रक्षा में एआई: डीआरडीओ ने चेहरे की पहचान प्रणाली विकसित की जो मास्क को भेद सकती है, भेष बदल सकती है

जब कोविड ने सभी को मुखौटे के पीछे छिपने के लिए मजबूर किया, तो एक बहुत खुश था: अपराधी। अब उनके लिए भीड़ में गायब होना आसान हो गया था क्योंकि किसी व्यक्ति की पहचान करना अधिक कठिन हो गया था। 

इस तरह के खतरे के साथ, एक चेहरे की पहचान प्रणाली की तैनाती की बात की गई थी जो महामारी के दौरान मास्क या भेस के साथ चेहरों का पता लगा सकती है।

राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो ने, वास्तव में, पिछले साल इसके लिए एक निविदा जारी की थी, लेकिन इस बारे में कोई घोषणा नहीं की गई थी कि यह तकनीक विकसित की गई थी या तैनात की गई थी। 

हालाँकि, यह पता चला है कि भारत की प्रमुख रक्षा प्रयोगशाला, रक्षा अनुसंधान और विकास संगठन (DRDO) ने वास्तव में ऐसी प्रणाली विकसित की है।

‘फेस रिकग्निशन सिस्टम अंडर डिस्ग्यूज’ या एफआरएसडी के नाम से जाना जाने वाला यह सिस्टम कई “चेहरे के मुखौटे, दाढ़ी, मूंछें, विग, धूप का चश्मा, सिर पर स्कार्फ, बंदर-टोपी, टोपी, आदि” के माध्यम से चेहरों का पता लगाने का दावा करता है। 

रक्षा मंत्रालय (MoD) ने हाल ही में ‘एआई इन डिफेंस’ नामक एक रिपोर्ट जारी की, जिसमें भारतीय सेना के लिए MoD के तहत संगठनों द्वारा विकसित FRSD और अन्य तीन चेहरे की पहचान प्रणाली का खुलासा किया गया।

चूंकि ये प्रौद्योगिकियां न केवल सैन्य गतिविधियों के लिए आरक्षित हो सकती हैं, बल्कि सार्वजनिक स्थानों पर भी तैनात की जा सकती हैं, इसलिए इस पर प्रकाश डालना आवश्यक है कि इनका उपयोग कैसे और क्यों किया जा रहा है।

फेस रिकग्निशन सिस्टम अंडर डिस्ग्यूज (एफआरएसडी)

मानव आंखों के बजाय, एफआरएसडी व्यक्ति को कमजोर, कम-रिज़ॉल्यूशन निगरानी कैमरा फ़ीड से पहचानने के लिए एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। 

MoD रिपोर्ट में कहा गया है, “एल्गोरिदम का उपयोग सुरक्षा एजेंसियों द्वारा बड़े रिपॉजिटरी में मजबूत चेहरे की खोज के लिए भी किया जा सकता है।”

लाइव वीडियो निगरानी के लिए सिस्टम को प्रतिबंधित/सुरक्षित क्षेत्रों में तैनात किया जा सकता है। रिपोर्ट में कहा गया है कि असामाजिक तत्वों को पहचानने के लिए इसे सार्वजनिक स्थानों पर भी तैनात किया जा सकता है। 

यह पहचान के लिए विभिन्न प्रकाश व्यवस्था की स्थिति, चेहरे पर छाया, भीड़ के अवरोध आदि को ध्यान में रखता है।

निगरानी कैमरा फीड पर ‘फेस रिकग्निशन इन द वाइल्ड’ कैमरों से कैप्चर की गई छवियों के कम रिज़ॉल्यूशन के कारण हल करना एक कठिन समस्या है। यह समस्या विभिन्न चेहरे के भेष, भीड़-भाड़ और विविध रोशनी की अतिरिक्त जटिलता के साथ हल करने के लिए और भी अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाती है, “MoD रिपोर्ट में कहा गया है। 

DRDO ने सिस्टम को इस बात को ध्यान में रखते हुए विकसित किया है कि यह सर्वरों और ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिटों में स्केलेबल होना चाहिए।

“सिस्टम एक लचीले वीडियो एनालिटिक्स सूट के साथ आता है जिसमें लोगों की गिनती, जियो-फेंसिंग, आग का पता लगाने और टक्कर का पता लगाने जैसे कई अतिरिक्त निगरानी अनुप्रयोग हैं।”

परियोजना साधक 

प्रोजेक्ट सीकर एक चेहरे की पहचान प्रणाली है जिसे रक्षा मंत्रालय के तहत संस्थाओं द्वारा विकसित किया गया है। 

MoD की रिपोर्ट के अनुसार, इसे भारतीय सेना द्वारा विकसित और तैनात किया गया है, इसे जनसंख्या निगरानी, ​​​​निगरानी और गैरीसन सुरक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है। 

इसे इंटरनेट कनेक्टिविटी की आवश्यकता नहीं है, कई स्रोतों से खुफिया डेटा प्राप्त कर सकता है और कहीं भी फील्ड-रेडी सिस्टम के साथ दूर से स्थापित किया जा सकता है।

इसे ‘अशांत’ क्षेत्रों में निरंतर निगरानी और निगरानी के साथ-साथ नागरिक प्रतिष्ठानों में ‘अत्याधुनिक सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए’ तैनात किया जा सकता है।

रिपोर्ट में कहा गया है, “सीकर सिस्टम एक आत्म-निहित, एआई-आधारित चेहरे की पहचान, निगरानी, ​​​​निगरानी और विश्लेषण प्रणाली है जो आतंकवाद से निपटने, निरंतर निगरानी और अशांत क्षेत्रों की निगरानी के लिए खतरों की पहचान और ट्रैकिंग के लिए है।”

इसने कहा कि अतिरिक्त सुरक्षा के लिए सिस्टम को ‘महत्वपूर्ण सैन्य’ या ‘नागरिक प्रतिष्ठानों’ में तैनात किया जा सकता है। 

विभिन्न स्रोतों से खुफिया डेटा का उपयोग करते हुए, सेना का उद्देश्य आतंकवादियों और ‘राष्ट्र-विरोधी’ तत्वों की गतिविधियों पर नज़र रखना है।

रिपोर्ट में कहा गया है कि सेना का लक्ष्य “खतरों और राष्ट्र विरोधी तत्वों पर मनोवैज्ञानिक प्रभुत्व” हासिल करना है, यह बताते हुए कि तकनीक देश की सेवा कैसे करेगी। 

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ‘राष्ट्र-विरोधी’ शब्द की कोई कानूनी परिभाषा नहीं है, और इसे संविधि में परिभाषित नहीं किया गया है।

सीमा पर रोबोट 

प्रोजेक्ट सीकर के अलावा, भारतीय सेना ने साइलेंट सेंट्री भी विकसित की है, जो पूरी तरह से, चेहरे की पहचान करने में सक्षम, 3 डी-प्रिंटेड रेल-माउंटेड रोबोट है जो रेल पर स्लाइड करता है और बाड़ और एंटी-फिल्ट्रेशन बाधा प्रणाली (एआईओएस) पर स्थापित किया जा सकता है।

रोबोट जो वाईफाई के माध्यम से संचार करता है, वह मानव और चेहरे का पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से युक्त है।

“रोबोट से प्राप्त वीडियो फ़ीड का विश्लेषण एआई सॉफ़्टवेयर द्वारा ऑब्जेक्ट पहचान का उपयोग करके किया जाता है। सॉफ्टवेयर स्वचालित रूप से आंदोलन और मानव उपस्थिति का पता लगाता है, एक ऑडियो अलार्म उत्पन्न करता है और तस्वीरों को समय और तारीख लॉग के साथ संग्रहीत करता है, ”रिपोर्ट में कहा गया है।

मानव का पता लगाने पर, एक पृष्ठभूमि चेहरे की पहचान एल्गोरिथ्म सक्रिय होता है, जो एक संग्रहीत डेटाबेस से किसी व्यक्ति की पहचान निर्धारित करने का प्रयास करता है। चेहरे की विशेषता की जानकारी तब डेटाबेस में संग्रहीत की जाती है।

चालक थकान निगरानी प्रणाली

रक्षा मंत्रालय के तहत सार्वजनिक क्षेत्र की कंपनी बीईएमएल लिमिटेड ने एक ड्राइवर थकान निगरानी प्रणाली विकसित की है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करती है। 

रिपोर्ट में कहा गया है, “गंभीर परिस्थितियों में ड्राइवर की थकान का आकलन करना एक अनिवार्य उपकरण है, खासकर सशस्त्र बलों में।”

रिपोर्ट में कहा गया है कि सिस्टम वाहन के चलने के दौरान ड्राइवर में उनींदापन की शुरुआत का पता लगाता है। 

केबिन के अंदर एक कैमरा ड्राइवर को लगातार फिल्माता है, और एक एल्गोरिथ्म फ्रेम द्वारा फुटेज फ्रेम का विश्लेषण करता है और यह निर्धारित करता है कि ड्राइवर की आंखें खुली हैं या बंद हैं।

“समय के साथ पुतली पर पलकें बंद होने के प्रतिशत (PERCLOS) एल्गोरिथम का उपयोग करके जम्हाई लेना, झुकी हुई पलकें, बंद आँखें और बढ़ी हुई पलकों की अवधि सहित शारीरिक संकेतों पर विचार करते हुए, उनींदापन के लक्षणों की लगातार तलाश करके पता लगाया जाता है।” 

इन तकनीकों के रूप में चमकदार लग सकता है, दिन के अंत में, ये सभी एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर पर आधारित होते हैं जिन्हें तैनात किया जा रहा है।

तो ये सिस्टम कितने विश्वसनीय हैं, यह देखते हुए कि उन्हें त्रुटि की संभावना के लिए प्रलेखित किया गया है? 

चेहरों को सही ढंग से पहचानने में खराब सटीकता के कारण गलत पहचान पर चिंताएं हैं।

“चेहरे की पहचान तकनीक गलत है। यह दोषपूर्ण परिणाम फेंकता है। और अब मास्क के साथ, जो आधा चेहरा ढक सकता है, सटीकता और भी कम हो जाएगी, ”इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन (आईएफएफ) की सहयोगी वकील अनुष्का जैन ने कहा। 

उदाहरण के लिए, 2018 में आयोजित एक परीक्षण में, रिकॉग्निशन के रूप में जानी जाने वाली अमेज़ॅन की चेहरे की पहचान तकनीक ने अमेरिकी कांग्रेस के 28 सदस्यों से गलत तरीके से मिलान किया, जिससे उनकी पहचान अन्य लोगों के रूप में हुई, जिन्हें एक अपराध के लिए गिरफ्तार किया गया है।

विश्वसनीयता 

इन तकनीकों के रूप में चमकदार लग सकता है, दिन के अंत में, ये सभी एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर पर आधारित होते हैं जिन्हें तैनात किया जा रहा है। 

तो ये सिस्टम कितने विश्वसनीय हैं, यह देखते हुए कि उन्हें त्रुटि की संभावना के लिए प्रलेखित किया गया है? 

चेहरों को सही ढंग से पहचानने में खराब सटीकता के कारण गलत पहचान पर चिंताएं हैं।

“चेहरे की पहचान तकनीक गलत है। यह दोषपूर्ण परिणाम फेंकता है। और अब मास्क के साथ, जो आधा चेहरा ढक सकता है, सटीकता और भी कम हो जाएगी, ”इंटरनेट फ्रीडम फाउंडेशन (आईएफएफ) की एसोसिएट वकील अनुष्का जैन ने कहा। 

उदाहरण के लिए, 2018 में आयोजित एक परीक्षण में, रिकॉग्निशन के रूप में जानी जाने वाली अमेज़ॅन की चेहरे की पहचान तकनीक ने अमेरिकी कांग्रेस के 28 सदस्यों से गलत तरीके से मिलान किया, जिससे उनकी पहचान अन्य लोगों के रूप में हुई, जिन्हें एक अपराध के लिए गिरफ्तार किया गया है। 

जैन ने दो भाई-बहनों का उदाहरण दिया जिन्हें मास्क पहनकर गलत तरीके से पहचाना जा सकता है। 

“मास्क पहने हुए दो भाई-बहनों के चेहरे का ऊपरी आधा हिस्सा समान दिख सकता है। उन्हें गलत तरीके से पहचाना जा सकता है। इससे समुदायों को भी निशाना बनाया जा सकता है, ”जैन ने कहा।

रिपोर्ट में FRSD तकनीक की सटीकता का उल्लेख नहीं है। मनीकंट्रोल ने इस संबंध में टिप्पणियों के लिए डीआरडीओ से संपर्क किया है, और प्रतिक्रिया मिलने पर कॉपी को अपडेट कर दिया जाएगा। 

“किसी भी गलत सूचना के कारण लिए गए किसी भी निर्णय के गंभीर परिणाम हो सकते हैं। चेहरे की पहचान, एक अभ्यास के रूप में, इसके आवेदन में, इसकी अपनी कमियां भी हो सकती हैं। इसलिए, इस प्रकार प्राप्त डेटा को एक प्रक्रिया के अधीन होना चाहिए जहां सशस्त्र फोर्सेस को पुनर्प्राप्त किए गए डेटा को और स्कैन और फ़िल्टर करने की आवश्यकता है, ”कृतिका सेठ, विक्टोरियाम लीगलिस की संस्थापक भागीदार – अधिवक्ता और सॉलिसिटर।

गोपनीयता 

वर्षों से, राज्य सरकारों और सेंटर फॉर गवर्नेंस एंड पुलिसिंग द्वारा चेहरे की पहचान तकनीक की तैनाती नागरिक समाज समूहों और डिजिटल अधिकार कार्यकर्ताओं की जांच के दायरे में रही है, जो गोपनीयता के उल्लंघन की चिंता करते हैं।

हालांकि इस प्रणाली का उपयोग विदेशियों पर अधिक केंद्रित होगा, विक्टोरिया लेगलिस के सेठ ने डेटा संग्रह प्रथाओं पर सवाल उठाया, और क्या इसका उपयोग गोपनीयता के अधिकार के फैसले के साथ संरेखित होता है। 

“कोई कानूनी ढांचा नहीं है जो उपरोक्त उद्देश्य के लिए डेटा संग्रह में पारदर्शिता को अनिवार्य करता है। व्यक्तिगत डेटा के उपयोग के संबंध में अस्पष्टता निजता के अधिकार का उल्लंघन हो सकती है जैसा कि न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी (सेवानिवृत्त) बनाम भारत संघ, ”सेठ ने कहा।

“इसके अलावा, सेना सोशल मीडिया पेजों की निगरानी के लिए भी उत्सुक है। इस तरह की निगरानी पहले से मौजूद राज्य निगरानी के साथ प्रतिच्छेद करेगी और सशस्त्र बलों की भूमिकाओं के दायरे में नहीं आ सकती है, ”उसने कहा। 

मनीकंट्रोल ने इस संबंध में पूछताछ के साथ भारतीय सेना से संपर्क किया है, और प्रतिक्रिया मिलने पर कहानी को अपडेट किया जाएगा।

वैधता 

डीएसके लीगल के पार्टनर सिद्धार्थ सुरेश बताते हैं कि फेशियल रिकग्निशन सॉल्यूशंस से एकत्र किया गया डेटा “बायोमेट्रिक डेटा” के दायरे में आता है और इसे “सूचना प्रौद्योगिकी के तहत संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा (उचित सुरक्षा प्रथाओं और प्रक्रियाओं और सूचना के संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। नियम, 2011 (“एसपीडीआई नियम”)। 

हालांकि, उन्होंने कहा, विनियमों ने सरकारी एजेंसियों को डेटा विषय की सहमति के बिना इस तरह के डेटा को एकत्र करने और उपयोग करने के लिए छूट दी है, अंतर्निहित अनुमान के साथ कि डेटा का ऐसा उपयोग आम जनता और राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए है। 

आपराधिक प्रक्रिया (पहचान) अधिनियम, 2022 की हालिया अधिसूचना भी अधिकारियों को बायोमेट्रिक जानकारी एकत्र करने और साझा करने की अनुमति देती है।