Blog Lider Güvenlik Sistemleri Antalya Türkiye

İlk yüz tanıma algoritmalarında basit geometrik modeller kullanılırdı. Fakat bu tanıma işlemi günümüzde “gelişmiş matematiksel göstergeler ve eşleme işlemleri bilimini”ortaya çıkarmıştır.

İnsanlar genellikle yüzleri, kişileri tanımak için kullanır. Son yıllarda ortaya çıkan teknolojik gelişmeler ,benzer tanıma işleminin otomatik olarak yapılabilmesini sağlamaktadır. İlk yüz tanıma algoritmalarında basit geometri modeller kullanılırdı. Fakat bu tanıma işlemi günümüzde “gelişmiş matematiksel göstergeler ve eşleme işlemleri bilimini” ortaya çıkarmıştır. Geçtiğimiz 15 yıl içerisinde gerçekleşen araştırma ve geliştirmeler , yüz tanıma teknolojisini endüstrinin ilgi odağı yapmıştır. Yüz tanıma hem doğrulma hem de tanımlama amacıyla kullanılabilir.

Otomatik yüz tanıma nispeten yeni bir kavramdır. 1960 yıllarından itibaren geliştirilmeye başlanmış olan ilk yarı otomatik yüz tanıma sisteminde, sistem yöneticisi, görüntü üzerinde bulunan yüze ait özellikleri işaretleyip sisteme tanıtmakta sistemde bu verileri ve önceden elde edilmiş olan referans değerlerini kullanarak işlemekte böylece görüntü üzerinde bulunan mesafelerin tespitini yapmaktaydı. 1970’lerde yüz tanımayı otomatikleştirmek için saç rengi, dudak kalınlığı gibi 21 belirgin öznelik kullanmışlardı. Bu her iki yöntemin uygulanmasında yaşanan en büyük zorluk, tüm hesapların elle yapılmak zorunda olmasıydı. 1988’de L.Sirovich ve M.Kirby, yüz tanıma problemlerine karşı “Ana Parça Analizi” yöntemini kullanmaya başlamıştı. Bir tür standart doğrusal cebir tekniğiolan uygulama ile , doğru konumlanmış sıradan bir yüz görüntüsü daha az değer kullanarak sayısal ortama aktarabilmiştir. 1991’de M.A Turk ve A.P.Pentland, “eigen faces” tekniğinin kullanımı sonucu ortaya çıkan değerler arası farkların , görüntü içindeki yüzlerin tanınması amacıyla kullanılabileceğini keşfettiler. Bu keşif güvenilir, gerçek zamanlı otomatik yüz tanıma sistemlerin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Elde edilen veriler bir şekilde çevresel faktörlerden etkilenmiş olsalar da , tüm ilgileri otomatik yüz tanıma teknolojileri üzerine toplayarak bu alanda önemli ar-ge çalışmalarının yapılmasına vesile olmuştur. Kamunun ilgisini çeken bu uygulama ABD’de 2001 yılında yapılmış olan super Bowl müsabakalarında gerçekleştirilmiştir. Etkinlik esnasında güvenlik kameralarında alınan görüntüler, veri tabanındaki kanun kaçakların fotograflarıyla kıyaslanmıştır. Bu gösteri sonunda yüz tanıma teknolojisini ulusal ihtiyaçları karşılamak amacıyla kullanılırken, toplumun mahremiyetinin de düşünülmesi gerektiğini ortaya çıkarmıştır. Günümüzde yüz tanıma sistemi; kimlik ve pasapord sahteciliğinin önlenmesinde , kanun koruyucuya yardım etmekte ve kayıp kişileri /çocukları bulmakta kullanılmaktadır.

Ancak araştırmalar sürmektedir, bunun sonucu olarak bir çok algoritma ortaya çıkmaktadır. Bunlar içinde , üzerinde ençok çalışmanın yapıldığı üç algoritma vardır.

Bu yöntemde tanıma yapılırken, incelenen görüntü ile veri tabanındaki görüntünün aynı boyutta olması, gözlerin ve yüzün okuyucuya doğru bakıyor olması gereklidir. PCA yaklaşımında kayıtlı görüntüler küçültülmüş ve veri tabanının daha az yer tutması sağlanırken en etkili, düşük boyutlu yüz paterni yapısı da ortaya çıkmıştır. Boyutlardaki bu küçültme işe yaramayan bilgileri ortadan kaldırıp ve yüz yapısını hassas bir şekilde “eigenfaces”denilen dikey parçalara ayrıştırılmaktadır. Her bir yüz bilgisi, bir boyutlu diziler halinde saklanan “eigenfaces’in ağırlıklı toplamıyla ifade edilmektedir. Değerlendirilen hedef yüz görüntüsü kayıtlı görüntülerdeki kişisel uzuvların aralıkları ölçülerek değerlendirilmektedir. PCA metodu temel olarak her değerlendirmede tam yüz görüntüsü gerektirmektedir aksi takdirde perfonmans kayıpları yaşanmaktadır. Bu tekniğin en önemli avantajı tanıma işlemi için gerektirdiği veri miktarının az olmasıdır. Bir yüzü tanımak için gerekli yüz bilgisinin 1/1000’ i oranındaki verisiyle ile tanıma yapabilmektedir.

LDA bilinmeyen örnekleri sınıflandırmak için, bilinen örnekler üzerinde çalışan istatistiksel bir yaklaşımdır. Bu teknik sınıflar arasındaki karşıtlıkları artırmayı ve sınıflar içindeki karşıtlıkları ise azaltmayı amaçlamaktadır. Her blogun bir sınıfı temsil ettiği, sınıflar arasında büyük karşıtlıklar vardır.

Gerçek yüz görüntülerinin doğrusal olmayan birçok karakteristik taşır. EBGM bunların diğer doğrusal analiz metotlarıyla taşınamayacağı savından yola çıkarak geliştirilmiş bir yaklaşımdır. Bir Gobar Wavelet dönüştürücüsü, dinamik birleştirme mimarisi oluşturarak, yüzün üç boyutlu yapısını

Birleşik Devletler Hükümeti Değerlendirmeleri

Birleşik Devletler Hükümeti sistemlerin kapasitesi ve limitlerini belirlemek için birçok değerlendirme gerçekleştirilmiştir. 1993-1997 yılları arasında Savunma İleri Araştırma Ürünleri Ajansı yüz tanıma algoritmaları ve teknolojisinin gelişmesini teşvik etmek için prototiplere sponsor olmuştur. Bu sayede yüz tanıma, bir düşünce olmaktan çıkıp, ticari bir ürün olarak pazarda yerini almıştır.

Yüz Tanıma Sistemi İmalatçı Testleri: FRVT

FRVT, 2000- 2002 yılları arasında gerçekleştirildi. Bu mukayeseler yüz tanıma teknolojisi çalışmaları ve piyasada bulunan yüz tanıma sistemleri temel alınarak yapıldı. 2000 yılında yapılan testin iki önemli amacı vardı;

1-Piyasada bulunan yüz tanıma sistemlerinin kabiliyetlerini tespit etmek,
2-Kamuoyu ve biyometrik sistemler üzerine çalışmalar yapan kişileri sonuçları doğru sınama ve analiz etme konusunda eğitmek.

2002 yılında yapılan testler, bir önceki testlerin yapıldığı bu tarihten bu tarihe kadar olan teknik gelişimi ölçmek, yüz tanıma verileri içeren geniş veri tabanlarını değerlendirmek ve yüz tanıma perfonmasının daha iyi tepsit edilebilmesi için yürütülen ar-ge çalışmalarının tanıtılması amacını taşımaktaydı. 2002 yılında yapılan testler, sistemlerdeki hataların ve sebeplerinin tespit edilmesini de sağlar. FRVT 2002 sonuçlarını ana maddeler halinde sıralayacak olursak; Yeterli aydınlatma sağlandığında, mevcut en gelişmiş yüz tanıma sisteminin doğru tanıma oranı %90, yanlış kabul oranı ise %1 dir. İki boyutlu görüntüleri üç boyutlu grid üzerine yerleştirerek, ışık ve gölge sebebiyle oluşan görüntü yanılmalarını ortadan kaldıran morfem modellemesinin kullanılması sonucu yüzün farklı profillerden tanınması alanında önemli adımlar atılmıştır. Veri tabanında bulunan kayıt sayısı tanıma performansını doğrudan etkilemektedir. Kayıt sayısı arttıkça performans düşmektedir. Yüz tanıma uygulamalarında eşleme, demografik bilgilere dayalı olarak gerçekleştirilmelidir. Yaş cinsiyet gibi karakteristikler perfonmansı belirgin bir seviyede etkilemektedir.

Özet
Geçtiğimiz on yıl içinde bilgisayar tabanlı yüz tanıma endüstrisi oldukça büyük bir ilerlemeler kaydetti ancak bununla birlikte daha yüksek doğruluğa sahip sistemlere olan talep sürmektedir. Endüstrinin, hükümetin ve standart oluşturma konusunda çalışan kurumların kararlı yaklaşımları, çalışmaların hızlı ilerlemesini ve yüz tanıma teknolojisinde çıtanın yükseltilmesini sağlamaktadır.

Teknolojinin dev adımlarla ilerlediği günümüzde, güvenlik sektörü de bu gelişmelerden payını alıyor. Geçiş kontrol sistemlerinde kullanılan canlı tanıma sistemleri olan biyometrik ürünler 10 yıl gibi kısa bir sürede çok aşama kaydetti. Parmak izi, ses, el, damar, göz ve yüz tanıma sistemleri biyometrik sistem metodları olarak kullanılmaktadırlar. En gelişmiş biyometrik tanıma metodu olabilecek yeni bir ürün müşteriler tarafından kullanılmaya başladı. Üç boyutlu yüz tanıma sistemi olan yeni sistem sayesinde, fiziksel temas gerektirmeden saniyeler içinde tanımla gerçekleştirilir. Kızılötesi ışıklar ile maskelenen insan yüzü özel algılayıcılar sayesinde kaydedilir. Bankalar gibi yüksek güvenlik gerektiren noktalardakigeçiş kontrolleri kolaylıkla ve güvenli bir şekilde gerçekleştirilebilir. 2000 kişiye kadar 1 saniyede tanıma gerçekleştirebilen sistem sayesinde, sadece hızlı değil aynı zamanda güvenli bir şekilde kişiler ayırt edilebilirler. Geçiş kontrol, e-pasaport ve personel devam takip uygulamaları başlıca ileri biymetrik ürünlerine ihtiyaç duyulan sistemlerdir. Dünyanın ilk gerçek zamanlı üç boyutlu yüz tanıma sistemi olan Visionaccess İsviçre, Japonya ve Amerika’da, 3 kıtada şimdiden başarılı projelere imza atmış bulunmaktadır. Ortamın ışıklanma seviyesinden etkilenmeyen, kişinin sakal gibi fiziksel değişimlerini tolere eden, şapka veya gözlük gibi aksesuarları ayırt edip, başarısını sürdüren Visionaccess sistemi, benzersiz tanıma sistemi ile diğer biyometrik sistemlerden kolayca ayrılıyor. Çok yakında, alışverişlerimizde, pasaportumuzda, evimize girerken ihtiyacımız olan tek şey yüzümüz olacak.