real-world.html|title=The trouble with facial recognition technology (in the real world)}}</ref> 2016 तक, [[ सैन डिएगो |सैन डिएगो]] और लॉस एंजिल्स में पुलिस द्वारा ली गई तस्वीरों में लोगों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का इस्तेमाल किया जा रहा था (वास्तविक समय के वीडियो पर नहीं, और केवल फोटो बुक करने के खिलाफ)<ref>{{cite web|url=https://www.npr.org/2018/05/10/609422158/real-time-facial-recognition-is-available-but-will-u-s-police-buy-it|title=Real-Time Facial Recognition Is Available, But Will U.S. Police Buy It?|publisher=NPR}}</ref> और [[ वेस्ट वर्जीनिया |वेस्ट वर्जीनिया]] और [[ डलास |डलास]] में उपयोग की योजना बनाई गई थी<ref>{{cite web|url=https://www.npr.org/2016/10/23/499042369/police-facial-recognition-databases-log-about-half-of-americans|title=Police Facial Recognition Databases Log About Half Of Americans|publisher=NPR}}</ref>
 हाल के वर्षों में मैरीलैंड ने लोगों के चेहरों की तुलना उनके ड्राइविंग लाइसेंस फ़ोटो से करके चेहरे की पहचान का उपयोग किया है। पुलिस हिरासत में फ़्रेडी ग्रे की मौत के बाद अनियंत्रित प्रदर्शनकारियों को गिरफ्तार करने के लिए बाल्टीमोर में इस्तेमाल किए जाने पर इस प्रणाली ने विवाद पैदा किया<ref>{{cite web|url=http://www.baltimoresun.com/news/maryland/crime/bs-md-facial-recognition-20161017-story.html|title=Maryland's use of facial recognition software questioned by researchers, civil liberties advocates|last=Knezevich|first=Kevin Rector, Alison}}</ref> कई अन्य राज्य एक समान प्रणाली का उपयोग कर रहे हैं या विकसित कर रहे हैं, हालांकि कुछ राज्यों में इसके उपयोग को प्रतिबंधित करने वाले कानून हैं।
-[[ फ़ेडरल ब्यूरो ऑफ़ इन्वेस्टिगेशन | एफबीआई]] ने चेहरे की पहचान को शामिल करने के लिए अपना [[ नेक्स्ट जेनरेशन आइडेंटिफिकेशन |नेक्स्ट जेनरेशन आइडेंटिफिकेशन]] प्रोग्राम भी स्थापित किया है, साथ ही [[ फ़िंगरप्रिंट | फ़िंगरप्रिंट]] और [[ आइरिस रिकग्निशन |आईरिस स्कैन]] जैसे अधिक पारंपरिक बायोमेट्रिक्स, जो दोनों अपराधियों से खींच सकते हैं और नागरिक डेटाबेस<ref>{{Cite web|url=https://www.fbi.gov/about-us/cjis/fingerprints_biometrics/ngi|title=Next Generation Identification|website=FBI|access-date=April 5, 2016}}</ref> संघीय [[ सामान्य जवाबदेही कार्यालय |सामान्य जवाबदेही कार्यालय]] ने गोपनीयता और सटीकता से संबंधित विभिन्न चिंताओं को संबोधित नहीं करने के लिए एफबीआई की आलोचना की<ref name="ICE" />
+[[ फ़ेडरल ब्यूरो ऑफ़ इन्वेस्टिगेशन | एफबीआई]] ने चेहरे की पहचान को शामिल करने के लिए अपना [[ नेक्स्ट जेनरेशन आइडेंटिफिकेशन |नेक्स्ट जेनरेशन आइडेंटिफिकेशन]] प्रोग्राम भी स्थापित किया है, साथ ही [[ फ़िंगरप्रिंट |फ़िंगरप्रिंट]] और [[ आइरिस रिकग्निशन |आईरिस स्कैन]] जैसे अधिक पारंपरिक बायोमेट्रिक्स, जो दोनों अपराधियों से खींच सकते हैं और नागरिक आकड़ाकोष <ref>{{Cite web|url=https://www.fbi.gov/about-us/cjis/fingerprints_biometrics/ngi|title=Next Generation Identification|website=FBI|access-date=April 5, 2016}}</ref> संघीय [[ सामान्य जवाबदेही कार्यालय |सामान्य जवाबदेही कार्यालय]] ने गोपनीयता और सटीकता से संबंधित विभिन्न चिंताओं को संबोधित नहीं करने के लिए एफबीआई की आलोचना की<ref name="ICE" />
-से शुरू होकर, [[ अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा |अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा]] ने अमेरिकी हवाई अड्डों पर बायोमेट्रिक फेस स्कैनर तैनात किए। आउटबाउंड अंतरराष्ट्रीय उड़ानें लेने वाले यात्री सीबीपी के डेटाबेस में संग्रहीत अपनी आईडी फोटो से मिलान करके चेहरे की छवियों को कैप्चर और सत्यापित करने के बाद चेक-इन, सुरक्षा और बोर्डिंग प्रक्रिया को पूरा कर सकते हैं। अमेरिकी नागरिकता वाले यात्रियों के लिए खींची गई छवियों को 12 घंटे के भीतर हटा दिया जाएगा।[[ परिवहन सुरक्षा प्रशासन | टीएसए]] ने भविष्य में सुरक्षा जांच प्रक्रिया के दौरान घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। [[ अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन |अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन]] कार्यक्रम के खिलाफ संगठनों में से एक है, इस विषय में कि कार्यक्रम का उपयोग निगरानी उद्देश्यों के लिए किया जाएगा<ref>{{उद्धरण समाचार |  शीर्षक = टीएसए ने घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। |  url=https://www.usatoday.com/story/travel/airline-news/2019/08/16/biometric-airport-screening-facial-मान्यता-सब कुछ-आपको-जानना/1998749001/|  काम = यूएसए टुडे |  तारीख = 16 अगस्त, 2019}</ref>
+से शुरू होकर, [[ अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा |अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा]] ने अमेरिकी हवाई अड्डों पर बायोमेट्रिक फेस स्कैनर तैनात किए। आउटबाउंड अंतरराष्ट्रीय उड़ानें लेने वाले यात्री सीबीपी के आकड़ाकोष में संग्रहीत अपनी आईडी फोटो से मिलान करके चेहरे की छवियों को कैप्चर और सत्यापित करने के बाद चेक-इन, सुरक्षा और बोर्डिंग प्रक्रिया को पूरा कर सकते हैं। अमेरिकी नागरिकता वाले यात्रियों के लिए खींची गई छवियों को 12 घंटे के भीतर हटा दिया जाएगा।[[ परिवहन सुरक्षा प्रशासन | टीएसए]] ने भविष्य में सुरक्षा जांच प्रक्रिया के दौरान घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। [[ अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन |अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन]] कार्यक्रम के खिलाफ संगठनों में से एक है, इस विषय में कि कार्यक्रम का उपयोग निगरानी उद्देश्यों के लिए किया जाएगा<ref>{{उद्धरण समाचार |  शीर्षक = टीएसए ने घरेलू हवाई यात्रा के लिए इसी तरह के कार्यक्रम को अपनाने का इरादा व्यक्त किया था। |  url=https://www.usatoday.com/story/travel/airline-news/2019/08/16/biometric-airport-screening-facial-मान्यता-सब कुछ-आपको-जानना/1998749001/|  काम = यूएसए टुडे |  तारीख = 16 अगस्त, 2019}</ref>
-में, शोधकर्ताओं ने बताया कि [[ आव्रजन और सीमा शुल्क प्रवर्तन |आव्रजन और सीमा शुल्क प्रवर्तन]] राज्य के ड्राइवर के लाइसेंस आंकड़ाकोष  के खिलाफ चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है, जिसमें कुछ राज्यों के लिए जो अनिर्दिष्ट अप्रवासियों को लाइसेंस प्रदान करते हैं।<ref name="ICE">[https://www.npr.org/2019/07/08/739491857/ice-uses-facial-Recognition-to-sift-state-drivers-license-records-researchers-sa ICE स्टेट ड्राइवर्स को सिफ्ट करने के लिए फेशियल रिकॉग्निशन का उपयोग करता है लाइसेंस रिकॉर्ड, शोधकर्ताओं का कहना है</ref>
+में, शोधकर्ताओं ने बताया कि [[ आव्रजन और सीमा शुल्क प्रवर्तन |आव्रजन और सीमा शुल्क प्रवर्तन]] राज्य के ड्राइवर के लाइसेंस आंकड़ाकोष के खिलाफ चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है, जिसमें कुछ राज्यों के लिए जो अनिर्दिष्ट अप्रवासियों को लाइसेंस प्रदान करते हैं।<ref name="ICE">[https://www.npr.org/2019/07/08/739491857/ice-uses-facial-Recognition-to-sift-state-drivers-license-records-researchers-sa ICE स्टेट ड्राइवर्स को सिफ्ट करने के लिए फेशियल रिकॉग्निशन का उपयोग करता है लाइसेंस रिकॉर्ड, शोधकर्ताओं का कहना है</ref>
 ==== चीन ====
 में, स्काईनेट परियोजना को चीनी सरकार द्वारा देश भर में सीसीटीवी निगरानी लागू करने के लिए शुरू किया गया था और 2018 तक, 20 मिलियन कैमरे हो चुके हैं, जिनमें से कई वास्तविक समय में चेहरे की पहचान करने में सक्षम हैं, इस परियोजना के लिए देश भर में तैनात किए गए हैं।<ref>{{cite web |last1=Shen |first1=Xinmei |title="Skynet", China's massive video surveillance network |url=https://www.scmp.com/abacus/who-what/what/article/3028246/skynet-chinas-massive-video-surveillance-network |work=South China Morning Post |date=October 4, 2018 |access-date=December 13, 2020}}</ref> कुछ आधिकारिक दावा करते हैं कि मौजूदा स्काईनेट सिस्टम पूरी चीनी आबादी को एक सेकंड में और दुनिया की आबादी को दो सेकंड में स्कैन कर सकता है<ref>{{cite web |last1=Chan |first1=Tara Francis |title=16 parts of China are now using Skynet |url=https://www.businessinsider.com.au/china-facial-recognition-technology-works-in-one-second-2018-3 |work=Business Insider |date=March 27, 2018 |access-date=December 13, 2020}}</ref>
@@ Line 101: / Line 102: @@
 में, [[ झेंग्झौ |झेंग्झौ]] और बीजिंग में चीनी पुलिस स्मार्ट चश्मे का उपयोग तस्वीरें लेने के लिए कर रही थी, जिनकी तुलना एक सरकारी आंकड़ाकोष  से की जाती है, जो संदिग्धों की पहचान करने, एक पता प्राप्त करने और अपने घरेलू क्षेत्रों से आगे बढ़ने वाले लोगों को ट्रैक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite web|url=https://techcrunch.com/2018/02/08/chinese-police-are-getting-smart-glasses/|title=Chinese police are using smart glasses to identify potential suspects|publisher=[[TechCrunch]]|date=February 8, 2018|access-date=December 3, 2020}}</ref><ref><nowiki>{{साइट वेब |  url=</nowiki>https://www.businessinsider.com/china-police-using-smart-glasses-facial-recognition-2018-3 |  शीर्षक=बीजिंग पुलिस कार यात्रियों और नंबर की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान के चश्मे का उपयोग कर रही है प्लेट्स |  वर्क =  [[ बिजनेस इंसिडेर ]] |  तारीख = 12 मार्च, 2018 |  एक्सेस-डेट = 3 दिसंबर, 2020}</ref>
-के अंत तक, चीन ने  [[ झिंजियांग |झिंजियांग]] में चेहरे की पहचान और [[ कृत्रिम बुद्धिमत्ता |कृत्रिम बुद्धिमत्ता]] तकनीक को तैनात किया है। इस क्षेत्र का दौरा करने वाले पत्रकारों ने कई शहरों में हर सौ मीटर या उससे भी अधिक दूरी पर निगरानी कैमरे लगाए, साथ ही गैस स्टेशनों, शॉपिंग सेंटर और मस्जिद के प्रवेश द्वार जैसे क्षेत्रों में चेहरे की पहचान की जांच की।<ref>{{cite news|url=http://www.sciencemag.org/news/2018/02/china-s-massive-investment-artificial-intelligence-has-insidious-downside|title=China's massive investment in artificial intelligence has an insidious downside|date=February 7, 2018|work=Science AAAS|access-date=February 23, 2018|language=en}}</ref><ref>{{cite news|url=https://www.washingtonpost.com/news/world/wp/2018/01/07/feature/in-china-facial-recognition-is-sharp-end-of-a-drive-for-total-surveillance/|title=China bets on facial recognition in big drive for total surveillance|year=2018|newspaper=The Washington Post|access-date=February 23, 2018|language=en}}</ref> मई 2019 में, [[ ह्यूमन राइट्स वॉच |ह्यूमन राइट्स वॉच]] ने [[ बिग डेटा#चीन |इंटीग्रेटेड ज्वाइंट ऑपरेशंस प्लेटफॉर्म]] (आईजेओपी) में फेस कोड खोजने की सूचना दी, एक पुलिस निगरानी ऐप जिसका उपयोग डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है, और  [[ उइगर लोगों को ट्रैक करता है |  उइघुर]] समुदाय [[ में झिंजियांग |में झिंजियांग]] <ref name="AR">{{cite news |last=Liao |first=Rita |date=May 8, 2019 |title=Alibaba-backed facial recognition startup Megvii raises ''750 million |url=https://techcrunch.com/2019/05/08/megvii-750-million/ |work=[[TechCrunch]]|access-date= August 28, 2019}}</ref> ह्यूमन राइट्स वॉच ने जून 2019 में अपनी रिपोर्ट में एक सुधार जारी किया जिसमें कहा गया था कि चीनी कंपनी  [[ मेगवी |मेगवी]] ने आईजेओपी पर सहयोग नहीं किया है, और ऐप में फेस कोड निष्क्रिय था।<ref name="AT">{{cite news |last=Dai |first=Sarah |date=June 5, 2019 |title=AI unicorn Megvii not behind app used for surveillance in Xinjiang, says human rights group |url=https://www.scmp.com/tech/start-ups/article/3013229/ai-unicorn-megvii-not-behind-app-used-surveillance-xinjiang-says |work=[[South China Morning Post]]|access-date= August 28, 2019}}</ref> फरवरी 2020 में, [[ कोरोनावायरस के प्रकोप |कोरोनावायरस के प्रकोप]] के बाद, मेगवी ने भीड़ में [[ कोरोनावायरस |कोरोनावायरस]] संक्रमण के लक्षणों वाले लोगों की पहचान करने में मदद करने के लिए शरीर के तापमान जांच प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए बैंक ऋण के लिए आवेदन किया। ऋण आवेदन में मेगवी ने कहा कि उसे नकाबपोश व्यक्तियों की पहचान करने की सटीकता में सुधार करने की आवश्यकता है<ref>{{cite news | authors= Cheng Leng, Yingzhi Yang and Ryan Woo  |title=Exclusive: Hundreds of Chinese businesses seek billions in loans to contend with coronavirus | url=https://mobile.reuters.com/article/amp/idUSKBN204182?__twitter_impression=true| work=[[Reuters]]| date= February 20, 2020| access-date= October 5, 2020}}</ref>
+के अंत तक, चीन ने [[ झिंजियांग |झिंजियांग]] में चेहरे की पहचान और [[ कृत्रिम बुद्धिमत्ता |कृत्रिम बुद्धिमत्ता]] तकनीक को तैनात किया है। इस क्षेत्र का दौरा करने वाले पत्रकारों ने कई शहरों में हर सौ मीटर या उससे भी अधिक दूरी पर निगरानी कैमरे लगाए, साथ ही गैस स्टेशनों, शॉपिंग सेंटर और मस्जिद के प्रवेश द्वार जैसे क्षेत्रों में चेहरे की पहचान की जांच की।<ref>{{cite news|url=http://www.sciencemag.org/news/2018/02/china-s-massive-investment-artificial-intelligence-has-insidious-downside|title=China's massive investment in artificial intelligence has an insidious downside|date=February 7, 2018|work=Science AAAS|access-date=February 23, 2018|language=en}}</ref><ref>{{cite news|url=https://www.washingtonpost.com/news/world/wp/2018/01/07/feature/in-china-facial-recognition-is-sharp-end-of-a-drive-for-total-surveillance/|title=China bets on facial recognition in big drive for total surveillance|year=2018|newspaper=The Washington Post|access-date=February 23, 2018|language=en}}</ref> मई 2019 में, [[ ह्यूमन राइट्स वॉच |ह्यूमन राइट्स वॉच]] ने [[ बिग डेटा#चीन |इंटीग्रेटेड ज्वाइंट ऑपरेशंस प्लेटफॉर्म]] (आईजेओपी) में फेस कोड खोजने की सूचना दी, एक पुलिस निगरानी ऐप जिसका उपयोग डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है, और  [[ उइगर लोगों को ट्रैक करता है |  उइघुर]] समुदाय [[ में झिंजियांग |में झिंजियांग]] <ref name="AR">{{cite news |last=Liao |first=Rita |date=May 8, 2019 |title=Alibaba-backed facial recognition startup Megvii raises ''750 million |url=https://techcrunch.com/2019/05/08/megvii-750-million/ |work=[[TechCrunch]]|access-date= August 28, 2019}}</ref> ह्यूमन राइट्स वॉच ने जून 2019 में अपनी रिपोर्ट में एक सुधार जारी किया जिसमें कहा गया था कि चीनी कंपनी  [[ मेगवी |मेगवी]] ने आईजेओपी पर सहयोग नहीं किया है, और ऐप में फेस कोड निष्क्रिय था।<ref name="AT">{{cite news |last=Dai |first=Sarah |date=June 5, 2019 |title=AI unicorn Megvii not behind app used for surveillance in Xinjiang, says human rights group |url=https://www.scmp.com/tech/start-ups/article/3013229/ai-unicorn-megvii-not-behind-app-used-surveillance-xinjiang-says |work=[[South China Morning Post]]|access-date= August 28, 2019}}</ref> फरवरी 2020 में, [[ कोरोनावायरस के प्रकोप |कोरोनावायरस के प्रकोप]] के बाद, मेगवी ने भीड़ में [[ कोरोनावायरस |कोरोनावायरस]] संक्रमण के लक्षणों वाले लोगों की पहचान करने में मदद करने के लिए शरीर के तापमान जांच प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए बैंक ऋण के लिए आवेदन किया। ऋण आवेदन में मेगवी ने कहा कि उसे नकाबपोश व्यक्तियों की पहचान करने की सटीकता में सुधार करने की आवश्यकता है<ref>{{cite news | authors= Cheng Leng, Yingzhi Yang and Ryan Woo  |title=Exclusive: Hundreds of Chinese businesses seek billions in loans to contend with coronavirus | url=https://mobile.reuters.com/article/amp/idUSKBN204182?__twitter_impression=true| work=[[Reuters]]| date= February 20, 2020| access-date= October 5, 2020}}</ref>
 चीन में कई सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान करने वाले उपकरण लगाए जाते हैं, जिनमें रेलवे स्टेशन, हवाई अड्डे, पर्यटक आकर्षण, एक्सपो और कार्यालय भवन शामिल हैं। अक्टूबर 2019 में,[[ झेजियांग साइंस-टेक यूनिवर्सिटी | झेजियांग साइंस-टेक यूनिवर्सिटी]] के एक प्रोफेसर ने ग्राहकों की निजी जीवमितिय जानकारी का दुरुपयोग करने के लिए [[ हांग्जो चिड़ियाघर |हांग्जो सफारी पार्क]] पर मुकदमा दायर किया। सफारी पार्क अपने वर्ष कार्ड धारकों की पहचान सत्यापित करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करता है। चीन में अनुमानित 300 पर्यटक स्थलों ने चेहरे की पहचान प्रणाली स्थापित की है और आगंतुकों को स्वीकार करने के लिए उनका उपयोग किया है। यह मामला चीन में चेहरे की पहचान  के इस्तेमाल का पहला मामला बताया जा रहा है<ref name="pb">{{cite news|title=A lawsuit against face-scans in China could have big consequences|url=https://www.economist.com/china/2019/11/09/a-lawsuit-against-face-scans-in-china-could-have-big-consequences|newspaper=The Economist|date=November 9, 2019}}</ref> अगस्त 2020 में,  [[ रेडियो फ्री एशिया | रेडियो फ्री एशिया]] ने बताया कि 2019 में गेंग गुआनजुन, [[ ताइयुआन सिटी |ताइयुआन सिटी]] का नागरिक, जिसने  [[ टेनसेंट |टेनसेंट]] द्वारा [[ वीचैट |वीचैट]] ऐप का उपयोग करके यूनाइटेड सेंट में एक दोस्त को एक वीडियो अग्रेषित किया था बाद में अपराध के आरोप में झगड़ने और परेशान करने के लिए दोषी ठहराया गया था। अदालत के दस्तावेजों से पता चला कि चीनी पुलिस ने गेंग गुआनजुन को एक विदेशी लोकतंत्र कार्यकर्ता के रूप में पहचानने के लिए एक चेहरे की पहचान प्रणाली का इस्तेमाल किया और चीन के नेटवर्क प्रबंधन और प्रचार विभाग सीधे वीचैट उपयोगकर्ताओं की निगरानी करते हैं।<ref>{{cite web |last1=Xiaoshan |first1=Huang |last2=Wen |first2=Cheng |title= New evidence showing Tencent monitors overseas users |url=https://www.rfa.org/cantonese/news/wechat-08142020065757.html |access-date=August 15, 2020 |archive-url= https://web.archive.org/web/20200816050851/https://www.rfa.org/cantonese/news/wechat-08142020065757.html | archive-date=August 16, 2020}}</ref>
@@ Line 108: / Line 109: @@
 ==== भारत ====
-हालांकि चेहरे की पहचान प्रणाली  (FRT) पूरी तरह से सटीक नहीं है<ref>{{Cite news|last=Lohr|first=Steve|date=2018-02-09|title=Facial Recognition Is Accurate, if You’re a White Guy|language=en-US|work=The New York Times|url=https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html|access-date=2022-02-14|issn=0362-4331}}</ref> इसे भारत में पुलिस द्वारा पहचान के उद्देश्यों के लिए तेजी से तैनात किया जा रहा है। एफआरटी सिस्टम एक संभाव्यता मैच स्कोर, या संदिग्ध की पहचान करने वाले और पुलिस के पास उपलब्ध अपराधियों के आंकड़ाकोष के बीच एक आत्मविश्वास स्कोर उत्पन्न करता है। राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली (AFRS .)<ref>{{Cite web|title=NCRB's National Automated Facial Recognition System|url=https://panoptic.in/|access-date=2022-02-14|website=panoptic.in|language=en}}</ref> गृह मंत्रालय के तहत गठित एक निकाय, राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (एनसीआरबी) द्वारा पहले से ही विकसित किया जा रहा है। यह परियोजना तस्वीरों का एक राष्ट्रीय आंकड़ाकोष विकसित और तैनात करना चाहती है जो केंद्रीय और राज्य सुरक्षा एजेंसियों द्वारा चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणाली के अनुरूप होगा।[[ इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन ]] ने परियोजना के संबंध में चिंताओं को हरी झंडी दिखाई है<ref name="internetfreedom.in">{{Cite web|date=2020-10-07|title=Watch the Watchmen Series Part 4 : The National Automated Facial Recognition System|url=https://internetfreedom.in/watch-the-watchmen-series-part-4-the-national-automated-facial-recognition-system/|access-date=2022-02-14|website=Internet Freedom Foundation}}</ref> एनजीओ ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को नियमित रूप से बढ़ा-चढ़ा कर पेश किया जाता है और वास्तविक संख्या वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देती है<ref name="internetfreedom.in"/> इस तरह के दोषपूर्ण चेहरे की पहचान प्रणाली के कार्यान्वयन से इस मान्यता प्रक्रिया में झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की उच्च दर हो जाएगी।
+चेहरे की पहचान प्रणाली  (FRT) पूरी तरह से सटीक नहीं है<ref>{{Cite news|last=Lohr|first=Steve|date=2018-02-09|title=Facial Recognition Is Accurate, if You’re a White Guy|language=en-US|work=The New York Times|url=https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html|access-date=2022-02-14|issn=0362-4331}}</ref> इसे भारत में पुलिस द्वारा पहचान के उद्देश्यों के लिए तेजी से तैनात किया जा रहा है। एफआरटी सिस्टम एक संभाव्यता मैच स्कोर, या संदिग्ध की पहचान करने वाले और पुलिस के पास उपलब्ध अपराधियों के आंकड़ाकोष के बीच एक आत्मविश्वास स्कोर उत्पन्न करता है। राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली (AFRS .)<ref>{{Cite web|title=NCRB's National Automated Facial Recognition System|url=https://panoptic.in/|access-date=2022-02-14|website=panoptic.in|language=en}}</ref> गृह मंत्रालय के तहत गठित एक निकाय, राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (एनसीआरबी) द्वारा पहले से ही विकसित किया जा रहा है। यह परियोजना तस्वीरों का एक राष्ट्रीय आंकड़ाकोष विकसित और तैनात करना चाहती है जो केंद्रीय और राज्य सुरक्षा एजेंसियों द्वारा चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणाली के अनुरूप होगा। इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन  ने परियोजना के संबंध में चिंताओं को हरी झंडी दिखाई है<ref name="internetfreedom.in">{{Cite web|date=2020-10-07|title=Watch the Watchmen Series Part 4 : The National Automated Facial Recognition System|url=https://internetfreedom.in/watch-the-watchmen-series-part-4-the-national-automated-facial-recognition-system/|access-date=2022-02-14|website=Internet Freedom Foundation}}</ref> एनजीओ ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को नियमित रूप से बढ़ा-चढ़ा कर पेश किया जाता है और वास्तविक संख्या वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देती है<ref name="internetfreedom.in"/> इस तरह के दोषपूर्ण चेहरे की पहचान प्रणाली के कार्यान्वयन से इस मान्यता प्रक्रिया में झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की उच्च दर हो जाएगी।
-भारत के सर्वोच्च न्यायालय के निर्णय के तहत न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी बनाम भारत संघ (22017 10 एससीसी 1), लोगों के निजता के अधिकार में राज्य द्वारा कोई भी उचित घुसपैठ, जिसे संविधान के अनुच्छेद 21 के तहत मौलिक अधिकार के रूप में संरक्षित किया गया है, को कुछ निश्चित सीमाओं की पुष्टि करनी चाहिए, अर्थात्: वैधता, आवश्यकता, आनुपातिकता और प्रक्रियात्मक सुरक्षा उपाय<ref>{{Cite web|title=Justice K.S.Puttaswamy(Retd) vs Union Of India on 26 September, 2018|url=https://indiankanoon.org/doc/127517806/|url-status=live|website=Indian Kanoon}}</ref> इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन के अनुसार, नेशनल ऑटोमेटेड चेहरे की पहचान प्रणाली (AFRS) प्रस्ताव वैधता के अभाव का हवाला देते हुए इनमें से किसी भी सीमा को पूरा करने में विफल रहता है, प्रकट मनमानी, और सुरक्षा उपायों और जवाबदेही की अनुपस्थिति।<ref>{{Cite web|date=2019-07-18|title=We might be in the market for a new kind of face mask.|url=https://internetfreedom.in/maskon/|access-date=2022-02-14|website=Internet Freedom Foundation}}</ref>
+भारत के सर्वोच्च न्यायालय के निर्णय के तहत न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी बनाम भारत संघ (22017 10 एससीसी 1), लोगों के निजता के अधिकार में राज्य द्वारा कोई भी उचित घुसपैठ, जिसे संविधान के अनुच्छेद 21 के तहत मौलिक अधिकार के रूप में संरक्षित किया गया है, को कुछ निश्चित सीमाओं की पुष्टि करनी चाहिए, अर्थात्: वैधता, आवश्यकता, आनुपातिकता और प्रक्रियात्मक सुरक्षा उपाय<ref>{{Cite web|title=Justice K.S.Puttaswamy(Retd) vs Union Of India on 26 September, 2018|url=https://indiankanoon.org/doc/127517806/|url-status=live|website=Indian Kanoon}}</ref> इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन के अनुसार, नेशनल ऑटोमेटेड चेहरे की पहचान प्रणाली (एएफआरएस) प्रस्ताव वैधता के अभाव का हवाला देते हुए इनमें से किसी भी सीमा को पूरा करने में विफल रहता है, प्रकट मनमानी, और सुरक्षा उपायों और जवाबदेही की अनुपस्थिति।<ref>{{Cite web|date=2019-07-18|title=We might be in the market for a new kind of face mask.|url=https://internetfreedom.in/maskon/|access-date=2022-02-14|website=Internet Freedom Foundation}}</ref>
-जबकि राष्ट्रीय स्तर की एफआरएस परियोजना पर अभी भी काम चल रहा है, भारत के विभिन्न राज्यों में पुलिस विभाग पहले से ही चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणालियों को तैनात कर रहे हैं, जैसे: तेलंगाना में टीएसओपी + सीसीटीएनएस <ref>{{Cite web|last=Barik|first=Soumyarendra|date=2019-10-22|title='Fingerprint is not a big issue': Hyderabad police on collecting biometrics of 'suspects'|url=https://www.medianama.com/2019/10/223-hyd-police-on-collecting-biometrics-of-suspects/|access-date=2022-02-14|website=MediaNama|language=en-US}}</ref> पंजाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम (PAIS) पंजाब में<ref name=":11  /> त्रिनेत्र इन उत्तर प्रदेश<ref>{{Cite web|title=UP Police launch ‘Trinetra’, its AI-powered face recognition app to catch criminals|url=https://www.financialexpress.com/industry/technology/up-police-launch-trinetra-its-ai-powered-face-recognition-app-to-catch-criminals/1426618/|access-date=2022-02-14|website=The Financial Express|language=en}}</ref> उत्तराखंड में पुलिस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम<ref>{{Cite web|date=2018-08-27|title=Uttarakhand Police acquire face recognition software to help nab criminals|url=https://www.hindustantimes.com/dehradun/uttarakhand-police-acquire-face-recognition-software-to-help-nab-criminals/story-hIO0dmwRfOcK9npC0IMjtM.html|access-date=2022-02-14|website=Hindustan Times|language=en}}</ref> दिल्ली में एफआरएस, महाराष्ट्र में ऑटोमेटेड मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक आइडेंटिफिकेशन सिस्टम (AMBIS), तमिलनाडु में फेसटेगर। [[ अपराध और आपराधिक ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम |अपराध और आपराधिक ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम]] (सीसीटीएनएस), जो राष्ट्रीय ई-गवर्नेंस योजना (एनईजीपी) के तहत एक मिशन मोड परियोजना है।<ref>{{Cite web|title=Crime and Criminal Tracking Network & Systems (CCTNS) {{!}} राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो |  url=https://ncrb.gov.in/en/crime-and-criminal-tracking-network-systems-cctns |  access-date=2022-02-18 |  वेबसाइट=ncrb.gov.in }</ref> एक ऐसी प्रणाली के रूप में देखा जाता है जो पूरे भारत के पुलिस स्टेशनों को जोड़ेगी, और उन्हें बात करने में मदद करेगी<ref>{{Cite web|date=2015-11-20|title=CCTNS Project to let police stations ‘talk’: where it stands, and how it can help fight crime|url=https://indianexpress.com/article/explained/cctns-project-to-let-police-stations-talk-where-it-stands-and-how-it-can-help-fight-crime/|access-date=2022-02-18|website=The Indian Express|language=en}}</ref> एक दूसरे को। परियोजना का उद्देश्य प्राथमिकी से संबंधित सभी सूचनाओं का डिजिटलीकरण करना है, जिसमें दर्ज प्राथमिकी, साथ ही जांच किए गए मामले, आरोप पत्र दायर, और सभी पुलिस स्टेशनों में संदिग्ध और वांछित व्यक्ति शामिल हैं। यह भारत में अपराध और अपराधियों का एक राष्ट्रीय डेटाबेस तैयार करेगा। सीसीटीएनएस को बिना डेटा सुरक्षा कानून के लागू किया जा रहा है। सीसीटीएनएस को एएफआरएस के साथ एकीकृत करने का प्रस्ताव है, जो सभी अपराध और आपराधिक संबंधित चेहरे के डेटा का भंडार है, जिसे छवियों से लेकर वीडियो तक विभिन्न प्रकार के इनपुट से किसी व्यक्ति की पहचान या सत्यापन के लिए तैनात किया जा सकता है।<ref>{{Cite web|date=2019-07-08|title=Home Ministry moves to get automated facial recognition system for police|url=https://www.hindustantimes.com/india-news/home-ministry-moves-to-get-automated-facial-recognition-system-for-police/story-AfPOydDwKwz0leTt3t4WvI.html|access-date=2022-02-18|website=Hindustan Times|language=en}}</ref> इसने नागरिक समाज संगठनों और गोपनीयता विशेषज्ञों की गोपनीयता संबंधी चिंताओं को उठाया है। दोनों परियोजनाओं को राज्य के हाथों बड़े पैमाने पर निगरानी के साधन के रूप में बंद कर दिया गया है<ref>{{उद्धरण वेब |  दिनांक = 2020-07-15 |  शीर्षक = राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के लिए संशोधित आरएफपी पर एनसीआरबी को आईएफएफ का कानूनी नोटिस |  url=https://internetfreedom.in/iffs-legal-notice-to- द-एनसीआरबी-ऑन-द-संशोधित-आरएफपी-फॉर-द-नेशनल-ऑटोमेटेड-फेशियल-आरईसीइग्निशन-सिस्टम/ |  एक्सेस-डेट=2022-02-18 |  वेबसाइट=इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन}</ref> राजस्थान में, 'राजकॉप', एक पुलिस ऐप को हाल ही में एक चेहरे की पहचान मॉड्यूल के साथ एकीकृत किया गया है जो वास्तविक समय में ज्ञात व्यक्तियों के डेटाबेस के खिलाफ एक संदिग्ध के चेहरे का मिलान कर सकता है। राजस्थान पुलिस वर्तमान में सीसीटीएनएस आकडाकोष  में सभी गिरफ्तार व्यक्तियों की तस्वीरें अपलोड करना अनिवार्य करके इस मॉड्यूल के दायरे को व्यापक बनाने के लिए काम कर रही है, जिससे ज्ञात अपराधियों का एक समृद्ध डेटाबेस विकसित करने में मदद मिलेगी।<ref name=":13{{Cite book|url=https://rajyasabha.nic.in/rsnew/Committee_site/Committee_File/ReportFile/15/161/237_2022_2_17.pdf|title=PARLIAMENT OF INDIA. RAJYA SABHA. TWO HUNDRED THIRTY SEVENTH REPORT ON POLICE - TRAINING, MODERNISATION AND REFORMS.|publisher=DEPARTMENT-RELATED PARLIAMENTARY STANDING COMMITTEE ON HOME AFFAIRS, India|year=2022|pages=34}}</ref>
+जबकि राष्ट्रीय स्तर की चेहरा पहचान तकनीक परियोजना पर अभी भी काम चल रहा है, भारत के विभिन्न राज्यों में पुलिस विभाग पहले से ही चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी प्रणालियों को तैनात कर रहे हैं, जैसे: तेलंगाना में टीएसओपी + सीसीटीएनएस <ref>{{Cite web|last=Barik|first=Soumyarendra|date=2019-10-22|title='Fingerprint is not a big issue': Hyderabad police on collecting biometrics of 'suspects'|url=https://www.medianama.com/2019/10/223-hyd-police-on-collecting-biometrics-of-suspects/|access-date=2022-02-14|website=MediaNama|language=en-US}}</ref> पंजाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम (पीएआईएस) पंजाब में<ref name=":11  /> त्रिनेत्र इन उत्तर प्रदेश<ref>{{Cite web|title=UP Police launch ‘Trinetra’, its AI-powered face recognition app to catch criminals|url=https://www.financialexpress.com/industry/technology/up-police-launch-trinetra-its-ai-powered-face-recognition-app-to-catch-criminals/1426618/|access-date=2022-02-14|website=The Financial Express|language=en}}</ref> उत्तराखंड में पुलिस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम<ref>{{Cite web|date=2018-08-27|title=Uttarakhand Police acquire face recognition software to help nab criminals|url=https://www.hindustantimes.com/dehradun/uttarakhand-police-acquire-face-recognition-software-to-help-nab-criminals/story-hIO0dmwRfOcK9npC0IMjtM.html|access-date=2022-02-14|website=Hindustan Times|language=en}}</ref> दिल्ली में एफआरएस, महाराष्ट्र में ऑटोमेटेड मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक आइडेंटिफिकेशन सिस्टम (AMBIS), तमिलनाडु में फेसटेगर। [https://en.wikipedia.org/wiki/Crime_and_Criminal_Tracking_Network_and_Systems|'''अपराध और आपराधिक ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम'''] (सीसीटीएनएस), जो राष्ट्रीय ई-गवर्नेंस योजना (एनईजीपी) के तहत एक मिशन मोड परियोजना है।<ref>{{Cite web|title=Crime and Criminal Tracking Network & Systems (CCTNS) {{!}} राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो |  url=https://ncrb.gov.in/en/crime-and-criminal-tracking-network-systems-cctns |  access-date=2022-02-18 |  वेबसाइट=ncrb.gov.in }</ref> एक ऐसी प्रणाली के रूप में देखा जाता है जो पूरे भारत के पुलिस स्टेशनों को जोड़ेगी, और उन्हें बात करने में मदद करेगी<ref>{{Cite web|date=2015-11-20|title=CCTNS Project to let police stations ‘talk’: where it stands, and how it can help fight crime|url=https://indianexpress.com/article/explained/cctns-project-to-let-police-stations-talk-where-it-stands-and-how-it-can-help-fight-crime/|access-date=2022-02-18|website=The Indian Express|language=en}}</ref> एक दूसरे को। परियोजना का उद्देश्य प्राथमिकी से संबंधित सभी सूचनाओं का डिजिटलीकरण करना है, जिसमें दर्ज प्राथमिकी, साथ ही जांच किए गए मामले, आरोप पत्र दायर, और सभी पुलिस स्टेशनों में संदिग्ध और वांछित व्यक्ति शामिल हैं। यह भारत में अपराध और अपराधियों का एक राष्ट्रीय डेटाबेस तैयार करेगा। सीसीटीएनएस को बिना डेटा सुरक्षा कानून के लागू किया जा रहा है। सीसीटीएनएस को एएफआरएस के साथ एकीकृत करने का प्रस्ताव है, जो सभी अपराध और आपराधिक संबंधित चेहरे के डेटा का भंडार है, जिसे छवियों से लेकर वीडियो तक विभिन्न प्रकार के इनपुट से किसी व्यक्ति की पहचान या सत्यापन के लिए तैनात किया जा सकता है।<ref>{{Cite web|date=2019-07-08|title=Home Ministry moves to get automated facial recognition system for police|url=https://www.hindustantimes.com/india-news/home-ministry-moves-to-get-automated-facial-recognition-system-for-police/story-AfPOydDwKwz0leTt3t4WvI.html|access-date=2022-02-18|website=Hindustan Times|language=en}}</ref> इसने नागरिक समाज संगठनों और गोपनीयता विशेषज्ञों की गोपनीयता संबंधी चिंताओं को उठाया है। दोनों परियोजनाओं को राज्य के हाथों बड़े पैमाने पर निगरानी के साधन के रूप में बंद कर दिया गया है<ref>{{उद्धरण वेब |  दिनांक = 2020-07-15 |  शीर्षक = राष्ट्रीय स्वचालित चेहरे की पहचान प्रणाली के लिए संशोधित आरएफपी पर एनसीआरबी को आईएफएफ का कानूनी नोटिस |  url=https://internetfreedom.in/iffs-legal-notice-to- द-एनसीआरबी-ऑन-द-संशोधित-आरएफपी-फॉर-द-नेशनल-ऑटोमेटेड-फेशियल-आरईसीइग्निशन-सिस्टम/ |  एक्सेस-डेट=2022-02-18 |  वेबसाइट=इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन}</ref> राजस्थान में, 'राजकॉप', एक पुलिस ऐप को हाल ही में एक चेहरे की पहचान मॉड्यूल के साथ एकीकृत किया गया है जो वास्तविक समय में ज्ञात व्यक्तियों के डेटाबेस के खिलाफ एक संदिग्ध के चेहरे का मिलान कर सकता है। राजस्थान पुलिस वर्तमान में सीसीटीएनएस आकडाकोष  में सभी गिरफ्तार व्यक्तियों की तस्वीरें अपलोड करना अनिवार्य करके इस मॉड्यूल के दायरे को व्यापक बनाने के लिए काम कर रही है, जिससे ज्ञात अपराधियों का एक समृद्ध आकड़ाकोष विकसित करने में मदद मिलेगी।<ref name=":13{{Cite book|url=https://rajyasabha.nic.in/rsnew/Committee_site/Committee_File/ReportFile/15/161/237_2022_2_17.pdf|title=PARLIAMENT OF INDIA. RAJYA SABHA. TWO HUNDRED THIRTY SEVENTH REPORT ON POLICE - TRAINING, MODERNISATION AND REFORMS.|publisher=DEPARTMENT-RELATED PARLIAMENTARY STANDING COMMITTEE ON HOME AFFAIRS, India|year=2022|pages=34}}</ref>
-कैमरे के साथ तय किए गए हेलमेट को राजस्थान पुलिस द्वारा कानून और व्यवस्था की स्थिति में पुलिस कार्रवाई और  गुमराह करने वालों की गतिविधियों को पकड़ने के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है, जो बाद में ऐसे मामलों की जांच के दौरान सबूत के रूप में काम कर सकते हैं।<ref name=":13 /> PAIS (पंजाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम), ऐप पुलिस कर्मियों की सहायता के लिए अपराधियों की पहचान के लिए डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग और फेस रिकग्निशन का उपयोग करता है।<ref name=":13 /> तेलंगाना राज्य ने 8 लाख सीसीटीवी कैमरे लगाए हैं<ref name=":13 /> अपनी राजधानी हैदराबाद के साथ धीरे-धीरे एक निगरानी राजधानी में बदल रहा है<ref>{{Cite web|author=U. Sudhakar Reddy|date=Nov 10, 2021|title=8.3 lakh cameras in Telangana, Hyderabad turning into surveillance city: Amnesty {{!}} हैदराबाद समाचार - टाइम्स ऑफ इंडिया |  url=https://timesofindia.indiatimes.com/city/hyderabad/8-3l-cameras-in-t-hyd-turning-into-surveillance-city-amnesty/articleshow/87615657.cms |  एक्सेस-डेट=2022-02-18 |  वेबसाइट = टाइम्स ऑफ इंडिया |  भाषा=एन}</ref>
+कैमरे के साथ तय किए गए हेलमेट को राजस्थान पुलिस द्वारा कानून और व्यवस्था की स्थिति में पुलिस कार्रवाई और गुमराह करने वालों की गतिविधियों को पकड़ने के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है, जो बाद में ऐसे मामलों की जांच के दौरान सबूत के रूप में काम कर सकते हैं।<ref name=":13 /> पीएआईएस (पंजाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम), ऐप पुलिस कर्मियों की सहायता के लिए अपराधियों की पहचान के लिए डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग और फेस रिकग्निशन का उपयोग करता है।<ref name=":13 /> तेलंगाना राज्य ने 8 लाख सीसीटीवी कैमरे लगाए हैं<ref name=":13 /> अपनी राजधानी हैदराबाद के साथ धीरे-धीरे एक निगरानी राजधानी में बदल रहा है<ref>{{Cite web|author=U. Sudhakar Reddy|date=Nov 10, 2021|title=8.3 lakh cameras in Telangana, Hyderabad turning into surveillance city: Amnesty {{!}} हैदराबाद समाचार - टाइम्स ऑफ इंडिया |  url=https://timesofindia.indiatimes.com/city/hyderabad/8-3l-cameras-in-t-hyd-turning-into-surveillance-city-amnesty/articleshow/87615657.cms |  एक्सेस-डेट=2022-02-18 |  वेबसाइट = टाइम्स ऑफ इंडिया |  भाषा=एन}</ref>
-एक झूठा सकारात्मक तब होता है जब चेहरे की पहचान तकनीक किसी व्यक्ति को वह नहीं होने के लिए गलत पहचान देती है, यानी यह गलत सकारात्मक परिणाम देता है। वे अक्सर भेदभाव और मौजूदा पूर्वाग्रहों को मजबूत करने के परिणामस्वरूप होते हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में, दिल्ली पुलिस ने बताया कि उसकी फआरटी प्रणाली की सटीकता दर 2% थी, जो 2019 में घटकर 1% हो गई। फआरटी प्रणाली विभिन्न लिंगों के बीच सटीक रूप से अंतर करने में भी विफल रही।<ref>{{Cite web|date=2019-11-27|title=Indian govt’s approach to facial recognition is flawed & driven by faulty assumptions|url=https://theprint.in/opinion/indian-govt-approach-to-facial-recognition-flawed-driven-by-faulty-assumptions/327036/|access-date=2022-02-15|website=ThePrint|language=en-US}}</ref>
+झूठा सकारात्मक तब होता है जब चेहरे की पहचान तकनीक किसी व्यक्ति को वह नहीं होने के लिए गलत पहचान देती है, यानी यह गलत सकारात्मक परिणाम देता है। वे अक्सर भेदभाव और मौजूदा पूर्वाग्रहों को मजबूत करने के परिणामस्वरूप होते हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में, दिल्ली पुलिस ने बताया कि उसकी फआरटी प्रणाली की सटीकता दर 2% थी, जो 2019 में घटकर 1% हो गई। फआरटी प्रणाली विभिन्न लिंगों के बीच सटीक रूप से अंतर करने में भी विफल रही।<ref>{{Cite web|date=2019-11-27|title=Indian govt’s approach to facial recognition is flawed & driven by faulty assumptions|url=https://theprint.in/opinion/indian-govt-approach-to-facial-recognition-flawed-driven-by-faulty-assumptions/327036/|access-date=2022-02-15|website=ThePrint|language=en-US}}</ref>
-दिल्ली सरकार [[ भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन |भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन]] (ISRO) के सहयोग से क्राइम मैपिंग एनालिटिक्स एंड प्रेडिक्टिव सिस्टम (CMAPS) नामक एक नई तकनीक विकसित कर रही है। इस परियोजना का उद्देश्य अपराध को नियंत्रित करने और कानून व्यवस्था बनाए रखने के लिए अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी को तैनात करना है।<ref name=":13 /> सिस्टम को अपराधियों के डेटा वाले डेटाबेस से जोड़ा जाएगा<ref name=":13 /> प्रौद्योगिकी को अपराध स्थल पर रीयल-टाइम डेटा एकत्र करने के लिए तैनात करने की परिकल्पना की गई है<ref name=":13 />
+दिल्ली सरकार [[भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन]] (ISRO) के सहयोग से क्राइम मैपिंग एनालिटिक्स एंड प्रेडिक्टिव सिस्टम (सीएमपीस) नामक एक नई तकनीक विकसित कर रही है। इस परियोजना का उद्देश्य अपराध को नियंत्रित करने और कानून व्यवस्था बनाए रखने के लिए अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी को तैनात करना है।<ref name=":13 /> सिस्टम को अपराधियों के डेटा वाले डेटाबेस से जोड़ा जाएगा<ref name=":13 /> प्रौद्योगिकी को अपराध स्थल पर रीयल-टाइम डेटा एकत्र करने के लिए तैनात करने की परिकल्पना की गई है<ref name=":13 />
 नवंबर, 2020 को इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन द्वारा दायर सूचना के अधिकार अनुरोध के जवाब में दिल्ली पुलिस द्वारा इस्तेमाल किए जा रहे चेहरे की पहचान प्रणाली के बारे में जानकारी मांगी गई थी (संदर्भ संख्या डीईपीओएल/आर/ई/20/07128)<ref>{{Cite web|title=Right to Information Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services|url=https://panoptic.in/|access-date=2022-02-15|website=panoptic.in|language=en}}</ref> पुलिस उपायुक्त सह जन सूचना अधिकारी का कार्यालय: अपराध ने कहा कि वे सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 की धारा 8 (डी) के तहत जानकारी प्रदान नहीं कर सकते हैं।<ref>{{सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 में वेब |  शीर्षक = धारा 8(1)(डी) का हवाला दें |  url=https://indiankanoon.org/doc/1838023/ |  url-status=live |  वेबसाइट=भारतीय कानून}</ref>
 सूचना का अधिकार (आरटीआई) अनुरोध दिनांक 30 जुलाई, 2020 को आयुक्त, कोलकाता पुलिस के कार्यालय में दायर किया गया था, जिसमें विभाग द्वारा उपयोग की जा रही चेहरे की पहचान तकनीक के बारे में जानकारी मांगी गई थी।<ref>{{Cite web|date=2020-12-01|title=Project Panoptic: RTI Updates from Delhi Police, Kolkata Police and Telangana State Technology Services|url=https://internetfreedom.in/project-panoptic-right-to-information-updates/|access-date=2022-02-15|website=Internet Freedom Foundation}}</ref> मांगी गई जानकारी से इनकार किया गया<ref>{{Cite web|last=Chunduru|first=Aditya|date=2020-12-02|title=RTI: Kolkata, Delhi police refuse to give information on facial recognition systems|url=https://www.medianama.com/2020/12/223-rti-replies-delhi-kolkata-police-telangana-facial-recognition-iff/|access-date=2022-02-15|website=MediaNama|language=en-US}}</ref> यह बताते हुए कि विभाग को आरटीआई अधिनियम की धारा 24(4) के तहत प्रकटीकरण से छूट दी गई थी।
 ==== लैटिन अमेरिका ====
@@ Line 134: / Line 146: @@
 ===== ग्रीस =====
-ग्रीक पुलिस ने लाइव चेहरा पहचान प्रणाली से लैस कम से कम 1,000 उपकरणों के प्रावधान के लिए इंट्राकॉम-टेलीकॉम के साथ एक अनुबंध पारित किया। 2021 की गर्मियों से पहले डिलीवरी की उम्मीद है। अनुबंध का कुल मूल्य 4 मिलियन यूरो से अधिक है, जिसका भुगतान [[ यूरोपीय आयोग |यूरोपीय आयोग]] के आंतरिक सुरक्षा कोष द्वारा बड़े हिस्से में किया गया है।<ref>{{Cite news|url=https://algorithmwatch.org/en/story/greek-police-live-facial-recognition/|title=Flush with EU funds, Greek police to introduce live face recognition before the summer|author-last=Pedriti|author-first=Corina|website=AlgorithmWatch|language=en|date=January 28, 2021}}</ref>
+ग्रीस पुलिस ने लाइव चेहरा पहचान प्रणाली से लैस कम से कम 1,000 उपकरणों के प्रावधान के लिए इंट्राकॉम-टेलीकॉम के साथ एक अनुबंध पारित किया। 2021 की गर्मियों से पहले डिलीवरी की उम्मीद है। अनुबंध का कुल मूल्य 4 मिलियन यूरो से अधिक है, जिसका भुगतान [[ यूरोपीय आयोग |यूरोपीय आयोग]] के आंतरिक सुरक्षा कोष द्वारा बड़े हिस्से में किया गया है।<ref>{{Cite news|url=https://algorithmwatch.org/en/story/greek-police-live-facial-recognition/|title=Flush with EU funds, Greek police to introduce live face recognition before the summer|author-last=Pedriti|author-first=Corina|website=AlgorithmWatch|language=en|date=January 28, 2021}}</ref>
 ===== इटली =====
-इतालवी पुलिस ने 2017 में एक चेहरा पहचान प्रणाली हासिल की, सिस्टेमा ऑटोमेटिको रिकोनोसिमेंटो इमागिनी (एसएआरआई)। नवंबर 2020 में, आंतरिक मंत्रालय ने शरण मांगने के संदिग्ध लोगों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय में इसका उपयोग करने की योजना की घोषणा की<ref>{{Cite news|url=https://irpimedia.irpi.eu/viminale-garante-privacy-riconoscimento-facciale-in-tempo-reale/|title=Lo scontro Viminale-Garante della privacy sul riconoscimento facciale in tempo reale|author-last=Coluccini|author-first=Riccardo|website=IrpiMedia|language=en|date=January 13, 2021}}</ref>
+इटली पुलिस ने 2017 में एक चेहरा पहचान प्रणाली हासिल की, सिस्टेमा ऑटोमेटिको रिकोनोसिमेंटो इमागिनी (एसएआरआई)। नवंबर 2020 में, आंतरिक मंत्रालय ने शरण मांगने के संदिग्ध लोगों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय में इसका उपयोग करने की योजना की घोषणा की<ref>{{Cite news|url=https://irpimedia.irpi.eu/viminale-garante-privacy-riconoscimento-facciale-in-tempo-reale/|title=Lo scontro Viminale-Garante della privacy sul riconoscimento facciale in tempo reale|author-last=Coluccini|author-first=Riccardo|website=IrpiMedia|language=en|date=January 13, 2021}}</ref>
 ===== नीदरलैंड्स =====
@@ Line 144: / Line 156: @@
 ==== दक्षिण अफ्रीका ====
 दक्षिण अफ्रीका में, 2016 में, जोहान्सबर्ग शहर ने घोषणा की कि वह स्वचालित नंबर प्लेट पहचान और चेहरे की पहचान के साथ पूर्ण स्मार्ट सीसीटीवी कैमरों को रोल आउट कर रहा है।<ref>[http://theconversation.com/how-cctv-surveillance-poses-a-threat-to-privacy-in-south-africa-97418 कैसे सीसीटीवी निगरानी दक्षिण अफ्रीका में गोपनीयता के लिए खतरा बन गई है</ref>
 === खुदरा स्टोर में तैनाती ===
 यूएस फर्म 3VR, अब पहचान, एक [[ विक्रेता |विक्रेता]] का एक उदाहरण है, जिसने 2007 की शुरुआत में खुदरा विक्रेताओं को चेहरे की पहचान प्रणाली और सेवाओं की पेशकश शुरू कर दी थी।<ref name="3VR2007">{{cite interview|last=Ross|first=Tim|title=3VR Featured on Fox Business News|url=https://www.youtube.com/watch?v=iV-MPQ0Zra0|work=[[Money for Breakfast]]|publisher=[[Fox Business]]|year=2007|quote=Interviewer: Now, can I buy something like this? Is this... do you really restrict the customers for this? Tim Ross: It's primarily being purchased by banks, retailers, and the government today and is sold through a variety of security channels.}}</ref>  2012 में, कंपनी ने ग्राहक प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए निवासी और कतार लाइन एनालिटिक्स जैसे लाभों का विज्ञापन किया, व्यक्तिगत ग्राहक की सुविधा के लिए चेहरे की निगरानी विश्लेषणात्मक कर्मचारियों द्वारा वॉलमार्ट अभिवादन | अभिवादन और संयोजन द्वारा वफादारी कार्यक्रमों को फिर से करने की क्षमता [[ बिक्री के बिंदु |बिक्री के बिंदु]] (पीओएस) चेहरे की पहचान के साथ डेटा<ref name="3VR2012">{{cite web|url=http://www.3vr.com/solutions/grow/improve-customer-service|title=Improve Customer Service|publisher=3VR|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20120814071615/http://www.3vr.com/solutions/grow/improve-customer-service|archive-date=August 14, 2012|quote=3VR's Video Intelligence Platform (VIP) transforms customer service by allowing businesses to: • Optimize staffing decisions, increase sales conversion rates and decrease customer wait times by bringing extraordinary clarity to the analysis of traffic patterns • Align staffing decisions with actual customer activity, using dwell and queue line analytics to decrease customer wait times • Increase competitiveness by using 3VR's facial surveillance analytic to facilitate personalized customer greetings by employees • Create loyalty programs by combining point of sale (POS) data with facial recognition}}</ref>
@@ Line 151: / Line 162: @@
 में, नेशनल [[ रिटेल लॉस प्रिवेंशन |रिटेल फेडरेशन लॉस प्रिवेंशन]] रिसर्च काउंसिल ने चेहरा पहचान तकनीक को मूल्यांकन के लायक एक आशाजनक नया टूल कहा।<ref name="Reuters20200728">{{cite news|last1=Dastin|first1=Jeffrey L.|author-link=m:d:Q104623174|last2=Cadell|first2=Cate|last3=Yang|first3=Yizhing|last4=Tham|first4=Engen|last5=Goh|first5=Brenda|last6=Master|first6=Farah|last7=Jackson|first7=Lucas|last8=Michalska|first8=Aleksandra|last9=Hart|first9=Samuel|others=Further reporting by Paresh Dave, Tom Bergin, and the Reuters Beijing and Shanghai newsrooms; data analysis by Ryan McNeill|editor-last=Marquis|editor-first=Julie|editor2-last=Robinson|editor2-first=Simon|date=July 28, 2020|title=Special Report: Rite Aid deployed facial recognition systems in hundreds of U.S. stores|url=https://www.reuters.com/article/us-usa-riteaid-software-specialreport/special-report-rite-aid-deployed-facial-recognition-systems-in-hundreds-of-u-s-stores-idUSKCN24T1HL|url-status=live|department=U.S. Legal News|work=[[Reuters]]|archive-url=https://web.archive.org/web/20201219022523/https://www.reuters.com/article/us-usa-riteaid-software-specialreport/special-report-rite-aid-deployed-facial-recognition-systems-in-hundreds-of-u-s-stores-idUSKCN24T1HL|archive-date=December 19, 2020}}</ref>
-जुलाई 2020 में, [[ रॉयटर्स |रॉयटर्स]] समाचार एजेंसी ने बताया कि 2010 के दौरान  औषध विज्ञान चेन [[ राइट एड |राइट एड]] ने फेसफ़र्स्ट, डीपकैम एलएलसी, और अन्य विक्रेताओं से चेहरे की पहचान  [[ वीडियो निगरानी |वीडियो निगरानी]] सिस्टम और घटकों को तैनात किया था। संयुक्त राज्य अमेरिका में कुछ खुदरा स्थान<ref name="Reuters20200728"/> संपत्ति संरक्षण के राइट एड के उपाध्यक्ष कैथी लैंगली ने सिस्टम को संदर्भित करने के लिए वाक्यांश सुविधा मिलान का इस्तेमाल किया और कहा कि सिस्टम के उपयोग से कंपनी के स्टोर में कम हिंसा और संगठित अपराध हुआ, जबकि संपत्ति संरक्षण के पूर्व उपाध्यक्ष बॉब ओबेरोस्लर ने जोर दियाकर्मचारियों के लिए जेड बेहतर सुरक्षा और संयुक्त राज्य अमेरिका में [[ कानून प्रवर्तन की भागीदारी की कम आवश्यकता |कानून प्रवर्तन संगठन]] <ref name="Reuters20200728"/> रिपोर्टिंग के जवाब में रॉयटर्स को 2020 के एक बयान में, राइट एड ने कहा कि उसने चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करना बंद कर दिया है और कैमरों को बंद कर दिया है।<ref name="Reuters20200728"/>
+जुलाई 2020 में, [[ रॉयटर्स |रॉयटर्स]] समाचार एजेंसी ने बताया कि 2010 के दौरान औषध विज्ञान चेन [[ राइट एड |राइट एड]] ने फेसफ़र्स्ट, डीपकैम एलएलसी, और अन्य विक्रेताओं से चेहरे की पहचान [[ वीडियो निगरानी |वीडियो निगरानी]] सिस्टम और घटकों को तैनात किया था। संयुक्त राज्य अमेरिका में कुछ खुदरा स्थान<ref name="Reuters20200728"/> संपत्ति संरक्षण के राइट एड के उपाध्यक्ष कैथी लैंगली ने सिस्टम को संदर्भित करने के लिए वाक्यांश सुविधा मिलान का इस्तेमाल किया और कहा कि सिस्टम के उपयोग से कंपनी के स्टोर में कम हिंसा और संगठित अपराध हुआ, जबकि संपत्ति संरक्षण के पूर्व उपाध्यक्ष बॉब ओबेरोस्लर ने जोर दियाकर्मचारियों के लिए जेड बेहतर सुरक्षा और संयुक्त राज्य अमेरिका में [[ कानून प्रवर्तन की भागीदारी की कम आवश्यकता |कानून प्रवर्तन संगठन]] <ref name="Reuters20200728"/> रिपोर्टिंग के जवाब में रॉयटर्स को 2020 के एक बयान में, राइट एड ने कहा कि उसने चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का उपयोग करना बंद कर दिया है और कैमरों को बंद कर दिया है।<ref name="Reuters20200728"/>
-निदेशक [[ ओपनलाइब्रेरी के अनुसार: लेखक/ओएल765884ए |नेशनल रिटेल फेडरेशन लॉस प्रिवेंशन रिसर्च काउंसिल के हेस]] पढ़ें, रीट एड का निगरानी कार्यक्रम या तो सबसे बड़ा था या खुदरा क्षेत्र में सबसे बड़े कार्यक्रमों में से एक था।<ref name="Reuters20200728"/>  [[ होम डिपो | होम डिपो]],[[ मेनार्ड्स ]], [[ वॉलमार्ट |वॉलमार्ट]] , और [[ 7-इलेवन |7-इलेवन]] अन्य अमेरिकी खुदरा विक्रेताओं में से हैं, जो बड़े पैमाने पर [[ पायलट प्रयोग |पायलट कार्यक्रम]] या चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती में लगे हुए हैं।<ref name="Reuters20200728"/>
+निदेशक [[ ओपनलाइब्रेरी के अनुसार: लेखक/ओएल765884ए |नेशनल रिटेल फेडरेशन लॉस प्रिवेंशन रिसर्च काउंसिल के हेस]] पढ़ें, रीट एड का निगरानी कार्यक्रम या तो सबसे बड़ा था या खुदरा क्षेत्र में सबसे बड़े कार्यक्रमों में से एक था।<ref name="Reuters20200728"/> [[ होम डिपो |होम डिपो]],[[ मेनार्ड्स | मेनार्ड्स]], [[ वॉलमार्ट |वॉलमार्ट]], और [[ 7-इलेवन |7-इलेवन]] अन्य अमेरिकी खुदरा विक्रेताओं में से हैं, जो बड़े पैमाने पर [[ पायलट प्रयोग |पायलट कार्यक्रम]] या चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती में लगे हुए हैं।<ref name="Reuters20200728"/>
 में रॉयटर्स द्वारा जांचे गए राइट एड स्टोर्स में से, उन समुदायों में जहां [[ रंग के व्यक्ति |रंग के]] लोगों ने सबसे बड़ा नस्लीय या जातीय समूह बनाया था, तकनीक स्थापित होने की संभावना तीन गुना थी।<ref name="Reuters20200728"/> संयुक्त राज्य अमेरिका में  [[ नस्लीय अलगाव के पर्याप्त इतिहास से संबंधित चिंताओं को उठाना |नस्लीय अलगाव]] और संयुक्त राज्य अमेरिका में  [[ नस्लीय प्रोफाइलिंग |नस्लीय प्रोफाइलिंग]] । राईट एड ने कहा कि अलग-अलग स्टोर की चोरी के इतिहास, [[ अपराध के आंकड़े |स्थानीय और राष्ट्रीय अपराध डेटा]] , और साइट के बुनियादी ढांचे के आधार पर स्थानों का चयन डेटा-संचालित था।<ref name="Reuters20200728"/>
 === अतिरिक्त उपयोग ===
-जनवरी 2001 में [[ अमेरिकी फ़ुटबॉल |अमेरिकी फ़ुटबॉल]] चैंपियनशिप गेम [[ सुपर बाउल XXXV |सुपर बाउल XXXV]] में, [[ टैम्पा बे, फ़्लोरिडा |टैम्पा बे, फ़्लोरिडा]] में पुलिस ने विसाजचेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर का उपयोग इस कार्यक्रम में उपस्थिति में संभावित अपराधियों और आतंकवादियों की खोज के लिए किया। नाबालिग आपराधिक रिकॉर्ड वाले 19 लोगों की संभावित रूप से पहचान की गई<ref>{{cite news|url=http://www.sptimes.com/News/021601/TampaBay/Face_scans_match_few_.shtml|title=Face scans match few suspects|last=Greene|first=Lisa|date=February 15, 2001|newspaper=St. Petersburg Times|access-date=June 30, 2011|archive-url=https://web.archive.org/web/20141130123749/http://www.sptimes.com/News/021601/TampaBay/Face_scans_match_few_.shtml|archive-date=November 30, 2014|url-status=live|format=SHTML|quote=By using Viisage software, police matched 19 people's faces to photos of people arrested in the past for minor pickpocketing, fraud and other charges. They weren't charged with any game-day misdeeds.  THIS IS A FARCE}}</ref><ref name="Krause2">{{cite news|url=http://www.enterstageright.com/archive/articles/0102/0102facerecog.htm|title=Is face recognition just high-tech snake oil?|last=Krause|first=Mike|date=January 14, 2002|newspaper=Enter Stage Right|access-date=June 30, 2011|archive-url=https://web.archive.org/web/20020124050149/http://www.enterstageright.com/archive/articles/0102/0102facerecog.htm|archive-date=January 24, 2002|url-status=live|issn=1488-1756}}</ref>
+[[File:Disney Facial Recognition 20 April 2021.jpg|thumb|right|Disney's [[Magic Kingdom]], near [[Orlando, Florida]], during a trial of a facial recognition technology for park entry]]
+जनवरी 2001 में [[ अमेरिकी फ़ुटबॉल |अमेरिकी फ़ुटबॉल]] चैंपियनशिप गेम [[ सुपर बाउल XXXV |सुपर बाउल]]  में, [[ टैम्पा बे, फ़्लोरिडा |टैम्पा बे, फ़्लोरिडा]] में पुलिस ने विसाजचेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर का उपयोग इस कार्यक्रम में उपस्थिति में संभावित अपराधियों और आतंकवादियों की खोज के लिए किया। नाबालिग आपराधिक रिकॉर्ड वाले 19 लोगों की संभावित रूप से पहचान की गई<ref>{{cite news|url=http://www.sptimes.com/News/021601/TampaBay/Face_scans_match_few_.shtml|title=Face scans match few suspects|last=Greene|first=Lisa|date=February 15, 2001|newspaper=St. Petersburg Times|access-date=June 30, 2011|archive-url=https://web.archive.org/web/20141130123749/http://www.sptimes.com/News/021601/TampaBay/Face_scans_match_few_.shtml|archive-date=November 30, 2014|url-status=live|format=SHTML|quote=By using Viisage software, police matched 19 people's faces to photos of people arrested in the past for minor pickpocketing, fraud and other charges. They weren't charged with any game-day misdeeds.  THIS IS A FARCE}}</ref><ref name="Krause2">{{cite news|url=http://www.enterstageright.com/archive/articles/0102/0102facerecog.htm|title=Is face recognition just high-tech snake oil?|last=Krause|first=Mike|date=January 14, 2002|newspaper=Enter Stage Right|access-date=June 30, 2011|archive-url=https://web.archive.org/web/20020124050149/http://www.enterstageright.com/archive/articles/0102/0102facerecog.htm|archive-date=January 24, 2002|url-status=live|issn=1488-1756}}</ref>
 फ़ोटो प्रबंधन सॉफ़्टवेयर द्वारा फ़ोटो के विषयों की पहचान करने के लिए चेहरा पहचान प्रणाली का भी उपयोग किया गया है, व्यक्ति द्वारा छवियों को खोजने जैसी सुविधाओं को सक्षम करने के साथ-साथ फ़ोटो में उनकी उपस्थिति का पता चलने पर किसी विशिष्ट संपर्क के साथ फ़ोटो साझा करने का सुझाव भी दिया गया है।<ref>{{Cite news|url=https://www.theverge.com/2017/7/28/16055418/microsoft-windows-10-photos-app-ai-image-sorting|title=Windows 10's Photos app is getting smarter image search just like Google Photos|work=The Verge|access-date=November 2, 2017}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://techcrunch.com/2017/05/17/google-photos-upgraded-with-new-sharing-features-photo-books-and-google-lens/|title=Google Photos upgraded with new sharing features, photo books, and Google&nbsp;Lens|last=Perez|first=Sarah|work=TechCrunch|access-date=November 2, 2017|language=en}}</ref> 2008 तक चेहरे की पहचान प्रणाली को आम तौर पर [[ बर्गलर अलार्म |सुरक्षा प्रणालियों]] में अभिगम नियंत्रण के रूप में उपयोग किया जाता था<ref name="Animetrics2">{{cite web|url=http://www.animetrics.com/technology/frapplications.html|title=Face Recognition Applications|publisher=Animetrics|access-date=June 4, 2008|archive-url=https://web.archive.org/web/20080713020541/http://www.animetrics.com/Technology/FRapplications.html|archive-date=July 13, 2008|url-status=dead}}</ref>
@@ Line 167: / Line 179: @@
 अगस्त 2020 में, संयुक्त राज्य अमेरिका में COVID-19 महामारी के बीच, न्यूयॉर्क और लॉस एंजिल्स के अमेरिकी फुटबॉल स्टेडियमों ने आगामी मैचों के लिए चेहरे की पहचान की स्थापना की घोषणा की। इसका उद्देश्य प्रवेश प्रक्रिया को यथासंभव स्पर्श रहित बनाना है<ref>{{Cite news|last=Olson|first=Parmy|date=August 1, 2020|title=Facial Recognition's Next Big Play: the Sports Stadium|language=en-US|work=The Wall Street Journal|url=https://www.wsj.com/articles/facial-recognitions-next-big-play-the-sports-stadium-11596290400|access-date=August 3, 2020|issn=0099-9660}}</ref> डिज्नी के [[ मैजिक किंगडम |मैजिक किंगडम]] , [[ के पास ऑरलैंडो, फ्लोरिडा |के पास ऑरलैंडो, फ्लोरिडा]] ने भी इसी तरह महामारी के दौरान एक स्पर्श रहित अनुभव बनाने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक के परीक्षण की घोषणा की; परीक्षण मूल रूप से 23 मार्च और 23 अप्रैल, 2021 के बीच होने वाला था, लेकिन सीमित समय सीमा अप्रैल के अंत तक हटा दी गई थी<ref>{{cite web |title=Facial Recognition Technology Test |url=https://disneyworld.disney.go.com/guest-services/park-entry-test/ |website=Walt Disney World Park Entry Technology Test |publisher=Disney |access-date=April 22, 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210422135841/https://disneyworld.disney.go.com/guest-services/park-entry-test/ |url-status=dead |archive-date=April 22, 2021}}</ref>
 == फायदे और नुकसान ==
@@ Line 180: / Line 191: @@
 यदि [[ चेहरे के भाव |चेहरे के भाव]] सेकेंड में भिन्न होते हैं, तो चेहरा पहचानना कम प्रभावी होता है। एक बड़ी मुस्कान सिस्टम को कम प्रभावी बना सकती है। उदाहरण के लिए: कनाडा ने 2009 में पासपोर्ट फोटो में केवल तटस्थ चेहरे के भाव की अनुमति दी थी<ref>{{cite web|url=http://www.ppt.gc.ca/cdn/photos.aspx?lang=eng|title=Passport Canada – Photos|publisher=passportcanada.gc.ca|archive-url=https://web.archive.org/web/20090301054020/http://www.ppt.gc.ca/cdn/photos.aspx?lang=eng|archive-date=March 1, 2009|url-status=dead}}<!--  ?--</ref>
-शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में भी अनिश्चितता है। शोधकर्ता कई विषयों से लेकर कई विषयों और कुछ सौ छवियों से लेकर हजारों छवियों तक का उपयोग कर सकते हैं। शोधकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे एक-दूसरे को उपयोग किए गए डेटासेट उपलब्ध कराएं, या कम से कम एक मानक डेटासेट रखें<ref name="Albiol2">एल्बिओल, ए।, एल्बिओल, ए।, ओलिवर, जे।, मोसी, जेएम (2012)। [https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/56627/kinect.pdf?sequence=3 अलग-अलग कैमरों में कौन है: गहराई वाले कैमरों का उपयोग करके लोग फिर से पहचानते हैं]। कंप्यूटर विजन, आईईटी। खंड 6(5), 378-387</ref>
+शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में भी अनिश्चितता है। शोधकर्ता कई विषयों से लेकर कई विषयों और कुछ सौ छवियों से लेकर हजारों छवियों तक का उपयोग कर सकते हैं। शोधकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे एक-दूसरे को उपयोग किए गए आकड़ाकोष उपलब्ध कराएं, या कम से कम एक मानक डेटासेट रखें<ref name="Albiol2">एल्बिओल, ए।, एल्बिओल, ए।, ओलिवर, जे।, मोसी, जेएम (2012)। [https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/56627/kinect.pdf?sequence=3 अलग-अलग कैमरों में कौन है: गहराई वाले कैमरों का उपयोग करके लोग फिर से पहचानते हैं]। कंप्यूटर विजन, आईईटी। खंड 6(5), 378-387</ref>
 द्विआधारी लिंग धारणा के आधार पर बनाए रखने और न्याय करने के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली की आलोचना की गई है।<ref name=":1{{Cite web|title=Facial recognition software has a gender problem|url=https://www.nsf.gov/discoveries/disc_summ.jsp?cntn_id=299486|access-date=May 9, 2021|website=nsf.gov|language=English}}</ref"></ref><ref>{{Cite journal|last=Rehnman|first=Jenny|title=The role of gender in face recognition|url=https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:196786/FULLTEXT01.pdf|pages=69}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Mishra|first1=Maruti V.|last2=Likitlersuang|first2=Jirapat|last3=Wilmer|first3=Jeremy B.|last4=Cohan|first4=Sarah|last5=Germine|first5=Laura|last6=DeGutis|first6=Joseph M.|date=November 29, 2019|title=Gender Differences in Familiar Face Recognition and the Influence of Sociocultural Gender Inequality|journal=Scientific Reports|language=en|volume=9|issue=1|pages=17884|doi=10.1038/s41598-019-54074-5|pmid=31784547|pmc=6884510|bibcode=2019NatSR...917884M|issn=2045-2322|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite web|date=August 27, 2020|title=Facing gender bias in facial recognition technology|url=https://www.helpnetsecurity.com/2020/08/27/facial-recognition-bias/|access-date=May 9, 2021|website=Help Net Security|language=en-US}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Palmer|first1=Matthew A.|last2=Brewer|first2=Neil|last3=Horry|first3=Ruth|date=March 2013|title=Understanding gender bias in face recognition: Effects of divided attention at encoding|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001691813000231|journal=Acta Psychologica|language=en|volume=142|issue=3|pages=362–369|doi=10.1016/j.actpsy.2013.01.009|pmid=23422290|issn=0001-6918}}</ref><ref><nowiki>{{Cite web |  title=क्यों जेंडर-न्यूट्रल फेशियल रिकॉग्निशन बदलेगा हम टेक्नोलॉजी को कैसे देखते हैं |  url=</nowiki>https://www.technologynetworks.com/informatics/articles/why-gender-neutral-facial-recognition-will-change- कैसे-कैसेई-लुक-एट-टेक्नोलॉजी-332962 |  एक्सेस-डेट = 9 मई, 2021 |  वेबसाइट=टेक्नोलॉजी नेटवर्क्स से सूचना विज्ञान |  भाषा=एन}</ref><ref><nowiki>{{Cite web|title=Facial Recognition | लैंगिक नवाचार |  url=</nowiki>https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/facial.html |  access-date=9 मई, 2021 |  वेबसाइट=genderedinnovations.stanford.edu}</ref><ref>{{Cite journal|last=Mason|first=Susan E.|date=September 27, 2007|title=Age and gender as factors in facial recognition and identification|url=https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610738608259453|journal=Experimental Aging Research|volume=12|issue=3|pages=151–154|language=en|doi=10.1080/03610738608259453|pmid=3830234}}</ref><ref name=":23{{Citation|title=Facial recognition software has a gender problem|url=https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-10/uoca-frs102919.php|language=en|access-date=May 9, 2021}}</ref"></ref> [[ सिजेंडर |सिजेंडर]] व्यक्तियों के चेहरों को नर या मादा में वर्गीकृत करते समय, ये सिस्टम अक्सर बहुत सटीक होते हैं<ref name=":1" /> हालांकि  विपरीतलिंगी और [[ गैर-बाइनरी लिंग |गैर-बाइनरी]] लोगों के[[ लिंग पहचान | लिंग पहचान]] को निर्धारित करने में आम तौर पर भ्रमित या असमर्थ थे<ref name=":1" />  [[ लिंग भूमिका |लिंग मानदंड]] इन प्रणालियों द्वारा बनाए रखा जा रहा है, यहां तक कि जब लंबे बालों वाले एक सिजेंडर पुरुष की तस्वीर दिखाई जाती है, तो कलन विधि को छोटे बाल वाले पुरुषों के लिंग मानदंड का पालन करने के बीच विभाजित किया गया था, और [[ मर्दानगी |मर्दाना]] चेहरे की विशेषताएं और भ्रमित हो गईं<ref name=":1 /<ref name=" :23="" /> लोगों का यह आकस्मिक गलतलिंग उन लोगों के लिए बहुत हानिकारक हो सकता है, जो अपने [[ सेक्स असाइनमेंट |सेक्स को जन्म]] पर असाइन नहीं करते हैं, उनकी लिंग पहचान को अनदेखा और अमान्य कर देते हैं। यह उन लोगों के लिए भी हानिकारक है जो पारंपरिक और पुराने लिंग मानदंडों को नहीं मानते हैं, क्योंकि यह उनकी लिंग पहचान की परवाह किए बिना उनकी [[ लिंग अभिव्यक्ति |लिंग अभिव्यक्ति]] को अमान्य कर देता है।
 === अप्रभावीता ===
-प्रौद्योगिकी के आलोचकों की शिकायत है कि न्यूहैम योजना के लंदन बरो में, {{As of|2004|lc=on}}, बरो में रहने वाले सिस्टम के डेटाबेस में कई अपराधियों के बावजूद, एक भी अपराधी को कभी नहीं पहचाना और सिस्टम कई वर्षों से चल रहा है। एक बार नहीं, जहां तक पुलिस को पता है, न्यूहैम के स्वचालित चेहरा पहचान प्रणाली ने एक जीवित लक्ष्य देखा है।<ref name="Krause2" /><ref>{{cite news|url=https://www.theguardian.com/Archive/Article/0,4273,4432506,00.htm|title=Robo cop|last=Meek|first=James|date=June 13, 2002|publisher=UK Guardian newspaper|location=London}}</ref> यह जानकारी उन दावों के विरोध में प्रतीत होती है कि सिस्टम को अपराध में 34% की कमी का श्रेय दिया गया था (इसलिए इसे बर्मिंघम में भी क्यों लागू किया गया था)<ref>{{cite news|url=http://www.allbusiness.com/government/government-bodies-offices-regional/6 [[39-1.html|title=Birmingham City Centre CCTV Installs Visionics' FaceIt|date=June 2, 2008|publisher=Business Wire}}</ref>
+प्रौद्योगिकी के आलोचकों की शिकायत है कि न्यूहैम योजना के लंदन बरो में, {{As of|2004|lc=on}}, बरो में रहने वाले सिस्टम के आकड़ाकोष में कई अपराधियों के बावजूद, एक भी अपराधी को कभी नहीं पहचाना और सिस्टम कई वर्षों से चल रहा है। एक बार नहीं, जहां तक पुलिस को पता है, न्यूहैम के स्वचालित चेहरा पहचान प्रणाली ने एक जीवित लक्ष्य देखा है।<ref name="Krause2" /><ref>{{cite news|url=https://www.theguardian.com/Archive/Article/0,4273,4432506,00.htm|title=Robo cop|last=Meek|first=James|date=June 13, 2002|publisher=UK Guardian newspaper|location=London}}</ref> यह जानकारी उन दावों के विरोध में प्रतीत होती है कि सिस्टम को अपराध में 34% की कमी का श्रेय दिया गया था (इसलिए इसे बर्मिंघम में भी क्यों लागू किया गया था)<ref>{{cite news|url=http://www.allbusiness.com/government/government-bodies-offices-regional/6 [[39-1.html|title=Birmingham City Centre CCTV Installs Visionics' FaceIt|date=June 2, 2008|publisher=Business Wire}}</ref>
 में स्थानीय पुलिस विभाग द्वारा [[ टैम्पा, फ़्लोरिडा |टैम्पा]] ,फ़्लोरिडा में एक प्रयोग के भी इसी तरह के निराशाजनक परिणाम थे।<ref name="Krause2" /> बोस्टन के [[ लोगान अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डे |लोगान हवाई अड्डे]] पर एक प्रणाली को 2003 में दो साल की टेस्ट अवधि के दौरान कोई भी मैच बनाने में विफल रहने के बाद बंद कर दिया गया था।<ref>{{cite news|url=https://pqasb.pqarchiver.com/USAToday/access/391952771.html?dids=391952771:391952771&FMT=ABS&FMTS=ABS:FT&date=Sep+2%2C+2003&author=Richard+Willing&pub=USA+TODAY&edition=&startpage=A.03&desc=Airport+anti-terror+systems+flub+tests+%3B+Face-recognition+technology+fails+to+flag+%27suspects%27|title=Airport anti-terror systems flub tests; Face-recognition technology fails to flag 'suspects'|last=Willing|first=Richard|date=September 2, 2003|access-date=September 17, 2007|newspaper=USA Today|format=Abstract|archive-date=October 1, 2007|archive-url=https://web.archive.org/web/20071001050407/http://pqasb.pqarchiver.com/USAToday/access/391952771.html?dids=391952771%3A391952771&FMT=ABS&FMTS=ABS%3AFT&date=Sep+2%2C+2003&author=Richard+Willing&pub=USA+TODAY&edition=&startpage=A.03&desc=Airport+anti-terror+systems+flub+tests+%3B+Face-recognition+technology+fails+to+flag+%27suspects%27|url-status=dead}}</ref>
@@ Line 209: / Line 220: @@
 {{asof|2018}}, यह अभी भी विवादित है कि चेहरे की पहचान तकनीक रंग के लोगों पर कम सटीक रूप से काम करती है या नहीं<ref>{{Cite magazine|url=https://www.wired.com/story/photo-algorithms-id-white-men-fineblack-women-not-so-much/|title=Photo Algorithms ID White Men Fine—Black Women, Not So Much|magazine=WIRED|access-date=April 10, 2018|language=en-US}}</ref>  [[ जॉय बुओलामविनी |जॉय बुओलामविनी]] (एमआईटी मीडिया लैब) और [[ टिमनीट गेब्रू |टिमनीट गेब्रू]] (माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च) के एक अध्ययन में पाया गया कि तीन व्यावसायिक चेहरे की पहचान प्रणालियों के भीतर रंग की महिलाओं के लिए लिंग पहचान के लिए त्रुटि दर 23.8% से 36% तक थी, जबकि लाइटर के लिए -चमड़ी वाले पुरुषों में यह 0.0 से 1.6% के बीच था। पुरुषों (91.9%) की पहचान के लिए समग्र सटीकता दर महिलाओं (79.4%) की तुलना में अधिक थी, और किसी भी प्रणाली में लिंग की गैर-द्विआधारी समझ को समायोजित नहीं किया गया था।<ref>{{cite conference|url=http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a.html|title=Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification|author1=Joy Buolamwini|author2=Timnit Gebru|year=2018|book-title=Proceedings of Machine Learning Research |volume=81|pages=77–91|language=en|access-date=March 8, 2018|ref=ISSN 1533-7928}}</ref> इसने यह भी दिखाया कि व्यावसायिक चेहरे की पहचान के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटासेट व्यापक आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करते थे और हल्के-चमड़ी वाले पुरुषों की ओर झुके हुए थे। हालांकि, एक अन्य अध्ययन से पता चला है कि देश भर के कानून प्रवर्तन कार्यालयों को बेचे जाने वाले कई वाणिज्यिक चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर में गोरे लोगों की तुलना में काले लोगों के लिए कम झूठी गैर-मिलान दर थी।<ref>{{Cite web|url=https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/IR/nistir7709.pdf|title=Report on the Evaluation of 2D Still-Image Face Recognition Algorithms|last1=Grother|first1=Patrick|last2=Quinn|first2=George|date=August 24, 2011|website=National Institute of Standards and Technology|last3=Phillips|first3=P. Jonathon}}</ref>
-विशेषज्ञों को डर है कि चेहरा पहचान प्रणाली वास्तव में नागरिकों को नुकसान पहुंचा सकती है, पुलिस का दावा है कि वे रक्षा करने की कोशिश कर रहे हैं<ref>{{Cite web|url=https://www.theguardian.com/inequality/2017/aug/08/rise-of-the-racist-robots-how-ai-is-learning-all-our-worst-impulses|title=Rise of the racist robots – how AI is learning all our worst impulses|last=Buranyi|first=Stephen|date=August 8, 2017|website=The Guardian|language=en|access-date=April 10, 2018}}</ref> इसे एक अपूर्ण बायोमेट्रिक माना जाता है, और जॉर्ज टाउन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता क्लेयर गारवी द्वारा किए गए एक अध्ययन में, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि वैज्ञानिक समुदाय में कोई सहमति नहीं है कि यह किसी की सकारात्मक पहचान प्रदान करता है।<ref name=":4{{Cite web|url=https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/04/racist-facial-recognition-white-coders-black-people-police|title=How white engineers built racist code – and why it's dangerous for black people|last=Brel|first=Ali|date=December 4, 2017|website=The Guardian|language=en|access-date=April 10, 2018}}</ref> यह माना जाता है कि इस तकनीक में त्रुटि के इतने बड़े मार्जिन के साथ, कानूनी अधिवक्ताओं और चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर कंपनियों दोनों का कहना है कि प्रौद्योगिकी को मामले के केवल एक हिस्से की आपूर्ति करनी चाहिए  कोई सबूत नहीं जिससे किसी व्यक्ति की गिरफ्तारी हो सकती है<ref name=":4 /> चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी कंपनियों को नस्लीय पक्षपातपूर्ण परीक्षण की आवश्यकताओं के लिए नियमों की कमी कानून प्रवर्तन में उपयोग को अपनाने में एक महत्वपूर्ण दोष हो सकती है। [[ साइबरएक्सट्रूडर |साइबरएक्सट्रूडर]] , एक कंपनी जो खुद को कानून प्रवर्तन के लिए विपणन करती है, ने कहा कि उन्होंने अपने सॉफ़्टवेयर में पूर्वाग्रह पर परीक्षण या शोध नहीं किया था। साइबरएक्सट्रूडर ने नोट किया कि कुछ त्वचा के रंग सॉफ्टवेयर के लिए प्रौद्योगिकी की वर्तमान सीमाओं के साथ पहचानना अधिक कठिन हैं। जिस तरह बहुत गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों को चेहरे की पहचान के माध्यम से उच्च महत्व के साथ पहचानना मुश्किल होता है, उसी तरह बहुत पीली त्वचा वाले व्यक्ति समान होते हैं, ब्लेक सेनफ्टेन ने कहाआर, साइबरएक्सट्रूडर में एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर<ref name=":4 /> यूनाइटेड स्टेट्स नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड एंड टेक्नोलॉजी (एनआईएसटी) ने एफआरटी सिस्टम 1:1 सत्यापन का व्यापक परीक्षण किया<ref name="meilee.ngan@nist.gov{{Cite web|date=2016-12-14|title=Face Recognition Vendor Test (FRVT) Ongoing|url=https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt-ongoing|access-date=2022-02-15|website=NIST|language=en}}</ref> और 1: कई पहचान<ref name="meilee.ngan@nist.gov /> इसने विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में एफआरटी की भिन्न सटीकता के लिए भी परीक्षण किया। स्वतंत्र अध्ययन वर्तमान में संपन्न हुआ, किसी भी FRT प्रणाली में 100% सटीकता नहीं है<ref>{{Cite journal|last=Grother|first=Patrick J.|last2=Ngan|first2=Mei L.|last3=Hanaoka|first3=Kayee K.|date=2019-12-19|title=Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects|url=https://www.nist.gov/publications/face-recognition-vendor-test-part-3-demographic-effects|language=en}}</ref>
+विशेषज्ञों को डर है कि चेहरा पहचान प्रणाली वास्तव में नागरिकों को नुकसान पहुंचा सकती है, पुलिस का दावा है कि वे रक्षा करने की कोशिश कर रहे हैं<ref>{{Cite web|url=https://www.theguardian.com/inequality/2017/aug/08/rise-of-the-racist-robots-how-ai-is-learning-all-our-worst-impulses|title=Rise of the racist robots – how AI is learning all our worst impulses|last=Buranyi|first=Stephen|date=August 8, 2017|website=The Guardian|language=en|access-date=April 10, 2018}}</ref> इसे एक अपूर्ण बायोमेट्रिक माना जाता है, और जॉर्ज टाउन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता क्लेयर गारवी द्वारा किए गए एक अध्ययन में, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि वैज्ञानिक समुदाय में कोई सहमति नहीं है कि यह किसी की सकारात्मक पहचान प्रदान करता है।<ref name=":4{{Cite web|url=https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/04/racist-facial-recognition-white-coders-black-people-police|title=How white engineers built racist code – and why it's dangerous for black people|last=Brel|first=Ali|date=December 4, 2017|website=The Guardian|language=en|access-date=April 10, 2018}}</ref> यह माना जाता है कि इस तकनीक में त्रुटि के इतने बड़े मार्जिन के साथ, कानूनी अधिवक्ताओं और चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर कंपनियों दोनों का कहना है कि प्रौद्योगिकी को मामले के केवल एक हिस्से की आपूर्ति करनी चाहिए  कोई सबूत नहीं जिससे किसी व्यक्ति की गिरफ्तारी हो सकती है<ref name=":4 /> चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी कंपनियों को नस्लीय पक्षपातपूर्ण परीक्षण की आवश्यकताओं के लिए नियमों की कमी कानून प्रवर्तन में उपयोग को अपनाने में एक महत्वपूर्ण दोष हो सकती है। [[ साइबरएक्सट्रूडर |साइबरएक्सट्रूडर]], एक कंपनी जो खुद को कानून प्रवर्तन के लिए विपणन करती है, ने कहा कि उन्होंने अपने सॉफ़्टवेयर में पूर्वाग्रह पर परीक्षण या शोध नहीं किया था। साइबरएक्सट्रूडर ने नोट किया कि कुछ त्वचा के रंग सॉफ्टवेयर के लिए प्रौद्योगिकी की वर्तमान सीमाओं के साथ पहचानना अधिक कठिन हैं। जिस तरह बहुत गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों को चेहरे की पहचान के माध्यम से उच्च महत्व के साथ पहचानना मुश्किल होता है, उसी तरह बहुत पीली त्वचा वाले व्यक्ति समान होते हैं, ब्लेक सेनफ्टेन ने कहाआर, साइबरएक्सट्रूडर में एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर<ref name=":4 /> यूनाइटेड स्टेट्स नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड एंड टेक्नोलॉजी (एनआईएसटी) ने एफआरटी सिस्टम 1:1 सत्यापन का व्यापक परीक्षण किया<ref name="meilee.ngan@nist.gov{{Cite web|date=2016-12-14|title=Face Recognition Vendor Test (FRVT) Ongoing|url=https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt-ongoing|access-date=2022-02-15|website=NIST|language=en}}</ref> और 1: कई पहचान<ref name="meilee.ngan@nist.gov /> इसने विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में एफआरटी की भिन्न सटीकता के लिए भी परीक्षण किया। स्वतंत्र अध्ययन वर्तमान में संपन्न हुआ, किसी भी FRT प्रणाली में 100% सटीकता नहीं है<ref>{{Cite journal|last=Grother|first=Patrick J.|last2=Ngan|first2=Mei L.|last3=Hanaoka|first3=Kayee K.|date=2019-12-19|title=Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects|url=https://www.nist.gov/publications/face-recognition-vendor-test-part-3-demographic-effects|language=en}}</ref>
 === डेटा सुरक्षा ===
-में, [[ पेरू |पेरू]] ने व्यक्तिगत डेटा संरक्षण के लिए कानून पारित किया, जो बायोमेट्रिक जानकारी को परिभाषित करता है जिसका उपयोग किसी व्यक्ति को संवेदनशील डेटा के रूप में पहचानने के लिए किया जा सकता है। 2012 में, [[ कोलम्बिया |कोलम्बिया]] ने एक व्यापक डेटा संरक्षण कानून पारित किया जो जैवमितीय डेटा को संवेदनशील जानकारी के रूप में परिभाषित करता है<ref name="Cambridge University Press"/> यूरोपीय संघ के 2016  [[ सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन |सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन]] (जीडीपीआर) के अनुच्छेद 9 (1) के अनुसार एक प्राकृतिक व्यक्ति की विशिष्ट पहचान के उद्देश्य से जैवमितीय[[ बायोमेट्रिक डेटा | डेटा]] का प्रसंस्करण संवेदनशील है और इस तरह से संसाधित चेहरे की पहचान डेटा संवेदनशील व्यक्तिगत हो जाता है। जानकारी। जीडीपीआर के [[ यूरोपीय संघ के सदस्य राज्यों |यूरोपीय संघ के सदस्य राज्यों]] के कानून में पारित होने के जवाब में, यूरोपीय संघ के शोधकर्ताओं ने चिंता व्यक्त की कि अगर उन्हें जीडीपीआर के तहत उनके चेहरे की पहचान डेटा के प्रसंस्करण के लिए व्यक्ति की सहमति प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो [[ के पैमाने पर एक चेहरा डेटाबेस मेगाफेस |के पैमाने पर एक चेहरा आकड़ाकोष मेगाफेस]] को फिर कभी स्थापित नहीं किया जा सका<ref>{{Cite book|title=Data Protection and Privacy: The Internet of Bodies |editor=Ronald Leenes |editor2=Rosamunde van Brakel |editor3=Serge Gutwirth |editor4=Paul de Hert|publisher=Bloomsbury Publishing|year=2018|isbn=9781509926213|pages=176}}</ref> सितंबर 2019 में  [[ स्वीडिश डेटा प्रोटेक्शन अथॉरिटी |स्वीडिश डेटा प्रोटेक्शन अथॉरिटी]] (डीपीए) ने एक स्कूल के खिलाफ ईयू के [[ जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन |जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन]] (जीडीपीआर) के उल्लंघन के लिए अपना पहला वित्तीय दंड जारी किया, जो समय लेने वाली रोल कॉल को बदलने के लिए तकनीक का उपयोग कर रहा था। कक्षा। डीपीए ने पाया कि स्कूल ने अवैध रूप से अपने छात्रों के जैवमतिय[[ बायोमेट्रिक डेटा | डेटा]] को एक प्रभाव मूल्यांकन पूरा किए बिना प्राप्त किया। इसके अलावा स्कूल ने डीपीए को पायलट योजना से अवगत नहीं कराया। 200,000 एसईके जुर्माना (€19,000/''21,000) जारी किया गया था<ref>{{Cite web|url=https://www.compliancejunction.com/unlawful-use-of-facial-recognition-technology-lead-to-gdpr-penalty-in-sweden/|title=Unlawful Use of Facial Recognition Technology Lead to GDPR Penalty in Sweden|date=September 1, 2019|website=Compliance Junction|language=en-US|access-date=September 20, 2019}}</ref>
+में, [[ पेरू |पेरू]] ने व्यक्तिगत डेटा संरक्षण के लिए कानून पारित किया, जो बायोमेट्रिक जानकारी को परिभाषित करता है जिसका उपयोग किसी व्यक्ति को संवेदनशील डेटा के रूप में पहचानने के लिए किया जा सकता है। 2012 में, [[ कोलम्बिया |कोलम्बिया]] ने एक व्यापक डेटा संरक्षण कानून पारित किया जो जैवमितीय डेटा को संवेदनशील जानकारी के रूप में परिभाषित करता है<ref name="Cambridge University Press"/> यूरोपीय संघ के 2016  [[ सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन |सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन]] (जीडीपीआर) के अनुच्छेद 9 (1) के अनुसार एक प्राकृतिक व्यक्ति की विशिष्ट पहचान के उद्देश्य से जैवमितीय[[ बायोमेट्रिक डेटा | डेटा]] का प्रसंस्करण संवेदनशील है और इस तरह से संसाधित चेहरे की पहचान डेटा संवेदनशील व्यक्तिगत हो जाता है। जानकारी जीडीपीआर के [[ यूरोपीय संघ के सदस्य राज्यों |यूरोपीय संघ के सदस्य राज्यों]] के कानून में पारित होने के जवाब में, यूरोपीय संघ के शोधकर्ताओं ने चिंता व्यक्त की कि अगर उन्हें जीडीपीआर के तहत उनके चेहरे की पहचान डेटा के प्रसंस्करण के लिए व्यक्ति की सहमति प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, [[ के पैमाने पर एक चेहरा डेटाबेस मेगाफेस |पैमाने पर एक चेहरा आकड़ाकोष मेगाफेस]] को फिर कभी स्थापित नहीं किया जा सका<ref>{{Cite book|title=Data Protection and Privacy: The Internet of Bodies |editor=Ronald Leenes |editor2=Rosamunde van Brakel |editor3=Serge Gutwirth |editor4=Paul de Hert|publisher=Bloomsbury Publishing|year=2018|isbn=9781509926213|pages=176}}</ref> सितंबर 2019 में [[ स्वीडिश डेटा प्रोटेक्शन अथॉरिटी |स्वीडिश डेटा प्रोटेक्शन अथॉरिटी]] (डीपीए) ने एक स्कूल के खिलाफ ईयू के [[ जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन |जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन]] (जीडीपीआर) के उल्लंघन के लिए अपना पहला वित्तीय दंड जारी किया, जो समय लेने वाली रोल कॉल को बदलने के लिए तकनीक का उपयोग कर रहा था। कक्षा। डीपीए ने पाया कि स्कूल ने अवैध रूप से अपने छात्रों के जैवमतिय[[ बायोमेट्रिक डेटा | डेटा]] को एक प्रभाव मूल्यांकन पूरा किए बिना प्राप्त किया। इसके अलावा स्कूल ने डीपीए को पायलट योजना से अवगत नहीं कराया। 200,000 एसईके जुर्माना (€19,000/''21,000) जारी किया गया था<ref>{{Cite web|url=https://www.compliancejunction.com/unlawful-use-of-facial-recognition-technology-lead-to-gdpr-penalty-in-sweden/|title=Unlawful Use of Facial Recognition Technology Lead to GDPR Penalty in Sweden|date=September 1, 2019|website=Compliance Junction|language=en-US|access-date=September 20, 2019}}</ref>
 संयुक्त राज्य अमेरिका में कई अमेरिकी राज्यों ने जैवमतिय डेटा की गोपनीयता की रक्षा के लिए कानून पारित किए हैं। उदाहरणों में इलिनोइस  [[ बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम |बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम]] (बीआईपीए) और [[ कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम |कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम]] (सीसीपीए) शामिल हैं।<ref>{{Cite book|title=Identity Management with Biometrics: Explore the latest innovative solutions to provide secure identification and authentication |first1=Lisa |last1=Bock|publisher=Packt Publishing|year=2020|isbn= 9781839213212|pages=320}}</ref> मार्च 2020 में कैलिफोर्निया के निवासियों ने [[ क्लियरव्यू एआई |क्लियरव्यू एआई]] के खिलाफ [[ क्लास एक्शन |क्लास एक्शन]] दायर किया, जिसमें आरोप लगाया गया कि कंपनी ने अवैध रूप से जैवमितीय डेटा ऑनलाइन एकत्र किया था और चेहरा पहचान तकनीक की मदद से जैवमितीय डेटा का एक डेटाबेस बनाया था जिसे कंपनियों और पुलिस बलों को बेचा गया था। उस समय क्लियरव्यू एआई को पहले से ही बीआईपी के तहत दो मुकदमों का सामना करना पड़ा था<ref>{{Cite web|url=https://www.biometricupdate.com/202003/california-residents-file-class-action-against-clearview-ai-biometric-data-collection-citing-ccpa|title=California residents file class action against Clearview AI biometric data collection citing CCPA|last= Pascu|first=Luana|date=March 16, 2020|website=BiometricUpdate.com|access-date=October 25, 2020}}</ref> और[[ व्यक्तिगत सूचना संरक्षण और इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ अधिनियम ]] (पीआईपीईडीए) के अनुपालन के लिए कनाडा के गोपनीयता आयुक्त द्वारा एक जांच<ref>{{Cite web|url=https://www.biometricupdate.com/202002/canadian-privacy-commissioners-investigate-clearview-ai-develop-guidance-for-police-use-of-biometrics|title=Canadian Privacy Commissioners investigate Clearview AI, develop guidance for police use of biometrics|last= Burt|first=Chris|date=February 24, 2020|website=BiometricUpdate.com|access-date=October 25, 2020}}</ref>
 == चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग पर प्रतिबंध ==
-मई 2019 में, सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया पुलिस और अन्य स्थानीय सरकारी एजेंसियों के उपयोग के लिए चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर के उपयोग पर प्रतिबंध लगाने वाला पहला प्रमुख संयुक्त राज्य अमेरिका का शहर बन गया।<ref>{{Cite news|last1=Conger|first1=Kate|url=https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html|title=San Francisco Bans Facial Recognition Technology|date=May 14, 2019|work=The New York Times|access-date=March 26, 2020|last2=Fausset|first2=Richard|language=en-US|issn=0362-4331|last3=Kovaleski|first3=Serge F.}}</ref> सैन फ्रांसिस्को पर्यवेक्षक,  [[ हारून पेस्किन ]], ने ऐसे नियम पेश किए जिनके लिए एजेंसियों को  [[ निगरानी ]] प्रौद्योगिकी खरीदने के लिए  [[ सैन फ्रांसिस्को बोर्ड ऑफ सुपरवाइजर्स ]] से अनुमोदन प्राप्त करने की आवश्यकता होगी।<ref name=":03{{Cite magazine|url=https://www.wired.com/story/san-francisco-bans-use-facial-recognition-tech/|title=San Francisco Bans Agency Use of Facial Recognition Tech|magazine=Wired|access-date=March 26, 2020|language=en|issn=1059-1028}}</ref> विनियमों के लिए यह भी आवश्यक है कि एजेंसियां सार्वजनिक रूप से नई निगरानी तकनीक के लिए इच्छित उपयोग का खुलासा करें<ref name=":03 /> जून 2019 में,  [[ सोमरविले, मैसाचुसेट्स |  सोमरविले ]], मैसाचुसेट्स संयुक्त राज्य अमेरिका के  [[ पूर्वी तट |  पूर्वी तट ]] पर सरकारी उपयोग के लिए चेहरा निगरानी सॉफ्टवेयर पर प्रतिबंध लगाने वाला पहला शहर बन गया।<ref name=":12{{Cite web|url=https://www.wbur.org/bostonomix/2019/06/28/somerville-bans-government-use-of-facial-recognition-tech|title=Somerville Bans Government Use Of Facial Recognition Tech|website=wbur.org|language=en|access-date=March 26, 2020}}</ref> विशेष रूप से पुलिस जांच और नगरपालिका निगरानी में<ref name=":22{{Cite web|url=https://www.bostonglobe.com/metro/2019/06/27/somerville-city-council-passes-facial-recognition-ban/SfaqQ7mG3DGulXonBHSCYK/story.html|title=Somerville City Council passes facial recognition ban – The Boston Globe|website=The Boston Globe|language=en-US|access-date=March 26, 2020}}</ref> जुलाई 2019 में,  [[ ओकलैंड, कैलिफ़ोर्निया ]] ने शहर के विभागों द्वारा चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया<ref>{{Cite web|url=https://www.vice.com/en_us/article/zmpaex/oakland-becomes-third-us-city-to-ban-facial-recognition-xz|title=Oakland Becomes Third U.S. City to Ban Facial Recognition|last=Haskins|first=Caroline|date=July 17, 2019|website=Vice|language=en|access-date=April 11, 2020}}</ref>
+मई 2019 में, सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया पुलिस और अन्य स्थानीय सरकारी एजेंसियों के उपयोग के लिए चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर के उपयोग पर प्रतिबंध लगाने वाला पहला प्रमुख संयुक्त राज्य अमेरिका का शहर बन गया।<ref>{{Cite news|last1=Conger|first1=Kate|url=https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html|title=San Francisco Bans Facial Recognition Technology|date=May 14, 2019|work=The New York Times|access-date=March 26, 2020|last2=Fausset|first2=Richard|language=en-US|issn=0362-4331|last3=Kovaleski|first3=Serge F.}}</ref> सैन फ्रांसिस्को पर्यवेक्षक, [[ हारून पेस्किन |हारून पेस्किन]], ने ऐसे नियम पेश किए जिनके लिए एजेंसियों को [[ निगरानी |निगरानी]] प्रौद्योगिकी खरीदने के लिए [[ सैन फ्रांसिस्को बोर्ड ऑफ सुपरवाइजर्स |सैन फ्रांसिस्को बोर्ड ऑफ सुपरवाइजर्स]] से अनुमोदन प्राप्त करने की आवश्यकता होगी।<ref name=":03{{Cite magazine|url=https://www.wired.com/story/san-francisco-bans-use-facial-recognition-tech/|title=San Francisco Bans Agency Use of Facial Recognition Tech|magazine=Wired|access-date=March 26, 2020|language=en|issn=1059-1028}}</ref> विनियमों के लिए यह भी आवश्यक है कि एजेंसियां सार्वजनिक रूप से नई निगरानी तकनीक के लिए इच्छित उपयोग का खुलासा करें<ref name=":03 /> जून 2019 में, [[ सोमरविले, मैसाचुसेट्स |सोमरविले]] , मैसाचुसेट्स संयुक्त राज्य अमेरिका के[[ पूर्वी तट | पूर्वी तट]] पर सरकारी उपयोग के लिए चेहरा निगरानी सॉफ्टवेयर पर प्रतिबंध लगाने वाला पहला शहर बन गया।<ref name=":12{{Cite web|url=https://www.wbur.org/bostonomix/2019/06/28/somerville-bans-government-use-of-facial-recognition-tech|title=Somerville Bans Government Use Of Facial Recognition Tech|website=wbur.org|language=en|access-date=March 26, 2020}}</ref> विशेष रूप से पुलिस जांच और नगरपालिका निगरानी में<ref name=":22{{Cite web|url=https://www.bostonglobe.com/metro/2019/06/27/somerville-city-council-passes-facial-recognition-ban/SfaqQ7mG3DGulXonBHSCYK/story.html|title=Somerville City Council passes facial recognition ban – The Boston Globe|website=The Boston Globe|language=en-US|access-date=March 26, 2020}}</ref> जुलाई 2019 में, [[ ओकलैंड, कैलिफ़ोर्निया |ओकलैंड, कैलिफ़ोर्निया]] ने शहर के विभागों द्वारा चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया<ref>{{Cite web|url=https://www.vice.com/en_us/article/zmpaex/oakland-becomes-third-us-city-to-ban-facial-recognition-xz|title=Oakland Becomes Third U.S. City to Ban Facial Recognition|last=Haskins|first=Caroline|date=July 17, 2019|website=Vice|language=en|access-date=April 11, 2020}}</ref>
- [[ अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन ]] (एसीएलयू) ने निगरानी तकनीक में पारदर्शिता के लिए संयुक्त राज्य भर में अभियान चलाया है<ref name=":22 /> और इसने सैन फ़्रांसिस्को और सोमरविले दोनों के चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर पर प्रतिबंध का समर्थन किया है। ACLU इस तकनीक के साथ गोपनीयता और निगरानी को चुनौती देने का काम करता है{{citation needed|date=April 2020}}<ref>{{Cite journal|last=Nkonde|first=Mutale|year=2019|title=Automated Anti-Blackness: Facial Recognition in Brooklyn, New York|url=https://search.proquest.com/docview/2404400349|journal=Kennedy School Review|volume=20|pages=30–26|id={{ProQuest|2404400349}}|  = प्रोक्वेस्ट} के माध्यम से</ref>
+[[ अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन |अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन]] (एसीएलयू) ने निगरानी तकनीक में पारदर्शिता के लिए संयुक्त राज्य भर में अभियान चलाया है<ref name=":22" /> और इसने सैन फ़्रांसिस्को और सोमरविले दोनों के चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर पर प्रतिबंध का समर्थन किया है। एसीएलयू इस तकनीक के साथ गोपनीयता और निगरानी को चुनौती देने का काम करता है{{citation needed|date=April 2020}}<ref><nowiki>{{Cite journal|last=Nkonde|first=Mutale|year=2019|title=Automated Anti-Blackness: Facial Recognition in Brooklyn, New York|url=</nowiki>https://search.proquest.com/docview/2404400349|journal=Kennedy School Review|volume=20|pages=30–26|id={{ProQuest|2404400349}}|  = प्रोक्वेस्ट} के माध्यम से</ref>
-जनवरी 2020 में,  [[ यूरोपीय संघ ]] ने सुझाव दिया, लेकिन फिर जल्दी से सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान पर एक प्रस्तावित रोक हटा दी गई।<ref>{{cite news |title=EU drops idea of facial recognition ban in public areas: paper |url=https://www.reuters.com/article/us-eu-ai/eu-drops-idea-of-facial-recognition-ban-in-public-areas-paper-idUSKBN1ZS37Q |access-date=April 12, 2020 |work=Reuters |date=January 29, 2020 |language=en}}</ref><ref>{{cite news |title=Facial recognition: EU considers ban |url=https://www.bbc.com/news/technology-51148501 |access-date=April 12, 2020 |work=BBC News |date=January 17, 2020}}</ref>
+जनवरी 2020 में, [[ यूरोपीय संघ |यूरोपीय संघ]] ने सुझाव दिया, लेकिन फिर जल्दी से सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान पर एक प्रस्तावित रोक हटा दी गई।<ref>{{cite news |title=EU drops idea of facial recognition ban in public areas: paper |url=https://www.reuters.com/article/us-eu-ai/eu-drops-idea-of-facial-recognition-ban-in-public-areas-paper-idUSKBN1ZS37Q |access-date=April 12, 2020 |work=Reuters |date=January 29, 2020 |language=en}}</ref><ref>{{cite news |title=Facial recognition: EU considers ban |url=https://www.bbc.com/news/technology-51148501 |access-date=April 12, 2020 |work=BBC News |date=January 17, 2020}}</ref>
- [[ के दौरान जॉर्ज फ्लोयड विरोध ]], शहर सरकार द्वारा चेहरे की पहचान के उपयोग पर  [[ बोस्टन ]], मैसाचुसेट्स में प्रतिबंध लगा दिया गया था।<ref>[https://www.bizjournals.com/boston/news/2020/06/30/mayor-walsh-signs-ban-on-facial-recognition-tech.html बोस्टनचेहरे की पहचान तकनीक पर प्रमुख ओके प्रतिबंध</ref> 10 जून, 2020 से नगर निगम के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया गया है<ref name=":10{{Cite web|date=June 10, 2020|title=IBM bows out of facial recognition market -|url=https://gcn.com/articles/2020/06/10/ibm-quits-facial-recognition.aspx|access-date=2021-10-07|website=GCN|language=en}}</ref>
+[[ के दौरान जॉर्ज फ्लोयड विरोध |जॉर्ज फ्लोयड विरोध के दौरान]] , शहर सरकार द्वारा चेहरे की पहचान के उपयोग पर [[ बोस्टन |बोस्टन]], मैसाचुसेट्स में प्रतिबंध लगा दिया गया था।<ref>[https://www.bizjournals.com/boston/news/2020/06/30/mayor-walsh-signs-ban-on-facial-recognition-tech.html बोस्टनचेहरे की पहचान तकनीक पर प्रमुख ओके प्रतिबंध</ref> 10 जून, 2020 से नगर निगम के उपयोग पर प्रतिबंध लगा दिया गया है<ref name=":10{{Cite web|date=June 10, 2020|title=IBM bows out of facial recognition market -|url=https://gcn.com/articles/2020/06/10/ibm-quits-facial-recognition.aspx|access-date=2021-10-07|website=GCN|language=en}}</ref"></ref>
-*  [[ बर्कले, कैलिफोर्निया ]]
+*  [[ बर्कले, कैलिफोर्निया | बर्कले, कैलिफोर्निया]]
-*  [[ ओकलैंड, कैलिफोर्निया ]]
+*  [[ ओकलैंड, कैलिफोर्निया | ओकलैंड, कैलिफोर्निया]]
-*  [[ बोस्टन ]],  [[ मैसाचुसेट्स ]] - 30 जून, 202<ref>[https://www.bizjournals.com/boston/news/2020/06/30/mayor-walsh-signs-ban-on-facial-Recognition-tech.html बोस्टन के मेयर ने फेशियल रिकग्निशन तकनीक पर प्रतिबंध ठीक किया</ref>
+*  [[ बोस्टन | बोस्टन]], [[ मैसाचुसेट्स |मैसाचुसेट्स]]  - 30 जून, 202<ref>[https://www.bizjournals.com/boston/news/2020/06/30/mayor-walsh-signs-ban-on-facial-Recognition-tech.html बोस्टन के मेयर ने फेशियल रिकग्निशन तकनीक पर प्रतिबंध ठीक किया</ref>
-*  [[ ब्रुकलाइन, मैसाचुसेट्स ]]
+*  [[ ब्रुकलाइन, मैसाचुसेट्स | ब्रुकलाइन, मैसाचुसेट्स]]
-*  [[ कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स ]]
+*  [[ कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स | कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स]]
-*  [[ नॉर्थम्प्टन, मैसाचुसेट्स ]]
+*  [[ नॉर्थम्प्टन, मैसाचुसेट्स | नॉर्थम्प्टन, मैसाचुसेट्स]]
-*  [[ स्प्रिंगफील्ड, मैसाचुसेट्स ]]
+*  [[ स्प्रिंगफील्ड, मैसाचुसेट्स | स्प्रिंगफील्ड, मैसाचुसेट्स]]
-*  [[ सोमरविले, मैसाचुसेट्स ]]
+*  [[ सोमरविले, मैसाचुसेट्स | सोमरविले, मैसाचुसेट्स]]
-*  [[ पोर्टलैंड, ओरेगन ]] - सितंबर 202<ref>{{Cite web|author=Rachel Metz|title=Portland passes broadest facial recognition ban in the US|url=https://www.cnn.com/2020/09/09/tech/portland-facial-recognition-ban/index.html|access-date=September 13, 2020|publisher=CNN}}</ref>
+*  [[ पोर्टलैंड, ओरेगन | पोर्टलैंड, ओरेगन]]  - सितंबर 202<ref>{{Cite web|author=Rachel Metz|title=Portland passes broadest facial recognition ban in the US|url=https://www.cnn.com/2020/09/09/tech/portland-facial-recognition-ban/index.html|access-date=September 13, 2020|publisher=CNN}}</ref>
 वेस्ट लाफायेट, इंडियाना सिटी काउंसिल ने चेहरे की पहचान निगरानी तकनीक पर प्रतिबंध लगाने वाला एक अध्यादेश पारित किया<ref>वेस्ट लाफायेट सिटी काउंसिल ने चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध को मंजूरी दी</ref>
-अक्टूबर, 2020 को, 22 मानवाधिकार समूहों ने  [[ मियामी विश्वविद्यालय ]] को चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया। यह तब आया जब छात्रों ने स्कूल पर छात्र प्रदर्शनकारियों की पहचान करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करने का आरोप लगाया। हालांकि, विश्वविद्यालय द्वारा आरोपों से इनकार किया गया था<ref>{{cite web|url= https://www.forbes.com/sites/rachelsandler/2020/10/27/human-rights-groups-call-on-the-university-of-miami-to-ban-facial-recognition/ |title= Human Rights Groups Call On The University of Miami To Ban Facial Recognition |access-date= October 27, 2020 |website= Forbes}}</ref>
+अक्टूबर, 2020 को, 22 मानवाधिकार समूहों ने [[ मियामी विश्वविद्यालय |मियामी विश्वविद्यालय]] को चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया। यह तब आया जब छात्रों ने स्कूल पर छात्र प्रदर्शनकारियों की पहचान करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करने का आरोप लगाया। हालांकि, विश्वविद्यालय द्वारा आरोपों से इनकार किया गया था<ref>{{cite web|url= https://www.forbes.com/sites/rachelsandler/2020/10/27/human-rights-groups-call-on-the-university-of-miami-to-ban-facial-recognition/ |title= Human Rights Groups Call On The University of Miami To Ban Facial Recognition |access-date= October 27, 2020 |website= Forbes}}</ref>
-यूरोपीय  [[ यूरोपीय डिजिटल अधिकार#अपना चेहरा पुनः प्राप्त करें |  अपने चेहरे को पुनः प्राप्त करें ]] गठबंधन अक्टूबर 2020 में लॉन्च किया गया। गठबंधन ने चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया और फरवरी 2021 में  [[ यूरोपीय नागरिकों की पहल ]] शुरू की। 60 से अधिक संगठन कॉल करते हैं  [[ यूरोपीय आयोग ]]  [[ बायोमेट्रिक निगरानी ]] प्रौद्योगिकियों के उपयोग को कड़ाई से विनियमित करने के लिए<ref>{{Cite web|title=Reclaim Your Face: Ban Biometric Mass Surveillance!|url=https://reclaimyourface.eu/|access-date=June 12, 2021|website=Reclaim Your Face|language=en-US}}</ref>
+यूरोपीय [[ यूरोपीय डिजिटल अधिकार#अपना चेहरा पुनः प्राप्त करें |अपने चेहरे को पुनः प्राप्त करें]] गठबंधन अक्टूबर 2020 में लॉन्च किया गया। गठबंधन ने चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगाने का आह्वान किया और फरवरी 2021 में [[ यूरोपीय नागरिकों की पहल |यूरोपीय नागरिकों की पहल]] शुरू की। 60 से अधिक संगठन कॉल करते हैं  [[ यूरोपीय आयोग ]][[ बायोमेट्रिक निगरानी |बायोमेट्रिक निगरानी]] प्रौद्योगिकियों के उपयोग को कड़ाई से विनियमित करने के लिए<ref>{{Cite web|title=Reclaim Your Face: Ban Biometric Mass Surveillance!|url=https://reclaimyourface.eu/|access-date=June 12, 2021|website=Reclaim Your Face|language=en-US}}</ref>
-एक राज्य  [[ मैसाचुसेट्स में जॉर्ज फ्लॉयड के विरोध से संबंधित पुलिस सुधारों की सूची |  पुलिस सुधार कानून ]] जुलाई 2021 में प्रभावी होगा; विधायिका द्वारा पारित प्रतिबंध को गवर्नर  [[ चार्ली बेकर ]] द्वारा खारिज कर दिया गया था<ref>[https://www.bostonglobe.com/2020/12/31/metro/governor-baker-signs-landmark-policing-reform-law/ राज्यपाल ने कानून में पुलिस सुधार पर हस्ताक्षर किए</ref> इसके बजाय, कानून को न्यायिक वारंट की आवश्यकता होती है, उन कर्मियों को सीमित करें जो खोज कर सकते हैं, इस बारे में डेटा रिकॉर्ड करें कि तकनीक का उपयोग कैसे किया जाता है, और भविष्य के नियमों के बारे में सिफारिशें करने के लिए एक आयोग बनाएं।<ref>[https://www.nytimes.com/2021/03/01/business/massachusetts-is-one-of-the-first-states-to-create-rules-round-facial-Recognition-in-criminal-investigations .html मैसाचुसेट्स आपराधिक जांच में चेहरे की पहचान के नियम बनाने वाले पहले राज्यों में से एक है।</ref>
+राज्य [[ मैसाचुसेट्स में जॉर्ज फ्लॉयड के विरोध से संबंधित पुलिस सुधारों की सूची |पुलिस सुधार कानून]] जुलाई 2021 में प्रभावी होगा; विधायिका द्वारा पारित प्रतिबंध को गवर्नर [[ चार्ली बेकर |चार्ली बेकर]] द्वारा खारिज कर दिया गया था<ref>[https://www.bostonglobe.com/2020/12/31/metro/governor-baker-signs-landmark-policing-reform-law/ राज्यपाल ने कानून में पुलिस सुधार पर हस्ताक्षर किए</ref> इसके बजाय, कानून को न्यायिक वारंट की आवश्यकता होती है, उन कर्मियों को सीमित करें जो खोज कर सकते हैं, इस बारे में डेटा रिकॉर्ड करें कि तकनीक का उपयोग कैसे किया जाता है, और भविष्य के नियमों के बारे में सिफारिशें करने के लिए एक आयोग बनाएं।<ref>[https://www.nytimes.com/2021/03/01/business/massachusetts-is-one-of-the-first-states-to-create-rules-round-facial-Recognition-in-criminal-investigations .html मैसाचुसेट्स आपराधिक जांच में चेहरे की पहचान के नियम बनाने वाले पहले राज्यों में से एक है।</ref>
 == भावना पहचान ==
-वीं और 19वीं शताब्दी में, यह विश्वास कि चेहरे के भावों से मनुष्य के नैतिक मूल्य या वास्तविक आंतरिक स्थिति का पता चलता है, व्यापक था और  [[ फिजियोलॉजी ]] पश्चिमी दुनिया में एक सम्मानित विज्ञान था। 19वीं शताब्दी के प्रारंभ से ही  [[ पागलपन ]] और  [[ मनोभ्रंश ]] का पता लगाने के लिए चेहरे की विशेषताओं और चेहरे की अभिव्यक्ति के शारीरिक विश्लेषण में फोटोग्राफी का उपयोग किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=156}}</ref> 1960 और 1970 के दशक में मानवीय भावनाओं और उसके भावों के अध्ययन को  [[ मनोवैज्ञानिक ]] एस द्वारा फिर से खोजा गया, जिन्होंने घटनाओं के लिए भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की एक सामान्य श्रेणी को परिभाषित करने का प्रयास किया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=161}}</ref> स्वचालित  [[ भावना पहचान ]] पर शोध 1970 के बाद से  [[ चेहरे की अभिव्यक्ति ]] एस और  [[ भाषण ]] पर केंद्रित है, जिसे दो सबसे महत्वपूर्ण तरीकों के रूप में माना जाता है जिसमें मनुष्य अन्य मनुष्यों के लिए  [[ भावनाओं ]] को संप्रेषित करता है। 1970 के दशक में भावनाओं की शारीरिक अभिव्यक्ति के लिए  [[ फेशियल एक्शन कोडिंग सिस्टम ]] (FACS) वर्गीकरण स्थापित किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=185}}</ref> इसके डेवलपर  [[ पॉल एकमैन ]] का कहना है कि छह भावनाएं हैं जो सभी मनुष्यों के लिए सार्वभौमिक हैं और इन्हें चेहरे के भावों में कोडित किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=186}}</ref> पिछले दशकों में स्वचालित भावना विशिष्ट अभिव्यक्ति पहचान में अनुसंधान ने मानव चेहरों के सामने वाले दृश्य छवियों पर ध्यान केंद्रित किया है<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=187}}</ref>
+वीं और 19वीं शताब्दी में, यह विश्वास कि चेहरे के भावों से मनुष्य के नैतिक मूल्य या वास्तविक आंतरिक स्थिति का पता चलता है, व्यापक था और मुख का आकृतिपश्चिमी दुनिया में एक सम्मानित विज्ञान था। 19वीं शताब्दी के प्रारंभ से ही [[ पागलपन |पागलपन]] और[[ मनोभ्रंश ]] का पता लगाने के लिए चेहरे की विशेषताओं और चेहरे की अभिव्यक्ति के शारीरिक विश्लेषण में फोटोग्राफी का उपयोग किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=156}}</ref> 1960 और 1970 के दशक में मानवीय भावनाओं और उसके भावों के अध्ययन को  [[ मनोवैज्ञानिक | मनोवैज्ञानिक]] द्वारा फिर से खोजा गया, जिन्होंने घटनाओं के लिए भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की एक सामान्य श्रेणी को परिभाषित करने का प्रयास किया।<ref>{{Cite book|title=Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance|last1=Gates| first1=Kelly| publisher=NYU Press| year=2011| isbn=9780814732090|pages=161}}</ref> स्वचालित [[ भावना पहचान |भावना पहचान]] पर शोध 1970 के बाद से  [[ चेहरे की अभिव्यक्ति |चेहरे की अभिव्यक्ति]] और  [[ भाषण |भाषण]] पर केंद्रित है, जिसे दो सबसे महत्वपूर्ण तरीकों के रूप में माना जाता है जिसमें मनुष्य अन्य मनुष्यों के लिए [[ भावनाओं |भावनाओं]] को संप्रेषित करता है। 1970 के दशक में भावनाओं की शारीरिक अभिव्यक्ति के लिए [[ फेशियल एक्शन कोडिंग सिस्टम |चेहरा क्रिया कोडिंग सिस्टम]] (FACS) वर्गीकरण स्थापित किया गया था।<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=185}}</ref> इसके डेवलपर [[ पॉल एकमैन |पॉल एकमैन]] का कहना है कि छह भावनाएं हैं जो सभी मनुष्यों के लिए सार्वभौमिक हैं और इन्हें चेहरे के भावों में कोडित किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=186}}</ref> पिछले दशकों में स्वचालित भावना विशिष्ट अभिव्यक्ति पहचान में अनुसंधान ने मानव चेहरों के सामने वाले दृश्य छवियों पर ध्यान केंद्रित किया है<ref>{{Cite book|title=Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach|last1= Konar|first1=Amit| last2= Chakraborty| first2= Aruna|publisher=John Wiley & Sons|year=2015|isbn=9781118130667|pages=187}}</ref>
-में,  [[ हाई-डेफिनिशन वीडियो |  हाई-डेफिनिशन ]]  [[ सीसीटीवी ]],  [[ हाई रेजोल्यूशन ]]  [[ 3 डी फेस रिकग्निशन ]] और  [[ आईरिस रिकग्निशन ]] के साथ, फेशियल फीचर इमोशन रिकग्निशन एल्गोरिदम नई तकनीकों में से थे, जिससे उनका रास्ता निकल गया। विश्वविद्यालय अनुसंधान प्रयोगशाला<ref>{{cite news|url=http://www.digitaljournal.com/pr/3187852|title=Facial Recognition Market – Global Forecast to 2021|work=Digital Journal| date=December 30, 2016 |access-date=October 17, 2020}}</ref> 2016 में, फेसबुक ने  [[ कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी ]] द्वारा फेसियोमेट्रिक्स, एक फेशियल फीचर इमोशन रिकग्निशन  [[ कॉर्पोरेट स्पिन-ऑफ ]] का अधिग्रहण किया। उसी वर्ष  [[ में Apple Inc. ]] ने चेहरे की विशेषता भावना पहचान  [[ स्टार्ट-अप ]] Emotient . का अधिग्रहण किया<ref name="Frobes">{{cite news|url=https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2019/10/14/how-emotional-ai-is-creating-personalized-customer-experiences-and-making-a-social-impact/|title=How Emotional AI Is Creating Personalized Customer Experiences And Making A Social Impact|last1=Fowler|first1=Gary|publisher=Frobes| date=October 14, 2019|access-date=October 17, 2020}}</ref> 2016 के अंत तक, चेहरे की पहचान प्रणाली के वाणिज्यिक विक्रेताओं ने चेहरे की विशेषताओं के लिए भावना पहचान एल्गोरिदम को एकीकृत और तैनात करने की पेशकश की<ref>{{cite news|url=http://www.digitaljournal.com/pr/3187852|title=Facial Recognition Market – Global Forecast to 2021|work=Digital Journal| date=December 30, 2016 |access-date=October 17, 2020}}</ref>  [[ एमआईटी मीडिया लैब |  एमआईटी की मीडिया लैब ]] स्पिन-ऑफ  [[ अफेक्टिवा]<ref name="nsf-pr1">{{प्रेस विज्ञप्ति का हवाला दें |  url=https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=126487&org=NSF&from=news%22 |  शीर्षक=यूरेका पार्क रिटर्न |  प्रकाशक =  [[ नेशनल साइंस फाउंडेशन ]] |  तारीख = 7 जनवरी 2013 |  एक्सेस-डेट = 3 फरवरी, 2013}</ref> 2019 के अंत तक एक चेहरे की अभिव्यक्ति भावना का पता लगाने वाले उत्पाद की पेशकश की जो मनुष्यों में भावनाओं को पहचान सकता है जबकि  [[ ड्राइविंग ]]<ref name="Frobes"/>
+में, उच्च परिभाषा [[ सीसीटीवी |सीसीटीवी]] , उच्च संकल्प [[ 3 डी फेस रिकग्निशन |3 डी चेहरा पहचान]] और [[ आईरिस रिकग्निशन |आईरिस]] पहचान के साथ, फेशियल फीचर इमोशन पहचान कलन विधि नई तकनीकों में से थे, जिससे उनका रास्ता निकल गया। विश्वविद्यालय अनुसंधान प्रयोगशाला<ref>{{cite news|url=http://www.digitaljournal.com/pr/3187852|title=Facial Recognition Market – Global Forecast to 2021|work=Digital Journal| date=December 30, 2016 |access-date=October 17, 2020}}</ref> 2016 में, फेसबुक ने [[ कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी |कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी]] द्वारा फेसियोमेट्रिक्स, एक फेशियल फीचर इमोशन पहचान [[ कॉर्पोरेट स्पिन-ऑफ |कॉर्पोरेट स्पिन-ऑफ]] का अधिग्रहण किया। उसी वर्ष [[ में Apple Inc. |में एप्पल आईनसी.]] ने चेहरे की विशेषता भावना पहचान [[ स्टार्ट-अप |स्टार्ट-अप]] Emotient . का अधिग्रहण किया<ref name="Frobes">{{cite news|url=https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2019/10/14/how-emotional-ai-is-creating-personalized-customer-experiences-and-making-a-social-impact/|title=How Emotional AI Is Creating Personalized Customer Experiences And Making A Social Impact|last1=Fowler|first1=Gary|publisher=Frobes| date=October 14, 2019|access-date=October 17, 2020}}</ref> 2016 के अंत तक, चेहरे की पहचान प्रणाली के वाणिज्यिक विक्रेताओं ने चेहरे की विशेषताओं के लिए भावना पहचान कलन विधि एकीकृत और तैनात करने की पेशकश की<ref>{{cite news|url=http://www.digitaljournal.com/pr/3187852|title=Facial Recognition Market – Global Forecast to 2021|work=Digital Journal| date=December 30, 2016 |access-date=October 17, 2020}}</ref> [[ एमआईटी मीडिया लैब |एमआईटी की मीडिया लैब]] स्पिन-ऑफ  अफेक्टिवा]<ref name="nsf-pr1">{{प्रेस विज्ञप्ति का हवाला दें |  url=https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=126487&org=NSF&from=news%22 |  शीर्षक=यूरेका पार्क रिटर्न |  प्रकाशक =  [[ नेशनल साइंस फाउंडेशन ]] |  तारीख = 7 जनवरी 2013 |  एक्सेस-डेट = 3 फरवरी, 2013}</ref> 2019 के अंत तक एक चेहरे की अभिव्यक्ति भावना का पता लगाने वाले उत्पाद की पेशकश की जो मनुष्यों में भावनाओं को पहचान सकता है जबकि [[ ड्राइविंग |ड्राइविंग]] <ref name="Frobes"/>
-== एंटी-फेशियल रिकग्निशन सिस्टम ==
+== एंटी-फेशियल मान्यता सिस्टम ==
-जनवरी 2013 में,  [[ नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेटिक्स ]] के जापानी शोधकर्ताओं ने 'गोपनीयता वाइजर' चश्मा बनाया जो लगभग इन्फ्रारेड लाइट का उपयोग करता है ताकि इसके नीचे के चेहरे को पहचान सॉफ्टवेयर का सामना करने के लिए पहचाना न जा सके।<ref>{{cite web|url=http://www.slate.com/blogs/future_tense/2013/01/18/isao_echizen_and_seiichi_gohshi_s_privacy_visor_shields_you_from_facial.html|title=These Goofy-Looking Glasses Could Make You Invisible to Facial Recognition Technology|date=January 18, 2013|work=Slate|access-date=January 22, 2013}}</ref> नवीनतम संस्करण एक टाइटेनियम फ्रेम, प्रकाश-परावर्तक सामग्री और एक मुखौटा का उपयोग करता है जो प्रकाश स्रोतों को अवशोषित और उछाल दोनों के माध्यम से चेहरे की पहचान तकनीक को बाधित करने के लिए कोण और पैटर्न का उपयोग करता है।<ref>{{cite news|url=https://blogs.wsj.com/japanrealtime/2015/08/07/eyeglasses-with-face-un-recognition-function-to-debut-in-japan/|title=Eyeglasses with Face Un-Recognition Function to Debut in Japan|last1=Hongo|first1=Jun|newspaper=The Wall Street Journal|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite news|url=http://www.zdnet.com/article/privacy-visor-which-blocks-facial-recognition-software-set-for-public-release/|title=Privacy visor which blocks facial recognition software set for public release|last1=Osborne|first1=Charlie|publisher=ZDNet|language=en|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite web|url=https://gizmodo.com/these-glasses-block-facial-recognition-technology-1722826081|title=These Glasses Block Facial Recognition Technology|last1=Stone|first1=Maddie|website=Gizmodo|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite magazine|url=http://www.pcworld.com/article/2969732/privacy/how-japans-privacy-visor-fools-facerecognition-cameras.html|title=How Japan's Privacy Visor fools face-recognition cameras|magazine=PC World|language=en|access-date=February 9, 2017}}</ref> कुछ प्रोजेक्ट नए मुद्रित पैटर्न के साथ आने के लिए  [[ प्रतिकूल मशीन लर्निंग ]] का उपयोग करते हैं जो मौजूदा चेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर को भ्रमित करते हैं<ref>{{cite news |last1=Cox |first1=Kate |title=Some shirts hide you from cameras—but will anyone wear them? |url=https://arstechnica.com/features/2020/04/some-shirts-hide-you-from-cameras-but-will-anyone-wear-them/ |access-date=April 12, 2020 |work=Ars Technica |date=April 10, 2020 |language=en-us}}</ref>
+जनवरी 2013 में, [[ नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेटिक्स |नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेटिक्स]] के जापानी शोधकर्ताओं ने 'गोपनीयता वाइजर' चश्मा बनाया जो लगभग इन्फ्रारेड लाइट का उपयोग करता है ताकि इसके नीचे के चेहरे को पहचान सॉफ्टवेयर का सामना करने के लिए पहचाना न जा सके।<ref>{{cite web|url=http://www.slate.com/blogs/future_tense/2013/01/18/isao_echizen_and_seiichi_gohshi_s_privacy_visor_shields_you_from_facial.html|title=These Goofy-Looking Glasses Could Make You Invisible to Facial Recognition Technology|date=January 18, 2013|work=Slate|access-date=January 22, 2013}}</ref> नवीनतम संस्करण एक टाइटेनियम फ्रेम, प्रकाश-परावर्तक सामग्री और एक मुखौटा का उपयोग करता है जो प्रकाश स्रोतों को अवशोषित और उछाल दोनों के माध्यम से चेहरे की पहचान तकनीक को बाधित करने के लिए कोण और पैटर्न का उपयोग करता है।<ref>{{cite news|url=https://blogs.wsj.com/japanrealtime/2015/08/07/eyeglasses-with-face-un-recognition-function-to-debut-in-japan/|title=Eyeglasses with Face Un-Recognition Function to Debut in Japan|last1=Hongo|first1=Jun|newspaper=The Wall Street Journal|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite news|url=http://www.zdnet.com/article/privacy-visor-which-blocks-facial-recognition-software-set-for-public-release/|title=Privacy visor which blocks facial recognition software set for public release|last1=Osborne|first1=Charlie|publisher=ZDNet|language=en|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite web|url=https://gizmodo.com/these-glasses-block-facial-recognition-technology-1722826081|title=These Glasses Block Facial Recognition Technology|last1=Stone|first1=Maddie|website=Gizmodo|access-date=February 9, 2017}}</ref><ref>{{cite magazine|url=http://www.pcworld.com/article/2969732/privacy/how-japans-privacy-visor-fools-facerecognition-cameras.html|title=How Japan's Privacy Visor fools face-recognition cameras|magazine=PC World|language=en|access-date=February 9, 2017}}</ref> कुछ प्रोजेक्ट नए मुद्रित पैटर्न के साथ आने के लिए [https://en.wikipedia.org/wiki/Adversarial_machine_learning|'''प्रतिकूल मशीन लर्निंग'''] का उपयोग करते हैं जो मौजूदा चेहरा पहचान सॉफ़्टवेयर को भ्रमित करते हैं<ref>{{cite news |last1=Cox |first1=Kate |title=Some shirts hide you from cameras—but will anyone wear them? |url=https://arstechnica.com/features/2020/04/some-shirts-hide-you-from-cameras-but-will-anyone-wear-them/ |access-date=April 12, 2020 |work=Ars Technica |date=April 10, 2020 |language=en-us}}</ref>
-चेहरे की पहचान प्रणाली से बचाने के लिए एक और तरीका विशिष्ट बाल कटाने और मेकअप पैटर्न हैं जो इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम को चेहरे का पता लगाने से रोकते हैं, जिसे  [[ कंप्यूटर विज़न डैज़ल ]] के रूप में जाना जाता है।<ref>{{Cite web|url=https://cvdazzle.com/|title=CV Dazzle: Camouflage from Face Detection|last=Harvey|first=Adam|website=cvdazzle.com|language=en|access-date=September 15, 2017}}</ref> संयोग से,  [[ Juggalos ]] के साथ लोकप्रिय मेकअप शैलियाँ भी चेहरे की पहचान से रक्षा कर सकती हैं<ref>{{Cite web|last=Schreiber |first=Hope | title = Worried about facial recognition technology? Juggalo makeup prevents involuntary surveillance| access-date = July 18, 2019| url = https://www.yahoo.com/lifestyle/worried-facial-recognition-technology-juggalo-makeup-prevents-involuntary-surveillance-232354372.html}}</ref>
+चेहरे की पहचान प्रणाली से बचाने के लिए एक और तरीका विशिष्ट बाल कटाने और मेकअप पैटर्न हैं जो इस्तेमाल किए गए कलन विधि को चेहरे का पता लगाने से रोकते हैं, जिसे [[ कंप्यूटर विज़न डैज़ल |कंप्यूटर विज़न डैज़ल]] के रूप में जाना जाता है।<ref>{{Cite web|url=https://cvdazzle.com/|title=CV Dazzle: Camouflage from Face Detection|last=Harvey|first=Adam|website=cvdazzle.com|language=en|access-date=September 15, 2017}}</ref> संयोग से,  [[ Juggalos | जुग्गालोस]] के साथ लोकप्रिय मेकअप शैलियाँ भी चेहरे की पहचान से रक्षा कर सकती हैं<ref>{{Cite web|last=Schreiber |first=Hope | title = Worried about facial recognition technology? Juggalo makeup prevents involuntary surveillance| access-date = July 18, 2019| url = https://www.yahoo.com/lifestyle/worried-facial-recognition-technology-juggalo-makeup-prevents-involuntary-surveillance-232354372.html}}</ref>
-चेहरे के मास्क जो संक्रामक वायरस से बचाने के लिए पहने जाते हैं, चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को कम कर सकते हैं। एक 2020  [[ एनआईएसटी ]] अध्ययन, लोकप्रिय एक-से-एक मिलान प्रणाली का परीक्षण किया और नकाबपोश व्यक्तियों पर पांच से पचास प्रतिशत के बीच विफलता दर पाया। '' [[ द वर्ज ]]'' ने अनुमान लगाया कि बड़े पैमाने पर निगरानी प्रणाली की सटीकता दर, जिसे अध्ययन में शामिल नहीं किया गया था, एक-से-एक मिलान प्रणाली की सटीकता से भी कम सटीक होगी।<ref>{{cite news |last1=Vincent |first1=James |title=Face masks are breaking facial recognition algorithms, says new government study |url=https://www.theverge.com/2020/7/28/21344751/facial-recognition-face-masks-accuracy-nist-study |access-date=August 27, 2020 |work=The Verge |date=July 28, 2020 |language=en}}</ref> वां [[ ऐप्पल पे ]] की चेहरे की पहचान भारी मेकअप, मोटी दाढ़ी और यहां तक कि धूप के चश्मे सहित कई बाधाओं के माध्यम से काम कर सकती है, लेकिन मास्क के साथ विफल हो जाती है<ref>{{Cite news|last=Hern|first=Alex|date=August 21, 2020|title=Face masks give facial recognition software an identity crisis|language=en-GB|work=The Guardian|url=https://www.theguardian.com/technology/2020/aug/21/face-masks-give-facial-recognition-software-identity-crisis|access-date=August 24, 2020|issn=0261-3077}}</ref>
+चेहरे के मास्क जो संक्रामक वायरस से बचाने के लिए पहने जाते हैं, चेहरे की पहचान प्रणाली की सटीकता को कम कर सकते हैं। एक 2020 [[ एनआईएसटी |एनआईएसटी]] अध्ययन, लोकप्रिय एक-से-एक मिलान प्रणाली का परीक्षण किया और नकाबपोश व्यक्तियों पर पांच से पचास प्रतिशत के बीच विफलता दर पाया। ''[[ द वर्ज |द वर्ज]]'' ने अनुमान लगाया कि बड़े पैमाने पर निगरानी प्रणाली की सटीकता दर, जिसे अध्ययन में शामिल नहीं किया गया था, एक-से-एक मिलान प्रणाली की सटीकता से भी कम सटीक होगी।<ref>{{cite news |last1=Vincent |first1=James |title=Face masks are breaking facial recognition algorithms, says new government study |url=https://www.theverge.com/2020/7/28/21344751/facial-recognition-face-masks-accuracy-nist-study |access-date=August 27, 2020 |work=The Verge |date=July 28, 2020 |language=en}}</ref> वां [[ ऐप्पल पे ]]की चेहरे की पहचान भारी मेकअप, मोटी दाढ़ी और यहां तक कि धूप के चश्मे सहित कई बाधाओं के माध्यम से काम कर सकती है, लेकिन मास्क के साथ विफल हो जाती है<ref>{{Cite news|last=Hern|first=Alex|date=August 21, 2020|title=Face masks give facial recognition software an identity crisis|language=en-GB|work=The Guardian|url=https://www.theguardian.com/technology/2020/aug/21/face-masks-give-facial-recognition-software-identity-crisis|access-date=August 24, 2020|issn=0261-3077}}</ref>
-== See also ==
+== यह भी देखें ==
+; Lists
 {{div col|colwidth=25em}}
 * [[AI effect]]
@@ Line 284: / Line 307: @@
 * [[Gait analysis]]
 {{div col end}}
-; Lists
 * [[List of computer vision topics]]
 * [[List of emerging technologies]]<li>[[Outline of artificial intelligence]]</li>
@@ Line 306: / Line 327: @@
 {{DEFAULTSORT:Face Recognition System}}
-[[Category:चेहरे की पहचान| ]]
-[[Category:स्वचालित पहचान और डेटा कैप्चर]]
+[[Category:Machine Translated Page]]
-[[Category:वीडियो निगरानी]]
-[[Category: निगरानी]]
+[[Category:AC with 0 elements|Face Recognition System]]
-[[Category: मशीन सीखने का कार्य]]
+[[Category:All articles containing potentially dated statements|Face Recognition System]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:All articles with unsourced statements|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles containing potentially dated statements from 2004|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles containing potentially dated statements from 2018|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles with hatnote templates targeting a nonexistent page|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles with invalid date parameter in template|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles with short description|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles with unsourced statements from April 2020|Face Recognition System]]
+[[Category:Articles with unsourced statements from September 2020|Face Recognition System]]
+[[Category:CS1 British English-language sources (en-gb)|Face Recognition System]]
+[[Category:CS1 English-language sources (en)|Face Recognition System]]
+[[Category:CS1 Nederlands-language sources (nl)|Face Recognition System]]
+[[Category:CS1 maint|Face Recognition System]]
+[[Category:Commons category link is locally defined|Face Recognition System]]
+[[Category:Missing redirects|Face Recognition System]]
+[[Category:Pages with reference errors|Face Recognition System]]
+[[Category:Short description with empty Wikidata description|Face Recognition System]]

Anonymous

Search

चेहरे की पहचान प्रणाली: Difference between revisions

Latest revision as of 09:53, 4 August 2022

चेहरे की पहचान तकनीक का इतिहास

चेहरा पहचानने की तकनीक

पारंपरिक

दूरी पर मानव पहचान (HID)

3-आयामी मान्यता

ऊष्मीय कैमरे

आवेदन

सोशल मीडिया

आईडी सत्यापन

फेस आईडी

सरकारी सेवाओं का लाभ उठाने के लिए एफआरटी की तैनाती

भारत

सुरक्षा सेवाओं में तैनाती

संयुक्त राज्य अमेरिका

चीन

भारत

लैटिन अमेरिका

यूरोपीय संघ

ग्रीस

इटली

नीदरलैंड्स

दक्षिण अफ्रीका

खुदरा स्टोर में तैनाती

संयुक्त राज्य अमेरिका

अतिरिक्त उपयोग

फायदे और नुकसान

अन्य बायोमेट्रिक सिस्टम की तुलना में

कमजोरियां

अप्रभावीता

विवाद

गोपनीयता उल्लंघन

कानून प्रवर्तन में अपूर्ण तकनीक

डेटा सुरक्षा

चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग पर प्रतिबंध

भावना पहचान

एंटी-फेशियल मान्यता सिस्टम

यह भी देखें

References

Further reading

External links

Navigation

Wiki tools

Page tools

Other projects

Hidden categories