اس بلاگ پوسٹ میں، ہم کمپیوٹر کے انسانی چہروں کو کیسے پہچانتے ہیں اس کے پیچھے اصولوں اور عمل پر ایک سادہ اور سیدھی نظر ڈالیں گے۔

چہرے کی شناخت کے کیا اصول ہیں؟

آپ نے بچپن میں کم از کم ایک بار ایسا کھیل کھیلا ہوگا جہاں آپ کو ایک انسانی چہرہ مکمل کرنا تھا۔ اس گیم میں آپ پہلے چہرے کی شکل منتخب کریں، پھر بالوں کا انداز، آنکھیں، ناک اور منہ ایک ایک کرکے منتخب کریں اور انہیں چہرے پر رکھیں۔ مختلف بالوں کے انداز، آنکھوں، ناک اور منہ کے درمیان سوئچ کرکے، آپ اپنی مرضی کا چہرہ بنا سکتے ہیں۔ جس طرح سے کمپیوٹرز چہروں کو پہچانتے اور موازنہ کرتے ہیں وہ اس سے زیادہ مختلف نہیں ہے۔ کمپیوٹر چہرے کی خصوصیات کی شناخت اور ذخیرہ کرتا ہے۔ جب کسی چہرے کی نئی تصویر ڈالی جاتی ہے، تو وہ اس کا موازنہ ذخیرہ شدہ خصوصیات سے کرتے ہیں تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ وہ شخص کون ہے۔
چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی کی ایک حالیہ مثال جو آسانی سے قابل رسائی ہے چہرے کی شناخت کی ایپلی کیشن (ایپ) ہے۔ یہ ایپس مشہور شخصیات کی تصاویر سے اہم خصوصیات جیسے کہ چہرے کی شکل، آنکھیں، ناک اور منہ کو پہلے سے نکالتی اور محفوظ کرتی ہیں۔ بعد میں، جب کسی شخص کے چہرے کو کیمرے کے ذریعے کیپچر کیا جاتا ہے، تو ایپ چہرے کی خصوصیات کو اسی طرح نکالتی ہے اور ان کا موازنہ مشہور شخصیات کے چہرے کی خصوصیات سے کرتی ہے تاکہ اس شخص کی شناخت اور نمائش کی جا سکے جو سب سے زیادہ میل کھاتا ہے۔

کمپیوٹر چہرے کو کیسے پہچانتا ہے؟

اب آئیے کمپیوٹر کے چہرے کی شناخت کے عمل کا جائزہ لیتے ہیں۔ چہرے کی شناخت چار اہم مراحل پر مشتمل ہے: ان پٹ، چہرے کا پتہ لگانا، فیچر نکالنا، اور موازنہ۔
ان پٹ مرحلے میں، تصویر یا ویڈیو کا ایک فریم ان پٹ ڈیوائس کے ذریعے کمپیوٹر پر منتقل ہوتا ہے۔ عام طور پر، ان پٹ ڈیوائس کی ریزولوشن جتنی زیادہ ہوگی اور فریم فی سیکنڈ (FPS) جتنے زیادہ ہوں گے، اتنے ہی زیادہ درست طریقے سے چہروں کو پہچانا جا سکتا ہے۔ یہ اصول اس سے ملتا جلتا ہے کہ کس طرح اچھی بینائی والا شخص دور کھڑے کسی کے چہرے کو زیادہ درست طریقے سے پہچان سکتا ہے۔
چہرے کا پتہ لگانے کے مرحلے میں، سسٹم پہلے چیک کرتا ہے کہ آیا کوئی چہرہ ان پٹ تصویر یا ویڈیو میں موجود ہے۔ ایسا کرنے کے لیے، یہ چہرے کی خاکہ اور اہم خصوصیات جیسے آنکھیں، ناک اور منہ کی شناخت کرتا ہے۔ اگرچہ چہرے کا پتہ لگانے کی مختلف تکنیکیں فی الحال استعمال میں ہیں، ہم یہاں نمائندہ ہار جیسے پتہ لگانے کے طریقہ پر توجہ مرکوز کریں گے۔
ہار جیسا پتہ لگانے کا طریقہ ہار ویولیٹس کا استعمال کرتا ہے۔ ایک ویولیٹ ایک سادہ مستطیل پیٹرن ہے جو سیاہ اور سفید علاقوں پر مشتمل ہے۔ یہ سیاہ اور سفید خطوں کو تصویر میں ان علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جہاں چمک میں فرق ہوتا ہے۔ پوری ان پٹ امیج یا ویڈیو پر مختلف سائز اور اشکال کے ویو لیٹس لگا کر، اور پھر صرف ان جگہوں کو برقرار رکھ کر جہاں سیاہ اور سفید خطوں کے درمیان چمک کا فرق نمایاں ہے، نظام چہرے کے خاکے اور چہرے کی اہم خصوصیات جیسے آنکھیں، ناک، منہ اور بھنویں کا مؤثر طریقے سے پتہ لگا سکتا ہے۔ مزید برآں، یہ عمل چہرے کی خصوصیات کے بارے میں پوزیشنی معلومات کو نکالنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔
مثال کے طور پر، آنکھوں کے بارے میں معلومات نکالتے وقت، ویولیٹ کے سیاہ علاقے نسبتاً تاریک جگہوں کے مساوی ہوتے ہیں — جیسے کہ پُتّل — جب کہ سفید علاقے چمکدار علاقوں جیسے جلد کے مساوی ہوتے ہیں۔ چمک کے ان فرق کو بروئے کار لا کر، آنکھوں کی پوزیشن اور شکل کا مؤثر طریقے سے پتہ لگایا جا سکتا ہے۔

چہرے کی خصوصیات کیسے نکالی جاتی ہیں؟

چہرے کا پتہ لگانے کا مرحلہ مکمل ہونے کے بعد، نظام اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا فیچر نکالنے کے مرحلے پر جانا ہے۔
فیچر نکالنے کے مرحلے میں، چہرے کی شناخت کے مرحلے کے دوران شناخت کیے گئے چہرے کے اجزاء کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے چہرے کی خصوصیات نکالی جاتی ہیں۔ چہرے کا پتہ لگانے کے مرحلے کے برعکس، اس عمل میں ایک پری پروسیسنگ مرحلہ شامل ہوتا ہے۔ چونکہ چہروں کی گردش کا زاویہ، سائز، اور روشنی کی شدت ہر تصویر یا ویڈیو کے ساتھ مختلف ہوتی ہے، اس لیے انہیں زیادہ سے زیادہ معیاری بنانے کے لیے نارملائزیشن کا عمل انجام دیا جاتا ہے۔ مزید برآں، رنگین تصاویر یا ویڈیوز کو ضرورت کے مطابق سیاہ اور سفید تصاویر میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔
مثال کے طور پر، اصل تصویر کو گرے اسکیل میں تبدیل کیا جاتا ہے، پھر صرف چہرے کے علاقے کو تراش کر یکساں سائز میں تبدیل کیا جاتا ہے، اور چمک کو درست کرنے کے لیے ہسٹوگرام برابری کی جاتی ہے۔ چہرے کا پتہ لگانے کے مرحلے کے دوران حاصل کردہ چہرے کے اجزاء کی پوزیشن کی معلومات کا استعمال کرتے ہوئے، چہرے کی خصوصیات کو ان تصاویر یا ویڈیوز سے نکالا جاتا ہے جو اس پری پروسیسنگ سے گزر چکے ہیں۔

نکالے گئے چہرے کی خصوصیات کیسے استعمال کی جاتی ہیں؟

موازنے کے مرحلے کے دوران، ان نکالے گئے چہرے کے اجزاء کی معلومات یا تو ڈیٹا بیس (DB) میں محفوظ کی جاتی ہیں یا بہترین مماثلت کی شناخت کے لیے موجودہ چہرے کے ڈیٹا سے موازنہ کیا جاتا ہے۔
اب ہم نے کمپیوٹر پر مبنی چہرے کی شناخت کے عمل کا جائزہ لیا ہے۔ صرف چند دہائیاں قبل، لوگوں کے درمیان فرق کرنے والے کمپیوٹر کا خیال حقیقت سے بہت دور ٹیکنالوجی کی طرح لگتا تھا۔ تاہم، کمپیوٹر ہارڈویئر، سوفٹ ویئر، اور مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز کی تیز رفتار ترقی کے ساتھ، چہرے کی شناخت اب مختلف شعبوں میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے- بشمول اسمارٹ فونز اور لیپ ٹاپ، نیز رسائی کنٹرول، مالیاتی خدمات، اور ہوائی اڈے کی حفاظت۔ آج، کمپیوٹر کو انسانی چہروں کو پہچاننے کے قابل بنانے والی ٹیکنالوجی اب مستقبل کی کہانی نہیں رہی بلکہ ایک ایسی ٹیکنالوجی بن چکی ہے جو قدرتی طور پر ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں ضم ہو جاتی ہے۔