İnsanlar yüzleri tanımakta ustadır, ancak aynı zamanda ifadeleri ve duyguları da oldukça doğal bir şekilde yorumlarız. Araştırmalar, içimizde kişisel olarak tanıdık yüzleri tanımlayabileceğimizi söylüyor. 380ms sunumdan sonra ve tanıdık olmayan yüzler için 460ms. Ancak, özünde insan olan bu niteliğin artık yapay zeka ve Bilgisayarla Görme alanında bir rakibi var. Bu öncü teknolojiler, insan yüzlerini her zamankinden daha doğru ve verimli bir şekilde tanıyan çözümler geliştirmeye yardımcı oluyor.
Bu en son yenilikçi ve müdahaleci olmayan teknolojiler, hayatı daha basit ve heyecan verici hale getirdi. Yüz tanıma teknolojisi hızla gelişen bir teknoloji haline geldi. 2020'de yüz tanıma pazarının değeri şu şekildeydi: $ 3.8 milyarve aynısının 2025 yılına kadar iki katına çıkması planlanıyor - 8.5 milyar doların üzerinde olacağı tahmin ediliyor.
Yüz Tanıma Nedir?
Yüz tanıma teknolojisi, yüz özelliklerini eşler ve saklanan yüz izi verilerine göre bir kişinin tanımlanmasına yardımcı olur. Bu biyometrik teknoloji, saklanan yüz baskısını canlı görüntü ile karşılaştırmak için derin öğrenme algoritmaları kullanır. Yüz algılama yazılımı, bir eşleşme bulmak için yakalanan görüntüleri bir görüntü veritabanıyla da karşılaştırır.
Havaalanlarında güvenliği artırmak için birçok uygulamada yüz tanıma kullanılmıştır, kolluk kuvvetlerine suçluları, adli analizleri ve diğer gözetim sistemlerini tespit etmede yardımcı olur.
Yüz tanıma nasıl çalışır?
Yüz tanıma yazılımı, Bilgisayar Görüntüsü kullanılarak yüz tanıma verisi toplama ve görüntü işleme ile başlar. Görüntüler, bilgisayarın bir insan yüzü, bir resim, bir heykel veya hatta bir poster arasında ayrım yapabilmesi için yüksek düzeyde dijital taramadan geçer. Makine öğrenimi kullanılarak, veri setindeki desenler ve benzerlikler belirlenir. ML algoritması, yüz özelliği desenlerini tanıyarak herhangi bir görüntüdeki yüzü belirler:
- Yüzün yüksekliğinin genişliğine oranı
- yüzün rengi
- Her özelliğin genişliği – gözler, burun, ağız ve daha fazlası.
- Ayırt edici özellikleri
Farklı yüzlerin farklı özellikleri olduğu gibi, yüz tanıma yazılımları da farklıdır. Bununla birlikte, genel olarak, herhangi bir yüz tanıma aşağıdaki prosedürü kullanarak çalışır:
Yüz algılama
Yüz teknolojisi sistemleri, bir kalabalığın veya bireysel olarak bir yüz görüntüsünü tanır ve tanımlar. Teknolojik ilerlemeler, yazılımın duruşta küçük bir değişiklik olduğunda bile yüz görüntülerini algılamasını kolaylaştırdı - kameraya bakarken veya kameradan uzağa bakarken.
Yüz analizi
Bir insan yüzünün belirgin ve tanınabilir özelliklerine düğüm noktaları denir ve her insan yüzünün yaklaşık 80 düğüm noktası vardır. Yüzü haritalayarak, geometriyi tanıyarak ve fotometriyi kullanarak yüzleri analiz etmek ve tanımlamak mümkündür. tanıma veritabanları doğru.
Görüntü Dönüştürme
Bir yüzün görüntüsü alındıktan sonra, analog bilgiler kişinin biyometrik özelliklerine dayalı olarak dijital verilere dönüştürülür. Dan beri makine öğrenme algoritmalar sadece sayıları tanır, yüz haritasını matematiksel bir formüle dönüştürmek uygun hale gelir. Yüz izi olarak da bilinen yüzün bu sayısal temsili daha sonra bir yüz veritabanıyla karşılaştırılır.
Bir eşleşme bulmak
Son adım, yüz baskınızı bilinen yüzlerin çeşitli veritabanlarıyla karşılaştırmaktır. Teknoloji, özelliklerinizi veritabanındaki özelliklerle eşleştirmeye çalışır.
Eşleşen görüntü genellikle kişinin adı ve adresi ile birlikte döndürülür. Bu tür bilgilerin eksik olması durumunda veritabanında kayıtlı olan veriler kullanılır.
Yüz Tanıma Nerelerde Kullanılır?
Günümüzde yüz tanıma sistemleri günlük hayata giriyor ve kullanımları sıklıkla fark edilmeden gerçekleşebiliyor. Hayatı kolaylaştırmak ve güvenliğe katkıda bulunmak için yüz tanımanın fark yarattığına dair birkaç önemli örnek aşağıda verilmiştir.
- Sağlık hizmeti: Doktorlar, yüz özelliklerini tarayarak çocuklarda belirli nadir genetik bozuklukları tespit etmek için yüz tanıma kullanır. Bunun bir örneği şu olabilir: Face2Gene uygulamasıÇocuğun Noonan sendromu mu yoksa Angelman sendromu mu olduğunu belirlemek için hastanın yüz yapısını bilinen vakalarla karşılaştıran bir yöntemdir.
- Oteller: Bazı oteller check-in işlemlerini hızlandırmak için yüz tanıma sistemi kuruyor. Çin'de, Marriott oteli konuklarının lobiye girmesine izin veriyor Hızlı yüz taraması için kiosk, resepsiyondaki uzun kuyruklardan kaçınmanızı ve girişi keyifli bir hale getirmenizi sağlar.
- Erişilebilirlik: Görme engelli kişilerin kendilerini kolayca doğrulamasını sağlar. Artık parola, PIN veya başka bir şeye ihtiyaç duymazlar. Yüz tanıma ile bankacılık uygulamalarına erişebilir veya cihazların kilidini açabilirler, bu da günlük görevleri çok daha uygulanabilir hale getirir.
- Sınıflar: Güvenlik yönünün dışında, yol okulları öğrenci katılımını izlemek için yüz tanıma özelliğini kullanıyor. Örneğin, sistemler öğrencilerin sınıfta gerçekleşen öğrenmeye dikkat edip etmedikleri konusunda sizi uyarabilir ve öğretmenlerin yöntemlerini anında değiştirmelerine olanak tanır.
- Etkinlik güvenliği: Yüz tanıma teknolojisi, kalabalıkların yönetiminde ve konserler ve spor müsabakaları gibi büyük etkinliklerde güvenliğin artırılmasında uygulama alanı bulmuştur. Bir örnek, bilet sahiplerini doğrulamak ve izinsiz girişi yasaklamak için stadyum kapılarında konuşlandırılması olabilir.
- Arabalar: Otomobil üreticileri artık daha iyi bir sürüş deneyimi için yüz tanıma özelliğini arabalarına entegre ediyor. Bazı araçlar sürücünün yüzünü tanıyabilir, koltuk pozisyonlarını ve aynaları otomatik olarak ayarlayabilir ve hatta belirli çalma listelerini çalabilir.
[Ayrıca Okuyun: AI Görüntü Tanıma Nedir? Nasıl Çalışır ve Örnekler]
Yüz Tanıma Teknolojisinin Avantajları Nelerdir?
Yüz tanıma nispeten yeni bir teknolojidir ve birden fazla olumlu özellik sunar. İşte yüz tanımayı kullanmanın bazı artıları:
- Arttırılmış kamu güvenliği: Polis departmanları kayıp kişileri ve aranan suçluları tespit etmek için yüz tanıma özelliğini kullanır. Örneğin, polis departmanları Hindistan kayıp çocukları ailelerine geri getirmeyi başardı fotoğraflarını kayıp şahıs veri tabanlarıyla eşleştirdikten sonra.
- Güvenli işlemler: Birçok banka ve ödeme sistemi işlemlerini daha güvenli hale getirmek için yüz tanıma özelliğini kullanır. Örneğin, Çin'in Alipay kentinde bir kullanıcı, yüzünün taranmasına izin vererek ödemeyi yetkilendirebiliyorBöylece dolandırıcılık olayları azalıyor ve nakitsiz ödemelerde kolaylık sağlanıyor.
- Daha iyi sağlık hizmetleri: Hastaneler, hastaların dizinlerine sorunsuz bir şekilde erişmek ve kayıt sürecini hızlandırmak için yüz tanıma sistemlerini devreye soktu. Bazı sistemler hastalarda fiziksel acı veya duygusal rahatsızlıkları bile tespit ederek doktorların daha iyi bakım sağlamasını mümkün kılıyor.
- Güvenlik: Yüz tanıma teknolojisi akıllı telefon güvenliğini sonsuza dek değiştirdi. Apple'ın Face ID'si yalnızca bir telefonun kilidini açmakla kalmıyor, aynı zamanda dijital cüzdanlar ve bankacılık uygulamaları gibi hassas uygulamaların korunmasını da sağlıyor.
Yüz Tanıma Teknolojisinin Eksileri
Belirli avantajları vardır; ancak daha da önemlisi etik, gizlilik ve doğruluk sorunları ortaya çıkarır. Aşağıda bazı dezavantajlar verilmiştir:
- Yanlış suçlama: Yüz tanıma sistemleri haksız suçlamalara yol açabilir. Randall Reid örneği2022 yılında Louisiana'da yüz tanıma yazılımıyla DNA'ya dayalı hatalı kimlik tespiti sonucu tutuklanan , aslında hiç ayak basmadığı bir yer.
- Kültürel ve cinsiyet ayrımcılığı: Çalışmalar, yüz tanıma sistemlerinin renkli insanları ve kadınları tanımada daha az doğru olduğunu göstermiştir. ABD hükümetine bu sistemlerin performansıyla ilgili olarak hazırlanan ayrıntılı bir raporda, azınlık geçmişine sahip insanları rutin olarak yanlış tanımladıkları tespit edildiBu durum, kolluk kuvvetlerinde potansiyel haksız tutuklamalara veya ayrımcılığa yol açabilir.
- Özel hayatın ihlali: Yüz tanımanın yeri artık etik kaygılar yaratıyor çünkü biyometrik verileri topluyor ve saklıyor, bazen de rıza olmadan. Örneğin, bazı perakende mağazaları müşteri davranışlarını izlemek için yüz tanıma teknolojisini kullanıyor ve bu da gözetim ve kişisel özgürlükler konusunda kaygılara yol açıyor.
- Bilgi güvenliğinin zafiyeti: Yüz verilerinin depolanması eylemi, kişiyi bilgisayar korsanlığına maruz bırakıyor; bilgisayar korsanları hassas biyometrik bilgileri kırdığı gibi, Black Hat bilgisayar korsanları sadece iki dakikada bunu gösterdi Apple'ın yüz tanıma sistemi hacklenebilir.
[Ayrıca Okuyun: Bilgisayar Görüntüsü için 27 Ücretsiz Görüntü Veri Seti]
Yüz Tanıma Örnekleri
- Amazon Tanınırlığı: Amazon'un bulut tabanlı yüz tanıma yazılımı, bir davanın gövdesinin içindeki insanları bulmak için video görüntüleri kullanarak kolluk kuvvetleri aramaları gerçekleştirdi. Ancak şirket, sivil bireyleri koruyan federal yasaların yürürlüğe girmesini beklerken polisin 2020'ye kadar bunu artık kullanmayacağını duyurdu.
- Apple Yüz Kimliği: Apple, kullanıcıların telefonlarının kilidini açmalarına, uygulamalarında oturum açmalarına ve güvenli bir şekilde alışveriş yapmalarına olanak tanıyan yüz tanıma sistemlerini cihazlarına yerleştiriyor; tüketici elektroniğinde rahatlık ve güvenlik için eksiksiz bir standart oluşturuyor.
- Facebook (Meta): Facebook, 2010 yılında fotoğrafları etiketlemek için yüz tanıma teknolojisini başlattı. Bu tür bir teknolojiyi kullanma yeteneği isteğe bağlıdır ve fotoğrafların kendisinde tanındıkları için, fotoğrafları yükledikten sonra arkadaşların otomatik olarak etiketlenmesine olanak tanır.
- Google Fotoğraflar: Google, kullanıcıların tanınan yüzlere sahip görüntüleri takip etmesini ve bulmasını kolaylaştıran, görüntüleri düzenlemek ve otomatik olarak etiketlemek için yüz tanıma özelliğini kullanıyor.
- Snapchat: Yüz tanıma yazılımlarının öncülerinden olan Snapchat, çeşitli nesneler ve sporcular için geliştirdiği sıra dışı filtrelerde bu teknolojiden yararlanıyor.
Yüz Tanıma Doğru mu?
Yüz tanıma doğruluğu, bu sistemler bu ayarlar altında darbe aldığından gerçek yaşam durumlarında azalabilir. Önyargıya yol açan temel etkenlerden bazıları burada özetlenmiştir:
- Kontrollü ortam: Algoritmalar, kontrollü ışıklandırma koşulları altında kaliteli kameralarla çekilen referans görüntülerle yüzleri başarıyla tanımlayıp eşleştirebiliyor ve yüzde 99.97'ye yakın doğruluk sağlıyor.
- Yaşlanma: Özellikle yıllar arasında boşluk bırakılarak çekilen fotoğraflarda, yıllar geçtikçe özelliklerin doğal olarak değişmesi nedeniyle doğruluk zarar görmektedir.
- Demografik çarpıtmalar: Sistem bazen açık tenli kişilerde ve erkek cinsiyetlerinde daha iyi performans gösteriyor ve hata oranları kadınlarda ve renkli tenli kişilerde daha yüksek oluyor.
- Dış faktörler: Düşük çözünürlüklü kameralar, dijital gürültü ve değişen ifadeler performansı olumsuz etkiliyor.
Yüz Tanıma Güvenli mi?
Benzersiz biyometrik desenlere dayalı olan yüz tanıma sistemleri, biyometrik teknolojideki mevcut modlar arasında belki de en güvenli tanımlama modlarından biridir. Canlılık tespiti ise sistemin yalnızca canlı kullanıcılarla etkileşime girmesini garanti ederek, fotoğraf veya videolar kullanılarak yapılan sahtecilik saldırılarına karşı bir karşı önlem oluşturur.
Ancak, kitlesel gözetim gibi gizlilik ve kötüye kullanım konusunda endişeler de mevcut ve bu durum etik bir çerçevede yönetilen sıkı düzenleyici mekanizmalara olan ihtiyacı vurguluyor.
Yüz Tanıma Modeli için Veri Toplama
Yüz tanıma modelinin maksimum verimlilikte çalışması için onu çeşitli heterojen veri kümeleri üzerinde eğitmelisiniz.
Yüz biyometrisi kişiden kişiye farklılık gösterdiğinden, yüz tanıma yazılımı her yüzü okuma, tanımlama ve tanıma konusunda usta olmalıdır. Ayrıca kişi duygularını gösterdiğinde yüz hatları değişir. Tanıma yazılımı, bu değişiklikleri barındırabilecek şekilde tasarlanmalıdır.
Çözümlerden biri, dünyanın çeşitli yerlerinden birkaç kişinin fotoğraflarını almak ve bilinen yüzlerden oluşan heterojen bir veri tabanı oluşturmaktır. İdeal olarak, birden çok açıdan, perspektiften ve çeşitli yüz ifadeleriyle fotoğraf çekmelisiniz.
Bu fotoğraflar merkezi bir platforma yüklendiğinde ifade ve perspektiften net bir şekilde bahsederek etkin bir veri tabanı oluşturmaktadır. Kalite kontrol ekibi daha sonra hızlı kalite kontrolleri için bu fotoğrafları gözden geçirebilir. Farklı insanların resimlerini toplamaya yönelik bu yöntem, yüksek kaliteli, yüksek verimli görüntülerden oluşan bir veri tabanına neden olabilir.
Güvenilir bir yüz verisi toplama sistemi olmadan yüz tanıma yazılımının en iyi şekilde çalışmayacağını kabul etmez miydiniz?
Yüz verilerinin toplanması, herhangi bir yüz tanıma yazılımının performansının temelidir. Burnun uzunluğu, alın genişliği, ağzın şekli, kulaklar, yüz ve çok daha fazlası gibi değerli bilgiler sağlar. Otomatik yüz tanıma sistemleri, yapay zeka eğitim verilerini kullanarak, yüz özelliklerine göre dinamik olarak değişen bir ortamda büyük bir kalabalığın ortasındaki bir yüzü doğru bir şekilde tanımlayabilir.
Gelişmiş yüz tanıma yazılımı geliştirmenize yardımcı olabilecek oldukça güvenilir bir veri kümesi gerektiren bir projeniz varsa, Shaip doğru seçimdir. Çeşitli projeler için özel çözümler eğitimi için optimize edilmiş kapsamlı bir yüz veri seti koleksiyonumuz var.
Toplama yöntemlerimiz, kalite kontrol sistemlerimiz ve özelleştirme tekniklerimiz hakkında daha fazla bilgi için, temasa Bugün bizimle.