भारत में हर साल लगभग 50 हजार शवों की पहचान न हो पाने की चुनौती के बीच आईआईटी मंडी के शोधकर्ताओं ने एआई की मदद से नई तकनीक विकसित की है।

यह तकनीक खोपड़ी के एक्सरे और चेहरे की तस्वीरों की तुलना कर संभावित पहचान वाले चेहरों की सूची तैयार कर सकती है, जिससे पुलिस और फॉरेंसिक विशेषज्ञों को अज्ञात शवों की पहचान के लिए जांच का दायरा सीमित करने में मदद मिल सकती है।

इस शोध का नाम ‘स्पॉट फेस’ मॉडल है, जिसे आईआईटी मंडी के स्कूल ऑफ कंप्यूटिंग एंड इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के विज़न इंटेलिजेंस एवं मशीन लर्निंग समूह में पीएचडी शोधार्थी रवि शंकर प्रसाद ने सहायक प्रोफेसर डॉ. दिनेश सिंह के मार्गदर्शन में तैयार किया है। शोधपत्र अंतरराष्ट्रीय पैटर्न रिकग्निशन कॉन्फ़्रेंस (ICPR) 2026 की कार्यवाही में प्रकाशित हुआ है।

एआई मॉडल को खोपड़ी के एक्सरे और संबंधित चेहरे की तस्वीरों के उदाहरणों से प्रशिक्षित किया गया है। यह तस्वीरों को छोटे-छोटे हिस्सों में बांटकर उनके आकार, बनावट और आपसी संबंधों का विश्लेषण करता है। इसके बाद दोनों तरह की तस्वीरों में समानताएं तलाशकर संभावित चेहरों को प्राथमिकता के क्रम में रखता है।

इस तकनीक में ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और दो विशेष प्रक्रियाओं का इस्तेमाल किया गया है, जिन्हें क्रॉस‑अटेंशन और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट कहा जाता है। इनका काम खोपड़ी और चेहरे की तस्वीरों में मौजूद संबंधित विशेषताओं को आपस में जोड़कर तुलना बेहतर बनाना है।

आईआईटी मंडी के भारतीय खोपड़ी‑चेहरा डेटासेट में 102 जोड़ियाँ शामिल हैं। परीक्षण में मॉडल ने 50 प्रतिशत मामलों में सही चेहरे को पहली रैंक पर रखा और 72 प्रतिशत मामलों में सही चेहरा शीर्ष पाँच संभावित विकल्पों में शामिल था।

शोधकर्ताओं ने चीनी चेहरे के स्केच और तस्वीरों के 188 जोड़ों वाले डेटासेट पर भी परीक्षण किया, जहाँ सही चेहरे को पहली रैंक पर रखने की दर 88.4 प्रतिशत और शीर्ष पाँच में सही चेहरा मिलने की दर 89 प्रतिशत रही।

भारत की आबादी में विविधता को देखते हुए बड़े और विविध डेटासेट तैयार करना महत्वपूर्ण है। आगे मॉडल की सटीकता सुधारने और अधिक विविध आंकड़ों पर इसकी जांच करने पर काम किया जा रहा है। वास्तविक आपराधिक मामलों में इसकी उपयोगिता और विश्वसनीयता साबित करने के लिए आगे परीक्षण आवश्यक हैं।