Biometric points
ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ದತ್ತಸಂಚಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಐರಿಸ್, ಬೆರಳಚ್ಚು, ಮುಖ ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬಿಂದುಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖದ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಕಿವಿಯ ಲೋಬ್ನ ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಕಣ್ಣುಗಳ ಮೂಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು. ಸ್ಕ್ಯಾನ್ನ ಎಲ್ಲಾ (ಬಹುಶಃ ನೂರಾರು) ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಂಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ "ಸ್ಕೋರ್" ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಹುದು). ಈ ಅಂಕವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮುಖದ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳ ಯಾವುದೇ ಸಂಕಲಿಸಿದ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಜನರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಯಶಸ್ವಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅನೇಕ ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಿಂದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಬದಲು, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವೆ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು "ಸ್ಕೋರ್" ಆಗಿ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡತದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರದಿಂದ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಹೊಸ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಯಶಸ್ವಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಏಕೈಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಿತ್ರದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಹೊಸ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ-ಇದು ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುರಿಃ "ಅಜ್ಞಾತ" ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, "ತಿಳಿದಿರುವ" ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದುಃ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಥವಾ ದೃಢೀಕರಣಃ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಃ ಗುರುತನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅಪರಿಚಿತರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಚಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಜೀವಿಗಳ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗೆ ಇದು ಅವರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸೂಕ್ತವಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಈ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರುತನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೈವಿಕ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಮುಖ. ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಉಲ್ಲೇಖದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಣ್ಣಿನ ಅಂತರ ಅಥವಾ ಮೂಗಿನ ಗಾತ್ರದಂತಹ ಮುಖದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಳತೆಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡದ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ತ್ವರಿತ ಹೋಲಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಸುಪರಿಚಿತ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕಾದರೆ, ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತವು ಮೊದಲು ನಡೆಯಬೇಕು. ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ದಾಖಲಾತಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಷಯದ (ದಾಖಲಿಸಬೇಕಾದ ವ್ಯಕ್ತಿ) ದಾಖಲಾತಿ ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದಾಖಲಾತಿ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ದಾಖಲಾತಿ ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಯು ಒಂದು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಸರು ಅಥವಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಷಯವು (ಗುರುತಿಸಬೇಕಾದ ವ್ಯಕ್ತಿ) ಅವನ ಅಥವಾ ಅವಳ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದಾಖಲಾತಿ ದತ್ತಸಂಚಯದಿಂದ ಒಂದು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸ್ವರೂಪದಿಂದಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲ. ಆ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಮಾತ್ರ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಅಂಕವು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬಿಂದುಗಳು ಅಥವಾ ಆಕಾರಗಳು ನಿಖರವಾದ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಹೋಲಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಆಕಾರ ಅಥವಾ ಬಿಂದುಗಳ ಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ತಾರತಮ್ಯದಿಂದ ಕೂಡಿರಬೇಕು, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರಬೇಕು, ಭಂಗಿ-ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ತಲೆಯ ಆಕಾರವು ಗೋಳಾಕಾರದ ಹಾರ್ಮನಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ; ಮಾನವನ ತಲೆಯ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಗೋಳವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮೂಲಭೂತ ಅಥವಾ ಗೋಳಾಕಾರದ ಹಾರ್ಮನಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸಲು, ಕಣ್ಣುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರದಂತಹ ವಿವಿಧ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೇಹಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ, ತಲೆಯಂತೆಯೇ, ಈ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾದ ದತ್ತಸಂಚಯದ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳಿಂದ ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರದ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎಪ್ಪತ್ತಮೂರು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ. ಇವು ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಇರುವ ದೂರಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಮೂಳೆ ಜಂಟಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದೇಹವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ದೇಹದ ಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಕೀಲುಗಳಿಗೆ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಉಲ್ಲೇಖ ಅಕ್ಷದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಕಾಗುತ್ತವೆ. ಭಂಗಿ-ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ದೊಡ್ಡ ಮೂಳೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಹನ್ನೆರಡು ದೂರಗಳ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಾಹಕವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಮಣಿಕಟ್ಟಿನಿಂದ ಮೊಣಕೈ, ಮೊಣಕೈನಿಂದ ಭುಜ, ಡಿ 3 ಸೊಂಟದಿಂದ ಮೊಣಕಾಲು, ಇತ್ಯಾದಿ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ಅಂತರವು ವಿವಿಧ ಭಂಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಗಲ್ಲದ-ಮೊಣಕಾಲಿನಂತಹ ಅಂತರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಅಳತೆಗಳು ಮಿಲಿಮೀಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ (ಮಿಮೀ) ಇರುತ್ತವೆ. ದೋಷ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ದೃಷ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೆಗ್ಗುರುತು ಬಿಂದುಗಳ ಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್, ಇಮೇಜ್ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು 3ಡಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸರಳತೆಗಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ದೋಷವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವವರ ಮೇಲೆ ಈ ದೋಷದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತೀರ್ಮಾನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಿಂದುಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಲಾದ ದತ್ತಸಂಚಯದ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ದೂರವನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಜನರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಬಳಕೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪೋಷಕರ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ Kinect ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗುರುತಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕನಾ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪಡೆದ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ ದೇಹದ ಭಾಗಗಳು ಕೈನೆಕ್ಟ್ ವಯಸ್ಸು ಪರಿಶೀಲನೆ SANS ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಇನ್ಫೋಸೆಕ್ ಓದುವ ಕೊಠಡಿ ಮಾನವ ಗುರುತಿನ CAESAR ಯೋಜನೆ ಸಿಲೂಯೆಟ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾನವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದೇಹ ಆಂಥ್ರೋಪೊಮೆಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಕಾನಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ನಾಸಾ ಯೋಜನೆ