Yüz tanıma nedir?


Bir AWS Hesabı oluşturun
Ücretsiz Makine Öğrenimi Tekliflerini Keşfedin
Bulutta makine öğrenimi uygulamalarını ücretsiz olarak oluşturun, dağıtın ve çalıştırın
Makine Öğrenimi Hizmetlerine Göz Atın
En kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetleri kümesiyle inovasyonu hızlandırın
Makine Öğrenimi Eğitimlerine Göz Atın
AWS uzmanları tarafından oluşturulan içeriklerle makine öğrenimi eğitimine başlayın
Makine Öğrenimi Bloglarını Okuyun
En yeni AWS Makine Öğrenimi ürün haberlerini ve en iyi uygulamalarını 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 güvenli mi? Yüz tanıma sisteminde güven puanı kaçtır? Biyometrik tanımlama teknolojisinin diğer türleri nelerdir? AWS, yüz tanıma konusunda nasıl yardımcı olabilir?

Yüz tanıma nedir?

Yüz analizi aracı, bir kişinin kimliğini yüzünü kullanarak tanımlayan veya onaylayan bir yazılımdır. Bu araç, bir görüntüdeki yüz özelliklerini tanımlayarak ve ölçerek çalışır. Yüz tanıma, görüntü veya videolardaki insan yüzlerini tanıyabilir, iki görüntüdeki yüzün aynı kişiye ait olup olmadığını belirleyebilir ya da mevcut görüntülerden oluşan geniş koleksiyonda belirli bir yüzü arayabilir. Biyometrik güvenlik sistemleri, kullanıcı ekleme veya oturum açma sırasında bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlamak, ayrıca kullanıcı kimliğini doğrulama etkinliğini güçlendirmek için yüz tanımadan yararlanır. Mobil ve kişisel cihazlar da cihaz güvenliği için sıklıkla yüz analizi teknolojisini kullanır.

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 kullanışlıdır. 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 doğruluk oranı daha yüksek bir yöntemdir. 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 yüz tanıma teknolojisinden yararlanır. Yüzünüzle ilgili hiçbir şey değiştirilemeyeceğinden, yüz tanıma sistemlerine yetkisiz erişim sağlamak zordur. Yüz tanıma yazılımı, akıllı telefonların ve diğer kişisel cihazların kilidini açmak için de kullanışlı ve doğruluk oranı son derece 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 artırır.

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 güvenlidir. Benzer şekilde, bazı ATM para çekme işlemlerinde ve ödeme kasalarında ödemeleri onaylamak için yüz tanıma kullanılabilir.

Sağlık hizmetleri

Yüz tanıma, hasta kayıtlarına erişmek için de kullanılabilir. Sağlık kuruluşlarında hasta kayıt sürecini kolaylaştırabilir ve hastalarda ağrı ve duyguyu otomatik olarak algılayabilir.

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.

Tanıma

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 algoritmaları, ideal koşullarda neredeyse mükemmel doğruluğa sahiptir. 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. Bununla birlikte, bu doğruluk derecesi yalnızca aşağıdakilerle birlikte mümkündür:
 
  • Tutarlı konumlandırma ve ışıklandırma
  • Engelleyici unsur içermeyen açık yüz özellikleri
  • 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 güvenli mi?

İnsan yüz tanıma sistemleri, biyometrik verileri depolamak için benzersiz matematiksel modeller kullanır. Dolayısıyla bu sistemler, biyometrik teknolojide en güvenli ve etkili kimlik doğrulama yöntemleri arasındadır. Yüz verileri, yetkisiz erişim riskini azaltmak için anonim hale getirilebilir ve gizli tutulabilir. Canlılık tespit teknolojisi, canlı kullanıcıları yüz görüntülerinden ayırt eder. Bu da sistemin bir kullanıcının fotoğrafıyla kandırılmasını önler.

Yüz tanıma sisteminde güven puanı kaçtır?

Güven puanları (benzerlik puanları olarak da bilinir), yüz algılama ve karşılaştırma sistemleri için kritik öneme sahiptir. Bu puanlar, iki görüntünün birbirine ne kadar benzediği konusunda geri bildirim sunar. Daha yüksek bir güven puanı, iki görüntünün aynı kişiye ait olma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir. Bu nedenle, güven puanları, bir görüntüde bir yüzün var olup olmadığını veya başka bir görüntüdeki bir yüzle eşleşip eşleşmediğini tahmin etmek için yapay zekadan yararlanır.

Güven puanı eşiği

Yüz tanıma sisteminin yapay zekadan yararlanarak yaptığı her tahmin; değiştirebileceğiniz, karşılık gelen bir puan eşiği düzeyine sahiptir. Tipik bir senaryoda, çoğu otomatik eşleşme, %99 üzeri bir güven puanı gibi çok yüksek bir yüzdeyle yapılır. Daha düşük güven puanlarına sahip eşleşmeler, sonrasında insan araştırmacılar tarafından daha ayrıntılı olarak değerlendirilen bir sonraki en yakın olası eşleşmeyi görmek için kullanılabilir.

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 yüz bilgileri ve öngörüler elde etmek için önceden eğitilmiş ve özelleştirilebilir bilgisayar görüşü özellikleri sunar. Aşağıdaki görevleri gerçekleştirmek için Amazon Rekognition'ı kullanabilirsiniz:

  • Milyonlarca fotoğraf ve videodaki yüzleri dakikalar içinde analiz etme ve algılama
  • 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 resim deponuzdaki yüzlerle benzerliğini belirleme
  • Bir kişi algılandığında ışığı otomatik olarak açmak gibi ev otomasyonu deneyimleri oluşturma

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

AWS ile yüz tanıma için sonraki adımlar

Ürünlerle ilgili diğer kaynaklara göz atın
Makine öğrenimi hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinin 
Ücretsiz bir hesap için kaydolun

AWS Ücretsiz Kullanım için anında erişim elde edin. 

Kaydolun 
Konsolda oluşturmaya başlayın

AWS Management Console'da AWS ile oluşturmaya başlayın.

Oturum açın