বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি এবং গোপনীয়তা আর্কিটেকচার
ডিটেক্ট ফেস শেপ ক্লিনিকাল ক্র্যানিওফেসিয়াল অ্যানথ্রোপোমেট্রির সাথে ক্লায়েন্ট-সাইড কম্পিউটার ভিশন একত্রিত করে বস্তুনিষ্ঠ মুখের জ্যামিতি শ্রেণিবিন্যাস প্রদান করে।
জিরো-সার্ভার বায়োমেট্রিক গোপনীয়তার নিশ্চয়তা
WebAssembly এবং WebGL এর মাধ্যমে বিশুদ্ধ ক্লায়েন্ট-সাইড এক্সিকিউশন
বেশিরভাগ ফেস অ্যানালিসিস ওয়েব টুলের ব্যবহারকারীদের একটি দূরবর্তী ক্লাউড সার্ভারে উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি আপলোড করতে হয় যেখানে নিউরাল নেটওয়ার্ক সেগুলো প্রক্রিয়া করে এবং সংরক্ষণ করে। এটি যথেষ্ট গোপনীয়তা ঝুঁকি তৈরি করে।
detectfaceshape.app একটি জিরো-সার্ভার আর্কিটেকচারের সাথে কাজ করে:
- Google MediaPipe Face Landmarker মডেল বাইনারি এবং WASM রানটাইম কঠোরভাবে আপনার স্থানীয় ব্রাউজার স্যান্ডবক্সের মধ্যে চলে।
- সমস্ত আপলোড করা ছবি এবং ক্যামেরা ফ্রেম স্থানীয় ব্রাউজারের উদ্বায়ী মেমরিতে অফস্ক্রিন ক্যানভাসে ডিকোড করা হয় এবং শ্রেণিবিন্যাসের পরপরই মুছে ফেলা হয়।
- কোনো ইমেজ ডেটা, বায়োমেট্রিক স্থানাঙ্ক বা ভেক্টর উপস্থাপনা নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পাঠানো হয় না। পৃষ্ঠাটি লোড হওয়ার পর আপনি ইন্টারনেট সংযোগ বিচ্ছিন্ন করলেও ডিটেক্টরটি ত্রুটিহীনভাবে কাজ করবে।
ক্র্যানিওফেসিয়াল অ্যানথ্রোপোমেট্রি এবং মূল ল্যান্ডমার্ক
detectfaceshape.app-এ মানুষের মুখের শ্রেণিবিন্যাস লেসলি জি. ফারকাসের প্রমিত চিকিৎসা অ্যানথ্রোপোমেট্রিতে প্রোথিত। অনুমানের পরিবর্তে, আমাদের অ্যালগরিদম ৪৬৮টি ল্যান্ডমার্ক থেকে ৪টি সুনির্দিষ্ট শারীরিক মাত্রা বের করে:
ট্রাইকিয়ন (১০) থেকে মেন্টন (১৫২)
হেয়ারলাইনের কেন্দ্র এবং চিবুকের নীচের শীর্ষবিন্দুর মধ্যবর্তী উল্লম্ব দূরত্ব, যা মুখের সামগ্রিক দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করে।
জাইজিয়ন বাম (২৩৪) থেকে জাইজিয়ন ডান (৪৫৪)
জাইগোমেটিক আর্চের পার্শ্বীয় বক্ররেখার মধ্যে সর্বাধিক অনুভূমিক দূরত্ব, যা প্রাথমিক অনুভূমিক অক্ষ স্থাপন করে।
ফ্রন্টোটেম্পোরালে বাম (১২৭) থেকে ডান (৩৫৬)
কপাল জুড়ে মন্দিরগুলোর মধ্যে অনুভূমিক বিস্তার, যা হার্ট এবং ত্রিভুজ জ্যামিতি শনাক্ত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
গোনিয়ন বাম (৫৮) থেকে গোনিয়ন ডান (২৮৮)
ম্যান্ডিবলের দ্বিপাক্ষিক গোনিয়াল কোণগুলোর মধ্যবর্তী দূরত্ব, যা চারকোনা এবং ত্রিভুজাকার আকৃতির নির্ণায়ক।
অ্যাকাডেমিক তথ্যসূত্র ও উদ্ধৃতি
- Farkas, L. G. (1994). Anthropometry of the Head and Face (2nd ed.). New York: Raven Press. বিভিন্ন জনগোষ্ঠীর মুখের অনুপাত এবং মানক ক্র্যানিওফেসিয়াল মানের প্রমিত পরিমাপ।
- Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., Lin, S., & Guo, B. (2021). Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 10012–10022.
- Lugaresi, C., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv preprint arXiv:1906.08172. Google Research.