हमारी आवाज़ से लेकर हमारे चेहरे और भी बहुत कुछ हमारे "हार्टप्रिंट" जैसे अपरंपरागत तरीके कंप्यूटर के लिए अपने उपयोगकर्ताओं को पहचानने के तरीकों की संख्या बढ़ रही है। हालाँकि, अभी तक हमें अपने पदचिन्हों के आधार पर कोई नहीं मिला है। यू.के. के मैनचेस्टर विश्वविद्यालय और स्पेन के यूनिवर्सिडैड ऑटोनोमा डी मैड्रिड के शोधकर्ता इसे बदलने के लिए काम कर रहे हैं। एक नया ए.आई. बायोमेट्रिक सत्यापन विधि फर्श पर दबाव पैड के पार चलने के तरीके से व्यक्तियों की सफलतापूर्वक पहचान कर सकती है। इस तकनीक का उपयोग एक दिन हवाईअड्डों जैसी जगहों पर मौजूदा बायोमेट्रिक पहचान प्रणाली के विकल्प या संवर्द्धन के रूप में किया जा सकता है।
"जब हमने मैनचेस्टर का प्रदर्शन किया तो शुरुआती दिनों से ही हमें एहसास हुआ कि मानव चाल को समझने में बायोमेट्रिक क्षमता होती है।"जादुई कालीन' 2010 में उपयोगकर्ता समूहों के लिए," क्रिकोर ओज़ान्यानमैनचेस्टर में फोटोनिक सेंसर और सिस्टम के प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “हालांकि, फ्लोर सेनर डेटा को नए तरीके से संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके हाल ही में निर्णायक प्रगति हुई है। नवीनतम विकास के रूप में, हमने अपने मौजूदा मॉडलों को लागू करने और नए विकसित करने के लिए यूनिवर्सिडैड ऑटोनोमा डी मैड्रिड के साथ मिलकर काम किया। मौजूदा अनूठे फ़ुटस्टेप डेटाबेस SFootDB पर प्रयोग के लिए - जिसमें बड़ी संख्या में व्यक्तियों का एक ही कदम शामिल है।
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परीक्षण स्थितियों में, पदचिह्न पहचानने वाला ए.आई. केवल 0.7 प्रतिशत की त्रुटि दर के साथ, बिल्कुल सटीक सटीकता के साथ व्यक्तियों की सही पहचान करने में सक्षम था।
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ओज़ैनियन के अनुसार, यह पद्धति भीड़-भाड़ वाले स्थानों, जैसे कि हवाईअड्डे के निकट, में व्यक्तियों की पहचान करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकती है। चीन की एक हालिया कहानी के बावजूद दावा किया गया कि एक ज्ञात अपराधी की पहचान कर ली गई है हजारों की भीड़ में चेहरे की पहचान का उपयोग करना, ऐसे दृष्टिकोण आवश्यक रूप से प्रभावी साबित नहीं हो सकते हैं। दूसरी ओर, अज्ञात लोगों के एक बड़े समूह से ज्ञात व्यक्तियों को दबाव-संवेदन सीमा पार करवाकर उन्हें अलग करने की क्षमता बेहद मददगार हो सकती है। इसका उपयोग संभावित रूप से स्मार्ट होम वातावरण में परिवार या घर के व्यक्तिगत सदस्यों को पहचानने के लिए भी किया जा सकता है।
ओज़ानियन ने आगे कहा, "फ़ुटस्टेप डेटा पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग तैनाती, संसाधनों, उन्नयन, कनेक्टिविटी और गोपनीयता चिंताओं की लागत के दृष्टिकोण से कुशल है।" "बायोमेट्रिक्स से परे, घरेलू परिदृश्य स्वास्थ्य देखभाल के विशाल क्षेत्र के लिए प्रवेश बिंदु है, जहां रहने वालों की चाल-ढाल पर बहुत लंबी अवधि तक नजर रखी जा सकती है।" समय ताकि उनके चाल पैटर्न में सूक्ष्म परिवर्तन को सामान्य उम्र बढ़ने या संज्ञानात्मक गिरावट के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सके - संभवतः मानसिक की शुरुआती शुरुआत से जुड़ा हुआ बीमारी।"
कार्य का वर्णन करने वाला एक पेपर हाल ही में जर्नल में प्रकाशित हुआ था, पैटर्न एनालिसिस और मशीन इंटेलिजेंस पर आईईईई लेनदेन.
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