तकनीकी आपूर्तिकर्ता SAFEZA AVA-X ने बताया कि वेस्टर्न केप विश्वविद्यालय (UWC) के प्रवेश द्वार पर लगे मौजूदा कैमरों का उपयोग चेहरे की पहचान प्रणाली के परीक्षण के लिए किया गया था। संभावित भविष्य के अनुप्रयोगों में सुरक्षा उद्देश्यों के लिए निगरानी सूचियों और कार्ड के बिना पहुंच का उपयोग शामिल था।
प्रकाशित केस स्टडी में कंपनी ने पांच दिवसीय पायलट प्रोजेक्ट का वर्णन किया, जिसमें प्रवेश द्वारों पर तीन वीडियो स्ट्रीम शामिल थीं। यह उल्लेख किया गया कि सिस्टम को विश्वविद्यालय के कैमरों से लगभग दो घंटे में जोड़ा गया था, जिसके लिए पहले से स्थापित सीसीटीवी उपकरणों को बदलने की आवश्यकता नहीं थी।
यह पायलट UWC के 23,000 से अधिक छात्रों के बीच हुआ, हालांकि परीक्षण में भाग लेने वालों की संख्या का खुलासा नहीं किया गया। आपूर्तिकर्ता ने नियंत्रित और अधिकृत प्रतिभागियों का उल्लेख किया जो सिस्टम के कार्यान्वयन के बारे में जानते थे।
एक्सेस नियंत्रण के लिए व्यापक प्रस्ताव लगभग 4,000 लोगों को प्रभावित करता है, जो विश्वविद्यालय समुदाय का एक उपसमूह है। यह आंकड़ा संभावित उपयोग परिदृश्य का वर्णन करता है, न कि पुष्टि किए गए स्थायी कार्यान्वयन या पायलट परियोजना के आकार का।
UWC के जोखिम और अनुपालन निदेशक, बेंटले एब्राहिम जेफ्था, ने कंपनी की प्रतिक्रिया में मौजूदा कैमरों के साथ सिस्टम के एकीकरण की उच्च सराहना की। उन्होंने टिप्पणी की कि 'POC के दौरान चेहरे की पहचान कार्यक्षमता ने अच्छे परिणाम दिखाए, सटीक पहचान और बहुत कम झूठी सकारात्मकता दर प्रदर्शित की'।
कंपनी ने बताया कि परीक्षण गुरुवार से सोमवार तक चला, जिसमें तीन कार्य दिवस और सप्ताहांत शामिल थे। स्विट्जरलैंड में विकसित AVA-X तकनीक ने विदेशी क्लाउड सेवा का उपयोग करने के बजाय जोहान्सबर्ग में Gigabrain बुनियादी ढांचे के माध्यम से वीडियो को संसाधित किया।
बाद में तुलना के लिए पारंपरिक तस्वीर सहेजने के बजाय, सिस्टम चेहरे की विशेषताओं को चेहरे के वेक्टर प्रतिनिधित्व नामक गणितीय प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है। SAFEZA का दावा है कि ये वेक्टर संवेदनशील बायोमेट्रिक जानकारी बने रहते हैं, और चेहरे को संख्याओं में बदलना इसे गुमनाम नहीं बनाता है।
कंपनी ने लाइव परीक्षण के दौरान 98.2% की चेहरे की पहचान सटीकता की सूचना दी। यह सटीकता चश्मे पहनने, आंशिक बाधाओं और प्रवेश संरचनाओं से हस्तक्षेप के बावजूद भी प्राप्त की गई। केस स्टडी में यह भी बताया गया है कि पायलट ने जनसांख्यिकीय समूहों के अनुसार प्रतिशत त्रुटियों का पता नहीं लगाया।
आपूर्तिकर्ता ने जोर दिया कि इस प्रतिशत के लिए संदर्भ की आवश्यकता है, क्योंकि यह अन्य परीक्षण स्थितियों में किए जाने वाले प्रयोगशाला सत्यापन के नियंत्रण मेट्रिक्स से भिन्न है। एकल समग्र सटीकता आंकड़ा इस कार्यान्वयन में प्रत्येक जनसांख्यिकीय समूह की पहचान की विश्वसनीयता को साबित नहीं करता है।
विचार किए गए अनुप्रयोगों में अधिकृत निगरानी सूची में व्यक्तियों की पहचान करना, उन पूर्व कर्मचारियों की पहचान करना जिनका एक्सेस समाप्त हो गया है, और बिना रुके और कार्ड स्कैन किए प्रवेश और निकास का पंजीकरण करना शामिल था।
निगरानी सूची को लागू करने के लिए अलग जिम्मेदारी होती है: इसमें यह तय करना शामिल है कि किसे शामिल किया जाए, कौन इसे बदल सकता है, और सुरक्षा कर्मियों को मिलान होने पर क्या कार्रवाई करनी चाहिए। केस स्टडी निगरानी सूची द्वारा पहचान को एक संभावित अनुप्रयोग के रूप में प्रस्तुत करती है, न कि परिसर में सक्रिय सूची की उपस्थिति की पुष्टि करती है।
आपूर्तिकर्ता ने कहा कि मूल्यांकन के लिए विशेष रूप से बनाई गई बायोमेट्रिक जानकारी पायलट पूरा होने पर हटा दी गई थी, और UWC में भविष्य के अनुप्रयोगों पर चर्चा जारी है।
हथियारों का पता लगाना और लाइसेंस प्लेटों की पहचान कंपनी की रिपोर्ट के अन्य भागों में ऐसी क्षमताओं के रूप में उल्लिखित हैं जिनका उपयोग समान वीडियो बुनियादी ढांचे का उपयोग करके किया जा सकता है, लेकिन वे केस स्टडी के अनुसार इस परीक्षण का हिस्सा नहीं थे।