Yüz tanıma nedir?


Bir AWS Hesabı oluşturun
Ücretsiz AI Tekliflerini Keşfedin
Bulutta yapay zeka uygulamalarını ücretsiz olarak oluşturun, dağıtın ve çalıştırın
Yapay Zeka Hizmetlerine göz atın
En kapsamlı yapay zeka hizmetleri kümesiyle inovasyonu hızlandırın
Yapay Zeka Eğitimlerine göz atın
Kurs, eğitim ve kaynaklarla talep gören yapay zeka becerileri oluşturun
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Bloglarını Okuyun
En son AWS yapay zeka ve makine öğrenimi ürünleriyle ilgili haberleri ve en iyi uygulamaları okuyun
Yüz tanıma nedir? Yüz tanıma teknolojisinin avantajları nelerdir? Yüz tanıma sistemlerinin kullanım örnekleri nelerdir? Yüz tanıma nasıl çalışır? Yüz tanıma hassas doğruluk sunar mı? Yüz tanıma sisteminde güven puanı kaçtır? Biyometrik tanımlama teknolojisinin diğer türleri nelerdir? AWS, yüz tanıma konusunda nasıl yardımcı olabilir?

Yüz tanıma nedir?

Yüz tanıma, bir bireyin yüzünün görüntüsünü kullanarak kimliğini tanımlama veya doğrulama imkanı sağlar.  Yüz tanıma sistemleri, insanları gerçek zamanlı olarak tanımlamak ya da fotoğraflardaki veya videolardaki kişileri tanımlamak için kullanılabilir.  

Yüz tanıma teknolojisinin avantajları nelerdir?

Yüz tanıma sistemlerinin avantajlarından bazıları aşağıdaki gibidir:

Verimli güvenlik

Yüz tanıma, hızlı ve verimli bir doğrulama sistemidir. Parmak izi veya retina tarama gibi diğer biyometrik teknolojilere kıyasla daha hızlı ve kullanışlı olabilir. Ayrıca, parola veya PIN kodu girmeye kıyasla yüz tanımada daha az temas noktası vardır. Ek güvenlik doğrulaması için çok faktörlü kimlik doğrulamasını destekler.

İyileştirilmiş doğruluk

Yüz tanıma, bireyleri tanımlamak için yalnızca bir cep telefonu numarası, e-posta adresi, açık adres veya IP adresi kullanmaya kıyasla daha yüksek doğruluk sağlayan bir yöntem olabilir. Örneğin, hisse senetlerinden kriptolara kadar çoğu borsa hizmeti, artık müşterileri ve varlıklarını korumak için yüz tanımaya güveniyor.

Daha kolay entegrasyon

Yüz tanıma teknolojisi çoğu güvenlik yazılımıyla uyumludur ve kolayca entegre olur. Örneğin, ön kameraya sahip akıllı telefonlar, yüz tanıma algoritmaları veya yazılım kodu için yerleşik destek sunar.

Yüz tanıma sistemlerinin kullanım örnekleri nelerdir?

Bir yüz tanıma sisteminin pratik uygulamalarından bazılarını aşağıda bulabilirsiniz:

Dolandırıcılık algılama

Şirketler, çevrimiçi bir platformda yeni bir hesap oluşturan kullanıcıları benzersiz bir şekilde tanımlamak için yüz tanımayı kullanır. Bu yapıldıktan sonra, riskli veya şüpheli hesap etkinliği tespit edilmesi durumunda hesabı kullanan gerçek kişinin kimliğini doğrulamak için yüz tanıma kullanılabilir.

Siber güvenlik

Şirketler, siber güvenlik önlemlerini güçlendirmek için parolalar yerine veya bunlara ek olarak yüz tanıma teknolojisinden yararlanır. Yüz tanıma yazılımı, akıllı telefonların ve diğer kişisel cihazların kilidini açmak için de kullanışlı ve doğruluk oranı yüksek bir güvenlik aracıdır.

Havaalanı ve sınır kontrolü

Pek çok havaalanı, pasaport olarak biyometrik verileri kullanarak yolcuların uzun kuyrukları atlamasına ve kapılarına daha hızlı ulaşmak için otomatik bir terminalden geçmesine olanak tanır. E-pasaport biçimindeki yüz tanıma teknolojisi, bekleme sürelerini azaltır ve güvenliği artırabilir.

Bankacılık

Bireyler, işlemleri tek seferlik parolalar veya iki aşamalı doğrulama kullanmak yerine telefonlarına veya bilgisayarlarına bakarak doğrular. Yüz tanıma, bilgisayar korsanlarının ele geçirebileceği parolalar olmadığından daha güvenli olabilir. Benzer şekilde, bazı ATM para çekme işlemlerinde ve ödeme kasalarında ödemeleri onaylamak için yüz tanıma kullanılabilir.

Sağlık hizmetleri

Yüz tanıma, hasta kayıtlarına erişimi denetlemek için de kullanılabilir. Sağlık kuruluşlarında hasta kayıt sürecini kolaylaştırabilir.

Yüz tanıma nasıl çalışır?

Yüz tanıma üç adımda çalışır: algılama, analiz ve tanıma.

Algılama

Algılama, bir görüntüdeki yüzü bulma sürecidir. Bilgisayar görüşünün imkan sağladığı yüz tanıma, bir veya daha fazla kişinin yüzünü içeren bir görüntüdeki yüzleri tek tek algılayarak tanımlayabilir. Hem ön hem de yan profildeki yüz verilerini algılayabilir.

Bilgisayar görüşü

Makineler, görüntülerdeki insanları, yerleri ve nesneleri çok daha yüksek bir hız ve verimlilikle insan düzeyinde veya bundan daha yüksek bir doğrulukla tanımlamak için bilgisayar görüşünden yararlanır. Bilgisayar görüşü, karmaşık yapay zeka (AI) teknolojisinden yararlanarak görüntü verilerinden faydalı bilgileri çıkarmayı, analiz etmeyi, sınıflandırmayı ve anlamayı otomatik hale getirir. Görüntü verileri aşağıdaki gibi pek çok biçimde bulunur:

  • Tek görüntüler
  • Video dizileri
  • Birden fazla kameradan edinilen görüntüler
  • Üç boyutlu veriler

Analiz

Yüz tanıma sistemi daha sonra yüzün görüntüsünü analiz eder. Yüz geometrisinin ve yüz ifadelerinin haritasını çıkarır ve okur. Bir yüzü diğer nesnelerden ayırt etmek için önemli olan yüz özelliklerini tanımlar. Yüz tanıma teknolojisi genellikle şunları inceler:
 
  • Gözler arasındaki mesafe
  • Alından çeneye kadar olan mesafe
  • Burun ile ağız arasındaki mesafe
  • Göz yuvalarının derinliği
  • Elmacık kemiklerinin şekli
  • Dudak, kulak ve çene kontürü
 
Sistem daha sonra yüz tanıma verilerini, yüz kaydı adı verilen bir dizi sayı veya noktaya dönüştürür. Herkesin parmak izine benzer bir yüz kaydı vardır. Yüz tanıma tarafından kullanılan bilgiler de ters şekilde, bir kişinin yüzünü dijital olarak yeniden oluşturmak için kullanılabilir.

Tanınma

Yüz tanıma, iki veya daha fazla görüntüdeki yüzleri karşılaştırarak ve yüz eşleşme olasılığını değerlendirerek bir kişiyi tanıyabilir. Örneğin, cep telefonu kamerası tarafından çekilen bir selfie'de görünen yüzün, ehliyet veya pasaport gibi resmi bir kimliğin görüntüsündeki yüzle eşleştiğini ve ayrıca selfie'de görünen yüzün daha önce çekilmiş yüz görüntüleri koleksiyonundaki yüzlerle eşleşmediğini doğrulayabilir.

Yüz tanıma hassas doğruluk sunar mı?

Yüz tanıma ideal koşullarda oldukça doğrudur. Kontrollü ortamlarda daha yüksek bir başarı oranı vardır ancak gerçek dünyada genellikle performans oranı daha düşüktür. Tek bir ölçüm eksiksiz bir resim sağlamadığından, bu teknolojinin başarı oranını doğru şekilde tahmin etmek zordur.

Örneğin, insanları ehliyet veya sabıka fotoğrafı gibi net referans görüntülerle eşleştiren yüz doğrulama algoritmaları, yüksek doğruluk puanlarına sahiptir. Doğruluğu artırmaya yardımcı olan faktörler şunlardır:

•            Tutarlı konumlandırma ve ışıklandırma

•            Yüzün engelleyici unsur içermeyen net görüntüleri

•            Kontrol edilen renkler ve arka plan

•            Kamera kalitesi ve görüntü çözünürlüğü

Hata oranlarını etkileyen bir diğer faktör de yaşlanmadır. Zaman içinde, yüzdeki değişiklikler önceki yıllarda çekilen fotoğraflarla eşleştirme yapmayı zorlaştırabilir.

Yüz tanıma sisteminde güven puanı kaçtır?

Benzerlik puanları olarak da bilinen güven puanları, iki görüntünün birbirine ne kadar benzer olduğu hakkında geri bildirim sağlar. Daha yüksek bir güven puanı, iki görüntünün aynı kişiyi içerme olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir.

Biyometrik tanımlama teknolojisinin diğer türleri nelerdir?

Biyometrik tanımlama, bireyleri benzersiz, ayırt edici özelliklere dayalı olarak tanımlama sürecidir. Yüz tanımanın yanı sıra daha pek çok biyometrik tanımlama türü vardır:

Parmak izi doğrulama

Parmak izi tanıma yazılımı, bireyin parmak izini veritabanındaki bir veya daha fazla parmak iziyle karşılaştırarak bireyin kimliğini doğrular.

DNA eşleşmesi

DNA eşleşmesi, bir bireyi DNA'sındaki segmentleri analiz ederek tanımlar. Bu teknoloji, bir laboratuvarda DNA'yı sıralar ve veritabanındaki örneklerle karşılaştırır.

Göz tanıma

Göz tanıma, bir eşleşme belirlemek ve bireyi tanımlamak için iristeki özellikleri veya retinadaki damarların desenlerini analiz eder.

El geometrisi tanıma

Ellerinin parmak uzunluğu ve el genişliği gibi geometrik özellikleri kullanarak bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlayabilirsiniz. Bir kamera elin bir silüet görüntüsünü çeker ve bunu bir veritabanıyla karşılaştırır.

Ses tanıma

Ses tanıma sistemleri, bir bireyin konuşmasını diğerlerinden ayıran özellikleri çıkarır. Parmak izine veya yüz kaydına benzer bir ses kaydı oluşturulur ve veritabanındaki örneklerle eşleştirilir.

İmza tanıma

El yazısı stilini analiz etmek için teknolojiyi kullanabilir veya gelişmiş algoritmalar kullanarak taranan iki imzayı karşılaştırabilirsiniz.

AWS, yüz tanıma konusunda nasıl yardımcı olabilir?

Makine öğrenimiyle görüntü ve video analizini otomatikleştirmek için Amazon Rekognition'ı kullanabilirsiniz. Amazon Rekognition, görüntülerinizden ve videolarınızdan bilgi ve öngörüler elde etmek için önceden eğitilmiş ve özelleştirilebilir bilgisayarlı görü özelliklerini sunar. Örneğin, aşağıdaki görevleri gerçekleştirmek için Amazon Rekognition'ı kullanabilirsiniz:

•            Uygunsuz veya istenmeyen içeriği algılama

•            Milyonlarca fotoğraf ve videodaki yüzleri dakikalar içinde analiz etme ve algılama

•            Kimlik bilgilerine sahip olduğunuz kayıtlı kullanıcıların kimliğini uzaktan doğrulamak için kullanıcı ekleme ve kimlik doğrulama iş akışlarınızda yüz karşılaştırma ve yüz analizini kullanma

•            Bir yüzün başka bir resimle veya özel görüntü deponuzdaki yüzlerle benzerliğini belirleme

Amazon Rekognition, görüntülerdeki veya videolardaki bireylerin kimliğini bağımsız olarak tanımlama veya doğrulama yeteneğine sahip değildir.

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de yüz tanımayı kullanmaya başlayın.

AWS ile yüz tanıma için sonraki adımlar

Ürünle ilgili diğer kaynaklara göz atın
Yapay zeka Hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinin 
Ücretsiz bir hesap açmak için kaydolun

AWS Ücretsiz Kullanımı için anında erişim elde edin. 

Kaydolun 
Konsolda oluşturmaya başlayın

AWS Management Console'da AWS ile oluşturmaya başlayın.

Oturum açın