btbilgi

Yüz tanıma şu anda üzerinde en çok durulan biyometrik teknolojilerinden biri. Kullanım alanları ise çok geniş. Banka ATM’lerinde yüzünüzü tarayarak kimliğiniz doğrulamadan, fast food satın alırken ödeme onaylamaya kadar birçok yerde kullanılmakta. Emniyet güçlerine kayıp kişileri bulmak konusunda yardım da ediyor, en büyük akıllı telefon üreticilerinin ürünlerinde (yeni çıkan Apple iPhone X gibi) bulunup hayatı kolaylaştırmaya da yarıyor. Peki ya insanlar tanınmak istemediklerinde ne olacak?

“Büyük birader” senaryolarından rahatsız olan kişiler, yüz tanıma teknolojilerinin hayatın bu kadar içinde olmasından memnun değil. Özellikle de hükümetlerin ve polis güçlerinin terörist avlarında sokaklardaki trafik ve güvenlik kameralarını gittikçe daha sık kullanmaları birçok kişiyi rahatsız ediyor. Bu kameraların arka planındaki görüntü tanıma sistemlerini yanıltmak için şapkalar, sahte sakallar ve güneş gözlükleri kullanıldığı bilinmekte. Peki ya bunların hepsine rağmen yüzünüzü tanıyabilen yeni bir metod geliştirilirse?

Cambridge Üniversitesi, Hindistan Ulusal Teknoloji Enstitüsü ve Hindistan Bilim Enstitüsü’nden ortaklaşa bir ekip bu konu üzerinde çalışıyor. Liderliğini Cambridge Üniversitesi’nden Amarjot Singh’in yaptığı ekibin tasarladığı yüz tanıma sistemi yüzü bir bütün değil, tek tek öğeler halinde ele almakta. Derin öğrenme metodları ile tarama yeteneği geliştirilen algoritma, kendisine verilen surat imajında 14 noktayı ele alıyor. Taramada gözler için 10 nokta, dudaklar için 3 nokta ve burun için bir nokta belirleniyor. Suratın tam olarak görünmesini engelleyen aksesuarlar bulunsa bile, yine de belli bir başarıyı yakalayacak kadar tarama yapılması mümkün.

Yüz tanıma teknolojilerinden ne uçan, ne de kaçan kurtuluyor

Sistem verilen fotodaki noktaları saptadıktan sonra, bu bilgiyi güvenlik veritabanlarındaki imajlar ile karşılaştırmaya başlıyor. Yapılan denemelerde fotoğraftaki kişi yüzüne bir atkı sarsa veya bir şapka taksa bile yüzde 56 oranla doğru kişinin yakalanabildiği gözlemlenmiş. Eğer kişi gözlük takarsa saptama oranları yüzde 43’e kadar düşebiliyor. Bu oranlar görsel taramaların mahkemelerde delil olarak kullanılmasını sağlayamıyor, çünkü halen çok düşük. Ama emniyet güçlerinin arama çalışmalarında seçenekleri azaltmasına ve süreçleri hızlandırmasına yarayabilir.

Digital Trends’e bakılırsa ekibin bu projede bir sonraki hedefi makine öğrenme destekli bu yüz tanıma metodunu çok daha az işlem gücü isteyecek platformlarda bile çalıştırabilmek. Mesela yüz tarama sistemini direk güvenlik kameralarının elektronik altyapılarına yerleştirebilirlerse, tarama işlemleri hem uç cihazlarda daha hızlı yapılacak, hem de akıllı kameraların gerekli uyarıları merkezlere gönderme sürelerinde ciddi düşme sağlanacak. Bu da güvenlik güçlerinin olay yerine gelip suçluyu bulma başarılarını yükseltebilecek bir beceri.

Projenin sunumu IEEE Uluslararası Bilgisayar Görüş Sistemleri Konferansı 2017’de yapılacak, bilimsel makalesi ise buraya tıklayarak görülebilir.

Yorumlar

yorum

PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.