Yapay zeka alanında yüz tanıma uygulamaları

İşe vardığını hayal et. Ofise girdiğinde, bir kamera hızlıca yüzünün fotoğrafını çeker. İşin arka planında, gelişmiş computer vision techniques çalışmaya başlar. İlk olarak, görüntüde bir yüzün bulunduğunu tespit etmek için object detection kullanılır. Ardından yüzündeki anahtar noktaları eşler; gözlerinin arasındaki mesafe, burnunun şekli ve çene hattının kavisleri. Bu detaylar, "yüz izi" (faceprint) adı verilen benzersiz bir dijital kod oluşturur.

Yüz izin daha sonra kimliğini doğrulamak için çalışanların yüzlerinden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştırılır. Hızlı ve sorunsuz bir süreç, kimlik kartına veya parmak izi taramasına ihtiyaç duymadan zahmetsizce giriş yapmanı sağlar. Ancak yüz tanıma sadece iş yeri yoklaması için kullanılmaz. Hayatımızın diğer pek çok alanında da kullanılmaktadır.

Bu makalede, çeşitli sektörlerdeki yüz tanıma uygulamalarını inceleyeceğiz. Ayrıca yüz tanımanın beraberinde getirdiği avantajları ve etik soruları da tartışacağız.

Yüz tanımanın faydaları#

Yüz tanımanın farklı kullanımlarına girmeden önce faydalarını anlayalım. Kimlik kartları, şifreler ve manuel kontroller gibi geleneksel kimlik doğrulama ve güvenlik yöntemleri; genellikle gecikmelere, dolandırıcılık risklerine ve zahmetlere yol açar. Yüz tanıma teknolojisi, gelişmiş yazılımları kullanarak insanları hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayarak bunu değiştirir. Güvenliği artırır ve birçok görevi daha hızlı ve kolay hale getirir.

Fig 1. Yüz tanımanın faydaları.

İşte bazı temel faydalar:

• Daha İyi Güvenlik: Yüz tanıma, insanları doğru bir şekilde tanımlayarak ve yetkisiz erişim olasılığını azaltarak mekanların güvenliğini sağlamaya yardımcı olur.
• Kolaylık: İşe giriş yapmak, telefonunun kilidini açmak veya ödeme yapmak gibi günlük işleri fiziksel kimliklere veya şifrelere ihtiyaç duymadan daha kolay hale getirir.
• Daha Hızlı Süreçler: Bu teknoloji, kimlik tespiti ve doğrulamayı hızlandırarak havaalanlarında, iş yerlerinde ve mağazalarda işleri daha hızlı hale getirir.
• Daha İyi Alışveriş Deneyimi: retail sektöründe yüz tanıma, deneyimi daha keyifli hale getirmek için sana özel öneriler ve daha hızlı ödeme imkanları sunarak alışverişini kişiselleştirebilir.

Bir diğer ilginç fayda ise yüz tanımanın çeşitli süreçleri otomatize ederek yapay zeka sistemlerini geliştirebilmesidir. Yapay zekayı business operations sistemine entegre ediyorsan, yüz tanıma sistemini bir üst seviyeye taşıyabilecek bir computer vision application türüdür. Örneğin yüz tanıma, manufacturing alanında baret, koruyucu gözlük ve diğer personal protective equipment (PPE) gibi belirli safety gear ekipmanlarını işçilerin takıp takmadığını kontrol etmek gibi güvenlik protokollerine uyumun izlenmesine yardımcı olabilir. Yüz tanıma, yalnızca güvenlik ekipmanı takan ve takmayan işçilerin sayısını vermekle kalmaz, hangi işçilerin taktığını da belirlemeye yardımcı olur.

Yıllar içinde yüz tanımanın kısa bir tarihçesi#

1990'larda yüz tanıma teknolojisi, yüzleri tanımak için basit matematiksel yöntemler kullanan Eigenface yaklaşımı gibi tekniklerle popüler hale geldi. Ancak bu erken yöntemler, aydınlatma, yüz ifadeleri ve açılardaki değişikliklerle mücadele ettikleri için gerçek dünya durumlarında güvenilir değildi.

2000'lerin başında, Gabor filtreleri ve Yerel İkili Desenler (LBP) gibi yerel özellikler kullanılarak yeni yöntemler geliştirildi. Bu yöntemler yüz görünümündeki değişiklikleri ele almada daha iyiydi, ancak yine de sınırlamaları vardı ve her zaman yeterince doğru değillerdi.

Fig 2. Yüz tanımanın tarihi.

Büyük bir atılım, 2010'ların başında derin öğrenmenin, özellikle de evrişimli sinir ağlarının (CNN'ler) yükselişiyle geldi. DeepFace ve DeepID gibi gelişmiş yöntemler, yüzlerin ayrıntılı özelliklerini öğrenmek için birden fazla işleme katmanı kullanır. Derin öğrenme yöntemleri, yüz tanıma sistemlerini çok daha doğru ve güvenilir hale getirerek onları birçok gerçek dünya uygulaması için kullanışlı kılmıştır.

Birden fazla sektörde yüz tanıma kullanımları#

Yüz tanıma teknolojisi hızla büyüyor ve her yıl %16.3'lük bir büyüme oranıyla 2028 yılına kadar küresel olarak 13.4 billion dolara ulaşması bekleniyor. Aslında, 2017'den 2019'a kadar 64 ülke yüz tanıma özelliğine sahip AI surveillance sistemlerini kullanmaya başladı. Yüz tanımanın bu kadar hızlı benimsenmesinin nedenlerinden biri, insan yüzünün tanımlanmasının çok önemli olduğu birçok sektörde uygulanabilmesidir. Gelin bazı kullanım alanlarını detaylıca inceleyelim.

Fig 3. Farklı yüz tanıma uygulamaları.

Perakende mağazalarında yüz tanıma#

retail sektöründe yüz tanıma, mağazaların işleyişini değiştirerek alışverişi daha kolay ve daha kişiselleştirilmiş hale getiriyor. Mağazalar artık geri gelen müşterileri tanıyabilir ve önceki alışverişlerine dayanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Bu, alışverişi daha keyifli hale getirir ve müşterileri tekrar gelmeye teşvik eder. Müşteriler ayrıca kasada ödeme yapmak için yüz tanımayı kullanabilir, böylece nakit veya kart taşıma ihtiyacı ortadan kalkar.

Fig 4. Yüz tanıma yoluyla ödemeler.

Harika bir örnek, Rusya'nın en büyük gıda perakende grubu olan X5 şirketidir. Mart 2021'de X5, Visa ve Sberbank ile birlikte bir yüz tanıma ödeme sistemi kullanmaya başladı. Müşteriler sadece 3D kameraya bakarak ödeme yapabilir. Bu sistem, ödeme sürecini hızlandırarak, bekleme sürelerini azaltarak ve kasaları daha hızlı ve verimli hale getirerek mağazalardaki managing queues yönetimini kolaylaştırır.

Güvenlik için yüz tanıma#

Yüz tanıma teknolojisinin en büyük faydalarından biri security seviyesini artırmasıdır. Akıllı telefonlarda ve diğer kişisel cihazlarda ekranların kilidini açmak için hızlı ve güvenli bir yol sağlar. Yüz tanıma kullanarak cihazlar, hassas bilgilere yalnızca yetkili kullanıcıların erişebilmesini sağlayabilir ve yetkisiz kişilerin sisteme sızmasını zorlaştırabilir. Tahmin edilebilen veya çalınabilen geleneksel şifrelere veya PIN kodlarına kıyasla ekstra bir güvenlik katmanı ekler.

Fig 5. Telefonunun kilidini açmak için yüz tanıma kullanma.

Yüz tanıma ayrıca kamusal alanları izlemek için surveillance systems içinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüz tanıma özellikli güvenlik kameraları insanları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilir ve yetkililerin potansiyel tehditleri hızlı bir şekilde fark etmesine yardımcı olabilir. Örneğin yüz tanıma, büyük etkinliklerde bilinen suçluları veya kayıp kişileri bulabilir ve bu yerleri daha güvenli hale getirebilir. İşletmeler ve devlet binaları da kısıtlı alanlara erişimi kontrol etmek için yüz tanıma kullanır. security seviyesini artırırken kimlik kontrollerini de daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.

Havaalanında yüz tanıma#

Airports, yüz tanıma kullanarak işleyiş biçimlerini dönüştürüyor. Check-in sırasında yolcular, kimliklerini hızlı ve güvenli bir şekilde doğrulamak için yüz tanımayı kullanabilir. Yolcunun yüzü seyahat belgelerindeki yüzüyle karşılaştırılır. Güvenlik kontrolleri ve biniş işlemleri de daha sorunsuz hale gelir. Yolcuların birden fazla kimlik belgesi ibraz etmesine gerek kalmaz. Bunun yerine doğrudan bir kameraya bakabilirler. Bu durum tüm seyahat deneyimini daha kusursuz hale getirir.

Aynı sistem airports havaalanlarındaki göçmenlik süreçlerinde de kullanılmaktadır. Kimlik doğrulamasını daha doğru hale getirir, göçmenlik sürecini hızlandırır ve tıkanıklıkları azaltır. ABD Gümrük ve Sınır Muhafaza (CBP) birimi, 238 havalimanında yüz tanıma teknolojisini konuşlandırdı. Delta, American ve United gibi büyük ABD havayolları, check-in'den uçağa binişe kadar yolculuk deneyiminin çeşitli aşamalarına yüz tanımayı entegre etti. 2025 yılına kadar dünya çapındaki havalimanlarının 53% oranından fazlasının güvenlik kontrol noktalarında biyometri kullanacağı öngörülüyor.

Fig 6. Havalimanlarında yüz tanıma ile göçmenlik işlemlerini daha basit hale getirme.

Yüz tanımanın güvenlik kontrolleri sürecini hızlandırdığını söylediğimizde, bu sadece birkaç dakikalık bir kazanç değildir. Bir araştırma, Dublin havalimanında biyometri devreye sokulduğunda 30 dakika içinde işlemleri tamamlanan yolcu yüzdesinin 65% to 87% oranına yükseldiğini ortaya koydu. Birçok yolcu ayrıca azaltılmış bekleme sürelerini ve birden fazla kimlik belgesi sunma zorunluluğunun ortadan kalkmasının sağladığı kolaylığı takdir ediyor. Bir ankete göre yolcuların 73% kadarı geleneksel yöntemler yerine biyometrik kimlik doğrulamayı tercih ediyor.

Yüz tanımanın etik sorunlarını yönetmek#

Yüz tanıma teknolojisi yaygınlaştıkça, ele alınması gereken önemli etik kaygıları da beraberinde getiriyor. Gizlilik ön planda. Bu sistemler, insanların yüzlerinin ayrıntılı görüntüleri gibi birçok kişisel veriyi toplar ve saklar. Bu veriler, bir kişinin kimliğini ve cinsiyet, yaş, hatta sağlık durumları gibi hassas bilgileri ortaya çıkarabilir. Bu verilerin yetkisiz erişim veya paylaşım yoluyla kötüye kullanılması riski vardır, bu da bireysel gizlilik için ciddi bir tehdit oluşturur.

Bir diğer büyük kaygı ise önyargı ve adalettir. Birçok yüz tanıma sistemi herkes için eşit derecede iyi çalışmaz. Genellikle kadınlar ve renkli insanlar gibi belirli gruplar için daha kötü performans gösterirler. Bu sistemleri eğitmek için kullanılan veri kümeleri genellikle çeşitlilikten yoksundur ve belirli popülasyonlara karşı önyargılıdır. Örneğin, çalışmalar yüz tanıma sistemlerinin daha açık tenli bireylere kıyasla daha koyu tenli bireyleri tanımlarken daha fazla hata yaptığını göstermiştir. Kolluk kuvvetleri ve işe alım gibi alanlarda, bu durum haksız muameleye ve ayrımcılığa yol açabilir.

Fig 7. Yüz tanıma birçok etik soruyu beraberinde getiriyor.

2017'den 2019'a kadar 64 ülke gözetim amaçlı yüz tanıma sistemlerini kullanmaya başladı. Bu yaygın kullanım, sivil özgürlükler hakkında soru işaretleri doğurmaktadır. Bu etik kaygıları ele almak için veri şifreleme ve sıkı erişim kontrolleri gibi güçlü gizlilik korumaları, kişisel bilgileri güvence altına almak adına esastır. Önyargıyı azaltmak ve adaletini artırmak için yüz tanıma sistemlerini çeşitli veri setleri üzerinde eğitmek de çok önemlidir. Net düzenlemeler ve politikalar, yüz tanıma kullanımını düzenlemeye yardımcı olabilir ve insanların hak ve özgürlüklerine saygı duyarak sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir.

Yüz tanımana son bir bakış#

Yüz tanıma uygulamaları hızla günlük hayatımızın bir parçası haline geliyor ve gelişmiş özellikleriyle birçok sektörü değiştiriyor. Yakında mağazalarda, bankalarda, havaalanlarında ve diğer kamusal alanlardaki deneyimlerimizin düzenli bir parçası olabilir. Faydalarını açıkça görebilsek de, beraberinde gelen etik kaygıları da dikkate almamız gerekiyor. Yüz tanımayı kullanmaya devam ederken, inovasyon ile etik davranış kurallarına saygı arasında doğru dengeyi bulmak çok önemlidir. Bu şekilde, bireysel hakları ve özgürlükleri korurken teknolojiden tam olarak yararlanabiliriz.

Yapay zeka hakkında daha derine mi inmek istiyorsun? GitHub repository 📚 sayfamıza göz at ve topluluğumuza 🤝 katıl. Daha fazla yapay zeka uygulaması hakkında okumak istiyorsan, healthcare ve manufacturing alanlarına yönelik çözümler sayfamız çeşitli ilginç kullanım senaryolarını sergilemektedir.