हमारे स्मार्टफ़ोन और सोशल नेटवर्क में निर्मित प्रत्येक पॉकेट और चेहरे की पहचान वाले कैमरे में, कभी-कभी यह भूलना आसान होता है कि फ़ोटो लेना और उनमें चेहरे की पहचान करना हमेशा इतना सरल नहीं था। चाहे खो गया हो, क्षतिग्रस्त हो या बस बिना लेबल का हो, पुरानी तस्वीरों में लोगों की पहचान करने की प्रक्रिया थकाऊ हो सकती है। लेकिन, वर्जीनिया टेक में कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर कर्ट लूथर के रूप में, पता चला है कि अनुभव भी काफी बढ़ सकता है।
लूथर 2013 में पिट्सबर्ग के सीनेटर जॉन हेनज हिस्ट्री सेंटर में "पेंसिल्वेनिया के गृहयुद्ध" में थे, जब उन्होंने अपने महान-महान-चाचा ओलिवर क्रॉक्स्टन की एक तस्वीर देखी। उन्होंने उस तस्वीर को देखने का वर्णन किया है, जो सबसे पुरानी पारिवारिक तस्वीर थी जिसे उन्होंने समय के साथ यात्रा करते हुए देखा था।
पहले से ही अमेरिकी नागरिक युद्ध में रुचि रखने वाले एक इतिहास के शौकीन, इस पल को लूथर के साथ चिपका दिया गया और वह आश्चर्यचकित होने लगा कि हजारों अन्य इतिहास प्रेमियों के लिए समान अनुभव कैसे लाया जाए।
लूथर कहते हैं, "मैंने सिविल वॉर फ़ोटोग्राफ़ी के बारे में अधिक सीखना शुरू कर दिया है, " और अलग-अलग विज़ुअल क्लूज़ का उपयोग करते हुए [लोगों] की पहचान करने के तरीके के बारे में, जैसे कि वर्दी, प्रतीक चिन्ह या फ़ोटोग्राफ़र की स्टूडियो जानकारी। इस बीच, मैं एक कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर के रूप में क्राउडसोर्सिंग के क्षेत्र में बहुत शोध कर रहा था, और सोचा कि शायद इन दोनों चीजों को एक साथ लाने का एक तरीका है। ”
लूथर अपने महान-महान-चाचा, ओलिवर क्रॉक्स्टन की एक तस्वीर पर फिदा हो गया। (केन टर्नर संग्रह के सौजन्य से) परिणाम एक मुफ्त, ऑनलाइन सॉफ्टवेयर है, जिसे सिविल वॉर फोटो स्लीथ कहा जाता है, जो उपयोगकर्ताओं को सिविल युग फोटो तस्वीरों में अज्ञात विषयों की पहचान करने में मदद करने के लिए क्राउडसोर्सिंग और चेहरे की पहचान का उपयोग करता है। 2018 में अपनी आधिकारिक रिलीज से ठीक पहले, प्रौद्योगिकी ने माइक्रोसॉफ्ट के क्लाउड एआई रिसर्च चैलेंज के लिए माइक्रोसॉफ्ट के फेसियल रिकॉग्निशन सॉफ़्टवेयर के उपयोग और मानव संगणना और क्राउडसोर्सिंग 2018 सम्मेलन में सर्वश्रेष्ठ डेमो पुरस्कार के लिए $ 25, 000 का शीर्ष पुरस्कार जीता। इस हफ्ते, लूथर लॉस एंजिल्स में एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटिंग मशीनरी के इंटेलिजेंट यूजर इंटरफेसेस सम्मेलन में प्रस्तुत कर रहा है।
वर्जीनिया टेक में डॉक्टरेट और स्नातक छात्रों की मदद से बनाया गया, जिसमें प्रोजेक्ट लीड विक्रम मोहंती भी शामिल है, और वर्जीनिया टेक के इतिहास विभाग के सहयोग से, फोटो स्लीथ सबसे सटीक पहचान का सुझाव देने के लिए एक बहु-आयामी दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
इस प्रक्रिया में पहला महत्वपूर्ण कदम पहले से पहचानी गई तस्वीरों के एक बड़े डेटाबेस का निर्माण करना था। आज तक, फोटो स्लीथ की लगभग 17, 000 पहचान की गई तस्वीरें हैं, जिसमें अमेरिकी सैन्य इतिहास संस्थान और राष्ट्रीय संग्रहों जैसे राष्ट्रीय अभिलेखागार शामिल हैं, जिसमें न केवल गृहयुद्ध के सैनिक, बल्कि नागरिक और उस समय के अन्य सैन्यकर्मी भी शामिल हैं।
लूथर का कहना है कि इन तस्वीरों के उपयोग के साथ गृहयुद्ध के इतिहासकारों के पहले से ही उत्साही समुदाय का समर्थन करने के लिए वे भाग्यशाली थे, क्योंकि पहले से पहचाने गए फ़ोटो के ठोस आधार के बिना सॉफ्टवेयर के लिए उपयोगी होना लगभग असंभव था।
लूथर कहते हैं, "यह फील्ड ऑफ़ ड्रीम्स की तरह नहीं है, " अगर हमने बिना किसी चित्र के साथ साइट लॉन्च की थी और बस उम्मीद थी कि उपयोगकर्ता उन सभी को जोड़ देंगे, तो हम ठंड की शुरुआत की समस्या का सामना करेंगे जहां आपके पास कोई सामग्री नहीं है। "
पहचान की गई तस्वीरों का डेटाबेस उपयोगकर्ताओं को उन तस्वीरों को पहचानने में मदद करने में एक आवश्यक भूमिका निभाता है जो वे स्वयं अपलोड करते हैं। उपयोगकर्ता मैन्युअल रूप से विशेष दृश्य लक्षणों को टैग करते हैं, जैसे कि कोट का रंग, चेहरे के बाल या सैन्य रैंक प्रतीक चिन्ह, और फोटो चेहरे की पहचान एल्गोरिथ्म के माध्यम से गुजरता है, ताकि अद्वितीय चेहरे के अनुपात का विश्लेषण और लॉग इन किया जा सके, जैसे नाक और आंखों की तरह चेहरे की जगहों के बीच की दूरी। फोटो स्लीपथ अज्ञात फोटो के दृश्य डेटा की तुलना डेटाबेस में पहले से ही पहचाने गए फोटो से करता है और उपयोगकर्ता को प्रस्तुत करता है कि यह क्या सोचता है कि चेहरे की समानता और अन्य मेटाडेटा से प्राप्त जानकारी के आधार पर सबसे अच्छे मैच होते हैं, जैसे कि सैनिकों को जो दिखाई देते हैं उनकी वर्दी के प्रतीक के आधार पर एक ही इकाई। जबकि सॉफ़्टवेयर झूठी पहचान की संभावना को सीमित करने के तरीके के साथ जानबूझकर कदम उठाता है, लूथर का कहना है कि दिन के अंत में सॉफ्टवेयर के सर्वश्रेष्ठ अनुमानों के साथ प्रस्तुत किए जाने पर अंतिम पहचान बनाने के लिए उपयोगकर्ता पर निर्भर है।
"हम झूठी पहचान को रोकने के बारे में बहुत चिंतित थे, " लूथर कहते हैं, "क्योंकि जब आप इंटरनेट के बारे में बात कर रहे होते हैं, तो एक बार जब आप कुछ गलत जानकारी डालते हैं तो इससे छुटकारा पाना या इसे बदलना बहुत मुश्किल होता है।"
यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम सुझाए गए पहचान के साथ प्रदान कर रहा है, लूथर ने सॉफ़्टवेयर की प्रस्तावित पहचान के पहले महीने में उन कॉलमों में उल्लिखित विधियों का उपयोग करके एक विश्लेषण किया जो उन्होंने नागरिक युद्ध इतिहास पत्रिका मिलिट्री इमेजेज में योगदान दिया है। 'निश्चित रूप से एक मैच नहीं, ' 'शायद एक मैच नहीं, ' 'शायद एक मैच, ' और 'निश्चित रूप से एक मैच, ' से पहचान की रेटिंग करें, विश्लेषण में पाया गया कि प्रस्तावित पहचान का 85 प्रतिशत या तो शायद या निश्चित रूप से एक मैच था। इस सप्ताह के सम्मेलन में, लूथर का कहना है कि उनकी टीम के हालिया शोध के निष्कर्षों को उजागर करने की योजना है, जिसमें अज्ञात अमेरिकी लेफ्टिनेंट के चित्र के बारे में न्यू हैम्पशायर गृह युद्ध के चित्रों के संग्रहकर्ता डेव मोरीन द्वारा की गई खोज भी शामिल है। । फोटो स्लीथ ने सुझाव दिया कि पोर्ट्रेट में आदमी न्यूयॉर्क न्यू यॉर्क इंजीनियर्स के विलियम एच। बाल्डविन था। मॉरिन, जिन्होंने पुष्टि की कि बाल्डविन एक न्यू हैम्पशायर मूल निवासी था, का कहना है कि उन्होंने कभी भी फोटो स्टेट की मदद के बिना ग्रेनाइट स्टेट इंजीनियर को नहीं पाया होगा।
कर्ट लूथर वर्जीनिया टेक में कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर हैं। (एमी लोफ्लर) अनुसंधान मानव इतिहासकारों और सॉफ्टवेयर के पूरक गुणों पर भी जोर देता है। अपने सर्वश्रेष्ठ प्रयासों के बावजूद, लूथर का कहना है कि सॉफ्टवेयर केवल तभी तक जा सकता है जब सही मिलान की पहचान की जाए और चेहरे के एल्गोरिथ्म के अंधे धब्बे में मौजूद सुरागों की पहचान करने में मदद करने के लिए उपयोगकर्ताओं पर भरोसा किया जाए।
"[एल्गोरिथ्म] सामान्य चेहरे की पहचान के लिए प्रशिक्षित किया गया है [पर] ज्यादातर आधुनिक चित्र, " लूथर कहते हैं। "एआई में एक कठिन समय होता है जब एक चेहरा पक्ष में बदल जाता है [प्रोफ़ाइल में]। यह आज के मानकों द्वारा एक असामान्य चित्र की तरह है, लेकिन 19 वीं शताब्दी के मध्य में यह आम था। ”
टीम ने यह भी पाया कि दाढ़ी और निशान जैसे अन्य अद्वितीय निर्माताओं की पहचान करने में अकेले एल्गोरिदम की तुलना में उपयोगकर्ता अधिक सफल थे।
केंटकी हिस्टोरिकल सोसाइटी में एक नागरिक युद्ध इतिहासकार और विद्वानों के संसाधनों और प्रकाशन के प्रबंध संपादक पैट्रिक लुईस, जो फोटो स्लीथ के विकास का हिस्सा नहीं हैं, का कहना है कि सिविल वॉर फोटो स्लेउथ न केवल उनकी भूली हुई कहानियों को लाने के लिए एक महान उपकरण होगा। जीवन लेकिन देश भर के गृहयुद्ध इतिहासकारों के एक सहयोगी नेटवर्क का निर्माण जारी रखने में मदद करने के लिए।
लुईस कहते हैं, "मैं नए केंटुकी टैग किए गए फ़ोटो में जाना और देखना पसंद करता हूं।" “[और पूछते हैं] वे कौन लोग हैं जो वहां एकत्रित हैं? क्या उनके व्यक्तिगत संग्राहकों के बारे में मुझे जानकारी होनी चाहिए, और क्या मुझे उनके संपर्क में यह देखने के लिए चाहिए कि क्या उनके पास कोई अन्य सामग्री है जो अनुसंधान हित में हो सकती है? "
जबकि वह अभी तक किसी भी व्यक्तिगत संग्राहकों के साथ फोटो स्लीथ के माध्यम से जुड़ना चाहते हैं, लेविस का कहना है कि केंटकी हिस्टोरिकल सोसाइटी ने स्वयं ज्ञात ऑनलाइन अभिलेखागार के रिकॉर्ड बनाने का काम किया है और फोटो स्लीथ जैसा एक सॉफ़्टवेयर नाटकीय रूप से उस कार्य को जारी रखने की उनकी क्षमता में सुधार करेगा।
आगे बढ़ते हुए, लूथर कहते हैं कि वे सॉफ्टवेयर की "मानव शक्ति" पर "दोगुना" होने का अनुमान लगा रहे हैं, जिसमें एक "दूसरा राय" विकल्प भी शामिल है, जो कई उपयोगकर्ताओं को एक तस्वीर की अंतिम पहचान पर काम करने के साथ-साथ काम करने देगा। फोटो स्लीथ का उपयोगकर्ता आधार विकसित करने के लिए भौतिक आउटरीच और सामुदायिक प्रबंधन का विस्तार करने पर। सॉफ्टवेयर में कुछ फेस लिफ्ट्स के साथ-साथ एक नया फंक्शन भी देखने को मिलेगा, जो यूजर्स को ग्रुप फोटो में लोगों को अपलोड करने और पहचानने की सुविधा देगा।
लूथर कहते हैं, "हमारा अंतिम लक्ष्य हर अज्ञात नागरिक युद्ध की तस्वीर को पहचानना है, " और [फोटो सेल्थ] को बड़ा और बेहतर बनाएं, क्योंकि बाल्टी में 25, 000 चित्र सिर्फ एक बूंद है। "
