बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण: चेहरा, फ़िंगरप्रिंट, पुतलियाँ, और… नसें?

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण

जब आप बायोमेट्रिक्स के बारे में सुनते हैं, तो आप उन्नत रेटिना स्कैनर या चेहरा पहचान प्रणाली के बारे में सोच सकते हैं। हालांकि, व्यक्तिगत विशेषताओं को रिकॉर्ड करने और उन्हें प्रमाणीकरण के लिए उपयोग करने का विज्ञान सभ्यता जितना ही प्राचीन है।

प्राचीन सभ्यताओं जैसे बबिलोनियों ने 500 ईसा पूर्व तक प्रमाणित मिट्टी की टैबलेट को सील करने के लिए फ़िंगरप्रिंट का उपयोग किया। 1800 के दशक तक, भारत की कानूनी प्रणाली में फ़िंगरप्रिंट रिकॉर्डिंग प्रणाली पेश की गई। यह प्रणाली, जिसके निर्माता इन्स्पेक्टर जनरल एडवर्ड हेनरी का नाम है, आज भी विश्वभर में उपयोग में है।

प्रौद्योगिकी के परिचय ने बायोमेट्रिक्स को सरकारों और समूहों द्वारा उपयोग की जाने वाली सुरक्षा सेवा से एक ऐसी विधि में बदल दिया है जिसे कोई भी अपने सामान, डेटा और अधिक की रक्षा के लिए उपयोग कर सकता है। आज, बायोमेट्रिक्स तेज़, पासवर्ड‑मुक्त समाधान प्रदान करता है। इस प्रकार, इसकी लोकप्रियता बढ़ रही है।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण के प्रकार

आज उपयोग में दो मुख्य प्रकार के बायोमेट्रिक्स हैं: बाहरी और आंतरिक। दोनों प्रकार के बायोमेट्रिक डेटा उपयोगकर्ताओं को फायदे और नुकसान प्रदान करते हैं, जिससे किसी विशेष अनुप्रयोग के लिए एक विकल्प दूसरे से अधिक उपयुक्त हो सकता है।

बाहरी बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण

जब इस तकनीक की चर्चा होती है तो अधिकांश लोग बाहरी बायोमेट्रिक्स के बारे में सोचते हैं। आपने इन प्रणालियों को देखा या उपयोग किया है, भले ही आप अपनी भागीदारी से अनभिज्ञ हों। इन विकल्पों में आज के उन्नत स्मार्टफ़ोन में पाए जाने वाले फ़िंगरप्रिंट और चेहरा स्कैनर जैसी चीज़ें शामिल हैं।

बाहरी बायोमेट्रिक्स तेज़ पहुंच और दूरी से प्रमाणीकरण प्रदान करता है। जब आपको बड़े क्षेत्र की निगरानी करनी हो या भीड़भाड़ वाले शहर में किसी व्यक्ति को पहचानना हो, तो ये नेटवर्क आदर्श होते हैं। आज, चीन में उपयोग किए जाने वाले चेहरा पहचान प्रणाली जैसी बायोमेट्रिक्स नेटवर्क स्वायत्त रूप से अपने नागरिकों की निगरानी, आपराधिक व्यक्तियों को पकड़ने और संवेदनशील डेटा तक पहुंच प्रदान करने में सक्षम हैं।

बाहरी बायोमेट्रिक्स की आज की समस्याएँ

कई स्थितियों में बाहरी बायोमेट्रिक सिस्टम कम पड़ते हैं। पहला, वे आपके चेहरे या फ़िंगरप्रिंट जैसी आसानी से दिखाई देने वाली विशेषताओं पर निर्भर होते हैं। इन वस्तुओं को एकत्रित करके सिस्टम को धोखा दिया जा सकता है। पहले ही कई अध्ययन दिखाते हैं कि लोग केवल व्यक्ति की तस्वीरों का उपयोग करके चेहरा पहचान प्रणाली को कैसे हैक कर पाए।

आंतरिक बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण

इन कमियों के कारण कई लोग बेहतर विकल्प, जैसे आंतरिक बायोमेट्रिक्स, की तलाश करने लगे हैं। आंतरिक बायोमेट्रिक्स आपके आंतरिक भागों पर आधारित होते हैं, जैसे ऊतक माप, नसों की व्यवस्था, और अन्य महत्वपूर्ण मानव विशेषताएँ जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए अनूठी होती हैं।

आंतरिक बायोमेट्रिक्स का लाभ यह है कि वे पर्यवेक्षकों के लिए अदृश्य होते हैं। किसी के चेहरे की तस्वीर की तुलना में उसकी हथेली की नसों का आंतरिक स्कैन प्राप्त करना बहुत कठिन है। साथ ही, इस डेटा को पुनरुत्पादित करना भी बहुत मुश्किल है, भले ही आपके पास इसके बारे में सामान्य जानकारी हो। इस प्रकार, आंतरिक बायोमेट्रिक्स उच्च सटीकता और अतिरिक्त धोखाधड़ी प्रतिरोध प्रदान करते हैं।

आंतरिक बायोमेट्रिक्स को कैप्चर करने के सबसे सामान्य तरीके ऑप्टिकल कोहेरेंस टोमोग्राफी (OCT) और फोटोअकौस्टिक टोमोग्राफी (PAT) का उपयोग हैं। OCT विधि ऊतक माप का टोपोग्राफिक मानचित्र बनाती है, जबकि PAT विधि सटीक उंगली माप लेती है।

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग

वर्तमान में आंतरिक बायोमेट्रिक्स प्राप्त करने का सबसे उन्नत तरीका हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग का उपयोग है। यह फ़ोटोग्राफी विधि हथेली को दृश्यमान से निकट‑इन्फ्रारेड तरंगदैर्ध्य तक 5 nm रिज़ॉल्यूशन के साथ प्रज्वलित करके छवियां बनाती है। परिणामस्वरूप एक ऐसी छवि मिलती है जो क्रमागत तरंगदैर्ध्यों की विस्तृत स्पेक्ट्रम में डेटा प्रकट करती है।

जापान में ओसाका मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग पारंपरिक स्कैनिंग विधियों की तुलना में कई लाभ प्रदान करती है। पहला, प्रत्येक तरंगदैर्ध्य हथेली की आंतरिक संरचना के विभिन्न पहलुओं को उजागर करता है। इस प्रकार, एक ही स्कैन संभावित पासवर्ड सामग्री की बहुलता प्रदान कर सकता है।

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग की समस्याएँ

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग बाजार को कुछ सबसे बेहतर सुरक्षा विकल्प प्रदान करती है, लेकिन इसमें कुछ खामियां हैं जिन्होंने बड़े पैमाने पर इसके एकीकरण को धीमा किया है। पहला, इस प्रकार की बायोमेट्रिक सुरक्षा को लागू करना कठिन है क्योंकि इसके लिए व्यक्ति को बैठकर अपनी हथेली को सीधे स्कैन करना पड़ता है।

यह तरीका संवेदनशील क्षेत्रों में काम करेगा लेकिन बड़े या शहर-व्यापी परिदृश्य में इसे लागू करना बहुत समय‑साध्य होगा। कल्पना करें कि प्रत्येक सबवे यात्री को ट्रेन में प्रवेश करने से पहले अपनी हथेली स्कैन करानी पड़े, जिससे अतिरिक्त प्रतीक्षा और देरी सुरक्षा लाभों को नकार देती।

वृहद डेटा आवश्यकताएँ

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग के बड़े पैमाने पर अपनाए न जाने का मुख्य कारण स्कैन के आकार की विशालता है। छवि का आकार आपके सुरक्षा के कई पहलुओं को प्रभावित कर सकता है। किसी की हथेली या फ़िंगरप्रिंट को संग्रहीत करने में कोई स्थान नहीं लगता और इसे कागज से लेकर डिजिटल सिस्टम तक किया जा सकता है।

इसके विपरीत, एक हाइपरस्पेक्ट्रल छवि विभिन्न तरंगदैर्ध्यों में गहन डेटा रखती है, जिससे फ़ाइल आकार बहुत बड़ा हो जाता है। यह अतिरिक्त डेटा जाँच को कठिन बनाता है क्योंकि पैटर्न खोजने या डेटा तुलना करने के लिए अधिक सामग्री की समीक्षा करनी पड़ती है।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण अध्ययन

इस दृष्टिकोण की अंतर्निहित सीमाओं और तकनीक की संभावनाओं को पहचानते हुए, जापान के ओसाका मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के इंजीनियरों की एक टीम ने “हाथ की क्रॉस‑सेक्शनल हाइपरस्पेक्ट्रल छवि का उपयोग करके पहचान” नामक अध्ययन जारी किया। यह शोध पत्र हाइपरस्पेक्ट्रल स्कैन को सुरक्षा उद्देश्यों के लिए उपयोग करने हेतु आवश्यक डेटा की मात्रा को कम करने की एक नई विधि पर प्रकाश डालता है।

इंजीनियरों ने एक प्रणाली प्रदर्शित की जो हथेली के भाग की क्रॉस‑सेक्शनल छवि उत्पन्न कर सकती है, जिसमें उच्च स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन होता है और विशिष्ट नसों के पैटर्न जैसी प्रमुख विवरणों की पहचान कर सकती है। उन्होंने यह भी बताया कि यह नई प्रणाली कई उद्योगों में व्यक्तिगत पहचान को आगे बढ़ाने की क्षमता रखती है।

उन्नत बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण प्रणाली

इंजीनियरों ने हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों को सटीक रूप से कैप्चर किया और फिर उन्हें छोटे फ़ाइलों में विभाजित किया जो सत्यापन, संग्रहण और ट्रांसफ़र के लिए अधिक उपयुक्त हैं। यह प्रणाली एक विशेष कैमरा, प्रकाश व्यवस्था, स्कैनर और कंप्यूटर एल्गोरिदम को एकीकृत करके यह कार्य करती है।

हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरा

प्रयोग के केंद्र में हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरा (NH-A-S, EBA, Japan, Japan) था। इस डिवाइस को f=12 mm, M118FM12 सिंगल‑फ़ोकस लेंस के साथ सेट किया गया था, जो 400 से 1000 nm की रेंज में 5 nm स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन प्रदान करता है।

हाथ की स्कैनर

एक संवेदनशील हाथ स्कैनर को प्रक्रिया के दौरान हथेली के नसों के नेटवर्क और आंतरिक भागों को कैप्चर करने के लिए स्थापित किया गया। स्कैनर में 240×240 mm का स्कैनिंग क्षेत्र था, जिससे यह हथेली के विशिष्ट क्षेत्र को कैप्चर कर सकता था। उल्लेखनीय रूप से, इकाई फर्श से 900 mm ऊपर स्थित थी और जमीन के सापेक्ष लगभग 30° के कोण पर झुकी हुई थी।

प्रकाश व्यवस्था

हाथ को प्रकाशित करने और छवियों में गहराई प्रदान करने के लिए प्रकाश व्यवस्था का उपयोग किया गया। विशेष रूप से, 500 W हैलोजन लैंप को स्कैनिंग सेक्शन के नीचे रखा गया जो 5 mm मोटी उच्च‑पारदर्शी कांच की प्लेट पर प्रकाश डालता था। यह प्लेट दृश्यमान से निकट‑इन्फ्रारेड प्रकाश को न्यूनतम हानि के साथ प्रसारित करने की क्षमता के कारण चुनी गई।

व्यक्तिगत कंप्यूटर

विशेष रूप से, यह प्रणाली पारंपरिक पीसी पर भी कार्य कर सकती है। इस प्रयोग के लिए, इंजीनियरों ने एक लैपटॉप कंप्यूटर का उपयोग किया जिसमें Intel (INTC ) Core i7-1068NG7 प्रोसेसर और 32 GB RAM था। इसे हाइपरस्पेक्ट्रल क्यूब डेटा संग्रहीत करने में कोई समस्या नहीं हुई।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

एक विशेष रूप से निर्मित AI एल्गोरिदम प्रणाली में कई भूमिकाएँ निभाता है। पहला, इसे सबसे उपयुक्त रुचि क्षेत्र (ROI) निर्धारित करने का कार्य सौंपा गया है। ROI स्कैन का वह क्षेत्र है जो सबसे स्पष्ट और व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करता है।

AI इस डेटा को लेगा और एक हाइपरस्पेक्ट्रल क्यूब छवि बनाएगा। फिर, यह गूगल के MediaPipe Hands, एक मशीन‑लर्निंग लाइब्रेरी, के आधार पर आदर्श कटिंग प्लेन की गणना करेगा।

यह तरीका इंजीनियरों को नई इमेज रजिस्ट्रेशन लाइब्रेरी बनाने की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे समय और धन की बचत होती है। परिणामस्वरूप एक 2D स्पेशियल‑स्पेक्ट्रल छवि प्राप्त होती है जो विशिष्ट पहचान पैरामीटर प्रदान करती है।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण परीक्षण

अपनी सिद्धांत की जांच के लिए, शोधकर्ताओं ने 24 से 47 वर्ष की आयु के 10 स्वस्थ वयस्कों का चयन किया। प्रत्येक विषय की हथेली का हाइपरस्पेक्ट्रल स्कैन निर्धारित अवधि में कई बार किया गया। उल्लेखनीय रूप से, प्रत्येक प्रतिभागी का एक अनूठा स्कैनिंग शेड्यूल था, जिससे इंजीनियर समय और अन्य कारकों के आधार पर उत्पन्न होने वाले चर को ध्यान में रख सके।

विशेष रूप से, 500 W हैलोजन लैंप को स्कैनिंग सेक्शन के नीचे रखा गया ताकि कांच की उलटी तरफ से विषय की हथेली को प्रकाशित किया जा सके। इसके बाद, स्कैन किए गए आंतरिक डेटा को विभिन्न सॉफ़्टवेयर पैकेज जैसे Jupyter Notebook, LabVIEW, और ImageJ का उपयोग करके प्रोसेस किया गया।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण परीक्षण परिणाम

परीक्षण परिणाम एक बड़ी सफलता दर्शाते हैं। इंजीनियरों ने सभी परीक्षण विषयों में इस डेटा के आधार पर विश्वसनीय पहचान हासिल की। रोचक बात यह है कि उन्होंने नोट किया कि प्रणाली छोटे स्कैन किए गए क्षेत्र में बेहतर परिणाम प्रदान कर सकती है। इसके अतिरिक्त, उन्होंने पाया कि हथेली की क्रॉस‑सेक्शनल हाइपरस्पेक्ट्रल छवियां प्रत्येक तरंगदैर्ध्य पर विभिन्न विशेषताएं प्रदान करती हैं, जिससे बहु‑स्तरीय अवलोकन और प्रमाणीकरण संभव होता है।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण लाभ

इस तकनीक के बाजार में कई लाभ लाने की संभावना है। पहला, यह बायोमेट्रिक सिस्टम को अधिक सुरक्षित और कुशल बनाने में मदद करेगा। बायोमेट्रिक्स के बाजार में विस्तार के लिए, तकनीक को अपनी प्रमुख कमजोरियों को दूर करना होगा। यह नवीनतम दृष्टिकोण इस क्षेत्र में एक अंतर को भरता है और न्यूनतम लागत पर उच्च सुरक्षा प्रदान करने का वादा करता है।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण अनुप्रयोग

इस तकनीक के कई संभावित अनुप्रयोग हैं, जो वाणिज्यिक क्षेत्र से लेकर चिकित्सा और सैन्य उपयोग तक विस्तृत हैं। किसी व्यक्ति को तेज़ और सटीक रूप से प्रमाणीकरण करने की क्षमता कई उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है; यहाँ भविष्य में इस तकनीक के कुछ संभावित अनुप्रयोग प्रस्तुत हैं।

सुरक्षा

इन प्रणालियों का सबसे स्पष्ट उपयोग सुरक्षा को उन्नत करना है। भविष्य में, आपका हथेली प्रिंट ऑफ़लाइन भुगतान करने, अपने घर तक पहुंचने, या यहां तक कि अपने वाहन को शुरू करने का तरीका हो सकता है। इसलिए, इन प्रणालियों का जितना संभव हो उतना सटीक और सुलभ होना आवश्यक है।

चिकित्सा

चिकित्सा क्षेत्र इस तकनीक का उपयोग अपने रोगियों की पहचान सुनिश्चित करने के लिए कर सकता है। दुराचार, धोखाधड़ी और साधारण मानवीय त्रुटियों से लेकर, चिकित्सा क्षेत्र को स्वास्थ्य सेवा प्रदान करने से पहले व्यक्ति की पहचान को कुशलतापूर्वक सत्यापित करने का तरीका चाहिए। यह प्रणाली एक किफायती विकल्प प्रदान कर सकती है जो गलत निदान और अन्य त्रुटियों को रोक सकती है, जिससे नुकसान और अनावश्यक कष्ट कम होते हैं।

बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण अध्ययन शोधकर्ता

ताकाशी सुज़ुकी ने हाइपरस्पेक्ट्रल अध्ययन का नेतृत्व किया। उन्होंने जापान के ओसाका मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के इंजीनियरों और वैज्ञानिकों की टीम के साथ काम किया। अब, टीम तकनीक के उपयोग मामलों को विस्तारित करने और बड़े पैमाने पर तकनीक को प्राप्त करने और एकीकृत करने के अधिक किफायती और सुलभ तरीकों को बनाने की कोशिश कर रही है।

बायोमेट्रिक्स बाजार में अग्रणी नवाचारी कंपनियाँ

वर्तमान में कई कंपनियों के पास बायोमेट्रिक्स के आसपास कुछ न कुछ अनुसंधान एवं विकास (R&D) है। कंपनियों से लेकर जो आपके रेटिना का उपयोग करके आपके क्रिप्टो खाते तक पहुंचना चाहती हैं, रेटिना स्कैनर जो आपके मूल्यवान पोर्टफोलियो को सुरक्षित रखते हैं, बाजार में निर्माताओं की कमी नहीं है। यहाँ एक कंपनी है जिसने विश्वसनीय बायोमेट्रिक सिस्टम बनाने के लिए काफी प्रयास किया है ताकि उनका ROI और उपयोगकर्ता अनुभव (UX) बेहतर हो सके।

अलीबाबा ग्रुप होल्डिंग लिमिटेड

अलीबाबा ग्रुप होल्डिंग लिमिटेड (BABA ) ने 1999 में डिजिटल मार्केटप्लेस के माध्यम से व्यापारियों और उपभोक्ताओं को जोड़ने के लिए बाजार में प्रवेश किया। तब से कंपनी वॉल्यूम के हिसाब से विश्व की सबसे बड़ी ऑनलाइन ई‑कॉमर्स प्रदाताओं में से एक बन गई है। आज, इसके सैकड़ों मिलियन सक्रिय उपयोगकर्ता हैं और यह रोज़ाना हजारों व्यापारियों को ग्राहकों से जोड़ता है।

अलीबाबा 2004 से चुपचाप बायोमेट्रिक भुगतान प्रणाली पर काम कर रहा है। इस प्रणाली, जिसे “Smile to Pay” कहा गया है, उपयोगकर्ताओं को भुगतान करने के लिए चेहरा पहचान का उपयोग करती है। यद्यपि यह अभी भी बीटा परीक्षण चरण में है, कंपनी के अधिकारियों ने कहा कि वे इस तकनीक का उपयोग करके केवल चेहरे के स्कैन से AliPay वॉलेट से भुगतान को अधिकृत करने की आशा रखते हैं।

अलीबाबा एक विशाल ई‑कॉमर्स साइट है जिसके ग्राहकों और साझेदारियों में विश्व के कुछ सबसे बड़े टेक दिग्गज शामिल हैं। इसकी स्थिति और विशाल नेटवर्क तक पहुंच इसे किसी भी बायोमेट्रिक समाधान को सफलतापूर्वक एकीकृत करने के लिए उपयुक्त बनाती है। इसलिए, BABA आगे के शोध के योग्य है।

अलीबाबा ग्रुप होल्डिंग पर नवीनतम

कभी फिर अपनी चाबियाँ न भूलें – बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण

बायोमेट्रिक्स के उपयोग की प्रवृत्ति विश्व स्तर पर बढ़ रही है। कंपनियां, उपभोक्ता और सरकारें सभी इस तकनीक को आगे बढ़ा रही हैं। प्रभावशाली रूप से, यह नवीनतम विकास परिणामों में सुधार, संग्रहण और गणनात्मक लागत को कम करने, और विश्वसनीय सुरक्षा प्रदान करने का एक भरोसेमंद और प्रभावी तरीका प्रस्तुत करता है। इसलिए, यह कार्य भविष्य में बाजार पर एक परिवर्तनकारी प्रभाव डाल सकता है।

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संदर्भित अध्ययन:

^{1. Suzuki, T. (2025). हाथ की क्रॉस‑सेक्शनल हाइपरस्पेक्ट्रल छवि का उपयोग करके व्यक्तिगत पहचान. जर्नल ऑफ बायोमेडिकल ऑप्टिक्स, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}