इनका उपयोग सैलिसबरी नोविचोक जहर देने वालों की खोज, हत्या के संदिग्धों को ढूंढने और यहां तक कि यौन शिकारियों का पता लगाने में किया गया है। अब, शोध से इस बात की नई जानकारी सामने आई है कि सुपर-पहचानकर्ता चेहरों की पहचान करने में इतने अच्छे क्यों हैं।
पिछले शोध में सुझाव दिया गया है कि लोगों को पहचानने की असाधारण क्षमता वाले लोग सामान्य लोगों की तुलना में चेहरे के अधिक क्षेत्रों को देखते हैं।
अब शोधकर्ताओं ने यह दिखाने के लिए एक प्रकार के एआई का उपयोग किया है कि यह दृष्टिकोण कैसे उनकी शक्ति में सहायता करता है।
यूएनएसडब्ल्यू सिडनी से अध्ययन के पहले लेखक डॉ. जेम्स डन ने कहा, “यह सिर्फ हर जगह देखने के बारे में नहीं है – यह स्मार्ट दिखने के बारे में है।”
जर्नल प्रोसीडिंग्स ऑफ द रॉयल सोसाइटी बी: बायोलॉजिकल साइंसेज में लिखते हुए, डन और सहकर्मियों ने बताया कि कैसे उन्होंने अपने पिछले अध्ययनों में से एक से 37 सुपर-पहचानकर्ताओं और 68 विशिष्ट पहचानकर्ताओं को शामिल करते हुए आंखों पर नज़र रखने वाले डेटा को आकर्षित किया।
उस कार्य में, प्रतिभागियों को पूरे चेहरों की तस्वीरें दिखाई गईं और वे तस्वीरें दिखाई गईं जिनमें चेहरे का वह क्षेत्र जिसे वे देख रहे थे, आंशिक रूप से दिखाई दे रहा था।
नए अध्ययन में, टीम ने प्रतिभागियों की आंखों द्वारा देखी गई वास्तविक दृश्य जानकारी को फिर से बनाने के लिए इस डेटा का उपयोग किया।
इस “रेटिनल जानकारी” को फिर डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) – एक प्रकार का एआई सिस्टम – में डाला गया, जिन्हें चेहरे पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। उन्होंने एआई सिस्टम को या तो उसी चेहरे की पूरी छवि दी जो प्रतिभागी ने देखा था या एक अलग चेहरे की।
प्रत्येक मामले में एआई प्रणाली ने एक स्कोर तैयार किया कि रेटिना की जानकारी दी गई पूर्ण चेहरे की छवि के समान थी।
टीम ने विशिष्ट प्रतिभागियों और सुपर-पहचानकर्ताओं के परिणामों के साथ-साथ प्रारंभिक चेहरे की छवि के यादृच्छिक रूप से चयनित क्षेत्रों के आधार पर डेटा की तुलना की।
सभी मामलों में नतीजे बताते हैं कि एआई सिस्टम का प्रदर्शन बढ़ गया क्योंकि चेहरे के जिन हिस्सों को देखा जा रहा था वे अधिक दृश्यमान हो गए।
इसके अलावा, दृश्यता के सभी स्तरों पर, सुपर-पहचानकर्ताओं से रेटिना जानकारी के आधार पर एआई प्रणाली का प्रदर्शन उच्चतम था।
डन ने कहा, “इससे पता चलता है कि चेहरे की पहचान करने की क्षमता में अंतर आंशिक रूप से हमारे सक्रिय रूप से दृश्य जानकारी का पता लगाने और नमूना लेने के तरीके से उत्पन्न होता है, न कि केवल मस्तिष्क द्वारा बाद में प्रसंस्करण से।”
टीम ने तब जांच की कि क्या परिणाम केवल चेहरे के अधिक क्षेत्रों को देखने वाले सुपर-पहचानकर्ताओं के लिए थे, और इसलिए अधिक जानकारी ले रहे थे।
हालाँकि, उन्होंने पाया कि जब रेटिना की जानकारी में कैप्चर किए गए चेहरे की मात्रा समान थी, तब भी सुपर-पहचानकर्ताओं से डेटा फीड करने पर एआई सिस्टम ने बेहतर प्रदर्शन किया।
डन ने कहा, “इसका मतलब है कि उनका लाभ सिर्फ मात्रा के बारे में नहीं है, यह गुणवत्ता के बारे में है।” “वे ऐसे क्षेत्र चुनते हैं जिनमें अधिक पहचान संबंधी सुराग होते हैं, इसलिए उनके द्वारा चुना गया प्रत्येक ‘पिक्सेल’ किसी चेहरे को पहचानने के लिए अधिक मूल्यवान होता है।”
लंदन के ब्रुनेल विश्वविद्यालय में फेस प्रोसेसिंग के विशेषज्ञ डॉ. राचेल बेनेट्स, जो इस काम में शामिल नहीं थे, ने अध्ययन का स्वागत किया।
“मेरे लिए, सुपर-रिकग्निशन की हमारी समझ में इसका मुख्य योगदान यह निष्कर्ष है कि बेहतर चेहरे की पहचान केवल एक विशिष्ट क्षेत्र को देखने, या लंबे समय तक या चेहरे पर अधिक स्थानों पर देखने के बारे में नहीं है। सुपर-रिकग्निशनर्स चेहरे को अधिक व्यापक रूप से खोज रहे हैं, लेकिन अधिक उपयोगी नमूने भी ले रहे हैं जानकारी,” उसने कहा।
बोर्नमाउथ विश्वविद्यालय के डॉ. एलेजांद्रो एस्टुडिलो ने कहा कि अध्ययन अत्यधिक नियंत्रित परिस्थितियों में लोगों को स्थिर छवियां दिखाने पर आधारित था।
“यह परीक्षण करना महत्वपूर्ण होगा कि क्या समान पैटर्न अधिक प्राकृतिक, गतिशील परिदृश्यों में रहता है,” उन्होंने कहा।
हालांकि अध्ययन से पता चलता है कि ऐसी रणनीतियां हैं जो चेहरे की पहचान में सहायता कर सकती हैं, लेकिन ऐसा लगता नहीं है कि हर कोई सुपर-पहचानकर्ता बन सकता है।
बेनेट्स ने कहा, “फिलहाल हम नहीं जानते कि इन नेत्र गति पैटर्न को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित किया जा सकता है या नहीं।”
डन ने कहा कि अध्ययनों से पता चला है कि सुपर-रिकग्निशन आनुवंशिकी में निहित है और वंशानुगत है।
उन्होंने कहा, “सुपर-पहचानकर्ता स्वाभाविक रूप से सबसे उपयोगी सुविधाओं को चुनते हैं, और इसे प्रशिक्षित करना कठिन है क्योंकि यह हर चेहरे पर भिन्न होता है।”
शोधकर्ताओं ने सुपर-पहचानकर्ताओं की पहचान करने में मदद के लिए एक निःशुल्क परीक्षण विकसित किया है जो यूएनएसडब्ल्यू फेस टेस्ट में उपलब्ध है।
