Bugünkü değerleri yaklaşık olarak 3 milyar doları bulan, kısaca GAFA (Google, Amazon, Facebook ve Apple) diye adlandırılan 4 teknoloji devinin ortak noktalarından biri de yapay zekâ ile yüz tanıma konusunda yaptıkları yatırımlar.
Google (Alphabet), yüz tanıma konusunda 2010 yılından beri yaptığı yatırımlar ve satın aldığı firmalar ile (Face.com, Viewdle, Deepmind …) bu konuya verdiği önemi belli ediyordu. 2015 yılı itibariyle 100 milyondan fazla kullanıcısı olan Google-Photos uygulaması, makine öğrenmesi yöntemi kullanıyor ve otomatik olarak tarih/yer bilgisi de içeren albümler oluşturabiliyor, gruplamalar yapabiliyor. Art&Culture uygulaması ile Google’ın 70.000’den fazla eseri bulunduran veri tabanı ve yüz tanıma yazılımı sayesinde benzediğiniz sanat eserini bulabiliyor. Önce yüz taraması yapılıyor ve fotoğraf gibi taranan sanat eserleriyle karşılaştırılıp en çok benzeyen ile eşleştiriliyor.
Amazon’un 2016 yılında lansmanını yaptığı yüz tarama/tanıma sistemi “Rekognition” ile yeni gelişmeler ve uygulamalar, direktör Ranju Das tarafından 18-19 Nisan 2018 tarihlerinde Kore’nin başkenti Seul’de AWS (Amazon Web Services) zirvesinde tanıtıldı. Rekognition uygulaması sayesinde bir görüntüdeki nesneler, mekânlar, yüzler, tanınmış kişiler, uygunsuz görüntüler, yazılar tanınabiliyor ve yüz analizi (duygular, demografik analiz, yüz özellikleri) yapılabiliyor. Bir yapay zekâ (Machine Learning/deep learning) uygulaması olan Rekognition, bulut servisi olarak kolayca entegre edilip kullanılabiliyor.(1)
Rekognition uygulaması tek bir görüntüden gerçek zamanlı olarak (beklemeden) milyonlarca kişi içinde belirli bir yüzü tanıyabiliyor. Tüm bu işlemleri canlı video üzerinde hareketli görüntülerde de yapabiliyor. Video içindeki kişinin arabaya binmesi, alışveriş yaparken baktığı nesneler, eline alıp yaptığı incelemeler gibi davranışları de tespit edilebiliyor.
Böyle bir uygulama, arşivlerde kayıtlı videolar içinde belirli bir kişiyi ya da görüntüyü arayıp bulmak, zararlı/uygunsuz içerikleri bulmak, hırsızlık olaylarını çözmek, ev ve ofislerde güvenliği sağlamak amacıyla kullanılabiliyor.
Bu özellikleri kimler kullanıyor diye bakılırsa:
- Medya/reklam sektörü: örneğin müşterilerin hangi görüntüleri daha uzun seyrettiklerinin tespiti
- Güvenlik güçleri: suçluları veya şüphelileri bulmak/takip etmek için
- Ofis/ev güvenliği: ofis veya evlerde kameralarla yapılan izlemeler
İngiltere’de Prens Harry’nin evlilik töreninde de hem güvenlik hem de canlı yayınlarda haber amaçlı olarak Rekognition teknolojisi kullanılmış.
Önemli uygulamalardan biri ise polisin yaptığı şüpheli aramaları. Günler süren tarama işlemi bu teknoloji sayesinde saniyeler içinde sonuçlanabiliyor. Nitekim Washington County polisi, 2001 yılından beri elinde tuttuğu görselleri 400 dolar harcayarak sisteme yüklemiş ve ayda 6 dolar vererek bu tarama özelliğinden yararlanabiliyormuş.(2)
2018 itibariyle yaklaşık 2 milyar kullanıcısı olan Facebook, 2011 yılından beri kullanıcılarına yüz tanıma özelliğini sunuyor. Yüklenen fotoğraflardaki kişileri tarayarak etiketleme önerileri getiriyor. 2016 yılında FacioMetrics firmasını satın alarak videolara artırılmış gerçeklik (augmented reality) özelliklerini de katmayı hedeflemişti.
Iphone X modelleriyle kullanılmaya başlanan Apple’ın FaceID uygulaması da aynı şekilde yapay zekâ ile yüz tanıma yönetimini kullanıyor. Önceki versiyonlarında parmak izi ile erişim izni veren akıllı telefonlara artık sadece yüz tanıma ile de giriş yapılabiliyor, hatta Apple store’lardan alışveriş bile yapılabiliyor. Yüzdeki 30.000 noktayı tarayıp denetleyen bu yöntem ile matematiksel olarak doğrulama yapılıyor. (3)
2030 yılında 150 milyar dolarlık bir büyüklük ile dünyanın önde gelen “Yapay Zekâ İnovasyon Merkezi” olmayı hedefleyen Çin, derin öğrenme yöntemiyle (deep learning) yüz tarama ile 1 saniyede tüm Çin nüfusunu tarayarak 2 yılda 2000 suçlu yakalamış. (3). Bu arada Çin’de 170 milyon kameranın gözlem amaçlı kullanıldığını da unutmayalım. Bu yöntem ayrıca maske kullanarak erişim veya uyurken kişinin yüz taramasına karşı da koruma algoritmalarını içeriyor.(4)
Yüz tanıma teknolojisinin en yaygın kullanım alanları şöyle sıralanabilir:
- Gözetim: belirli bir alanda bulunan kişilerin belirlenmesi
- Erişim kontrolü: belirli bir yere yetkiler dahilinde erişim sağlanması
- Güvenlik: suçlu veya şüpheli kişilerin tespiti
Bunun dışında kaybolan kişilerin, uyuyan bir sürücünün, daimi müşterilerin tespiti, fotoğrafların düzenlenmesi gibi pek çok farklı amaçla da kullanılabilir.
Yüz tanıma sisteminin bir başka güzel kullanım alanı ise eğitim. Çin’de yapay zekâ kullanılan akıllı sınıflarda öğrencilerin 30 saniyede bir yüz taraması yapılıyor ve mutlu, nötr, kırgın, korkmuş, kızgın, şaşkın, üzgün gibi 7 farklı ruh hali tespit ediliyor. Okuyor, yazıyor, el kaldırıyor, dinliyor gibi 6 değişik aktivitesi belirleniyor. Yine bu yöntemle okula devam durumu da takip edilebiliyor. Öğrenci memnuniyeti, verimlilik ve kalite açısından önemli yararlar sağlayabilecek bu yöntem ile eğitim sistemde gerektiğinde iyileştirmeler yapmak mümkün oluyor.(5)
Havaalanlarındaki pasaport kontrol noktalarında beklerken kaybedilen zaman ve harcanan efordan da kurtulmak için yüz tanıma yönteminden faydalanmak mümkün. Dubai havaalanında deneme amaçlı olarak başlatılan bir uygulamada yolcular yüz tanıma yönteminin kullanıldığı bir koridordan yürüyerek geçerken güvenlik kontrolleri yapılıyor.
Yapay zekâ kullanılarak yapılan yüz tanıma yöntemi ile önümüzdeki dönemde hayatımızı çok daha kolaylaştıracak güvenli uygulamaları daha fazla göreceğiz. Tüm büyük teknoloji şirketlerinin önemli yatırımlar yaptığı bu alan dijital dönüşümün önemli bir uygulama alanı olarak karşımıza çıkacak.
[1] Amazon Is Selling Cheap, Real-Time Facial Recognition Technology to Cops
[2] Amazon Sells Facial Recognition Tech To Police
[3] Iphone X Facial Recognition: How Apple’s New Face ID Technology Actually Works
Kaynak : 