Yüz Tanıma Sistemleri

Telefonlarımızda FACE ID özelliğini kullananlardan mısınız?

Mobil cihazlar günümüzde, hızlı ve güvenli erişimi sağlamak adına yüz tanıma teknolojisine yöneliyor. Özellikle Apple’ın Face ID özelliği, kullanıcıların cihazlarını yüzlerini tanıyarak kilitlemelerini veya güvenli işlemler yapmalarını sağlayan öncü bir teknoloji sunuyor. Face ID, kullanıcıların cihazlara anında erişim sağlamak için yüzlerini tanımayı tercih etmelerini sağlıyor. Bu yöntem, şifre veya desen girmek gibi ek adımlara ihtiyaç duymadan cihazın açılmasını mümkün kılıyor. Yüz tanıma, hız açısından şifre girmekten belirgin bir avantaj sağlarken kullanıcı dostu bir deneyim sunuyor. Yüz tanıma sistemleri, sadece hızlı erişimi sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıların güvenliğini de artırıyor. Fiziksel bir özellik olan yüz hatlarını kullanarak, kişisel verilerin korunmasına yardımcı oluyorlar. Derin öğrenme modelleri ve gelişmiş algoritmalar sayesinde yüz tanıma sistemleri, yüzün derin özelliklerini analiz ederek yanlış pozitif sonuçları azaltıyor ve böylece kullanıcı güvenliğini artırıyor. Yüz tanıma teknolojisi, sadece güvenliği artırmakla da kalmıyor, aynı zamanda günlük yaşantıyı da kolaylaştırarak mobil cihazların kullanımını daha pratik hale getiriyor. Kullanıcıların yüzlerinden kimliklerinin doğrulanması veya tanınması için kullanılan bu biyometrik güvenlik yöntemi, fotoğraflar, videolar ve gerçek zamanlı ortamlarda etkin bir şekilde kullanılabiliyor.

Yüz tanıma sistemlerinin biraz da tarihinden bahsedelim.

Yüz tanıma sistemlerinin tarihi 1960’lı yıllara dayanmaktadır. Bu dönemde Woodrow Bledsoe, Helen Chan ve Charles Bisson isimli bilim insanları yüzlerden elde edilen özellikleri inceleyerek ilk yüz tanıma
çalışmalarını gerçekleştirmişlerdir. Ancak o dönemde elde edilen sonuçlar oldukça sınırlı kalmıştır. 1980’li yıllarda bilgisayar görüşü ve işleme alanlarındaki ilerlemeler sayesinde yüz tanıma sistemlerinde de gelişmeler olmaya başlamıştır. Özellikle Woodward ve Leon isimli araştırmacıların çalışmaları ile yüzlerden daha fazla özellik çıkarılmaya başlanmıştır. 1990’lı yıllarda makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları alanındaki atılımlar, yüz tanıma sistemlerinin de zemini hazırlamıştır. Bu dönemde özellikle yüz ifadelerinin ve mimiklerin tanınması üzerine çalışmalar hız kazanmıştır. 2000’li yılların başında görüntü
işleme algoritmalarındaki gelişmeler sayesinde yüzlerden daha küçük detayların çıkarılması mümkün olmuştur. Böylece yüz özelliklerinin daha kesin bir şekilde belirlenmesi sağlanmıştır. Günümüzde derin öğrenme modellerinin kullanılmaya başlanması ile birlikte yüz tanıma sistemlerinde bir devrim yaşanmıştır. CNN ve RNN gibi modeller sayesinde yüzlerdeki binlerce noktadan derin özellikler elde edilebilmektedir. Yüz tanıma sistemleri günümüzde güvenlik kameralarından akıllı telefon kilidini açmaya, hastane tesislerinin girişinden uçakların bagaj kontrolüne kadar birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Yüz tanıma sistemleri hayatımızda birçok kolaylığa yol açmaktadır. Bunları şöyle özetleyebilirim:

Biyometrik Güvenlik
Yüz tanıma, geleneksel şifreler veya kimlik kartları yerine güvenli doğrulama ve erişim kontrol sistemlerinde kullanılır.

Gözetim ve Hukuk Uygulamaları
Gerçek zamanlı ya da adli senaryolarda bireyleri tanımlamada yüz tanıma, hukuk uygulama birimlerine yardımcı olarak kullanılır.

Katılım Yönetimi
Eğitim kurumlarında veya işyerlerinde yüz tanıma teknolojisi, manuel işlemleri ortadan kaldırarak katılım takibini otomatik hale getirir.

Kişiselleştirilmiş Pazarlama
Perakendeciler ve reklamcılar, müşteri demografisini analiz etmek ve müşteri profillerine dayalı kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için yüz tanımayı kullanır.

1990’lı yıllarda makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları alanındaki atılımlar,
yüz tanıma sistemlerinin de zemini hazırlamıştır.

İnsan-Bilgisayar Etkileşimi
Yüz tanıma, insanlarla bilgisayarlar arasında doğal ve sezgisel etkileşimi mümkün kılar. Bu sayede duygu tespiti ve sanal deneme gibi uygulamalar geliştirilebilir. Peki yüz tanımanın gelecekteki yeri nedir? Daha da popülerleşecek mi? Bu sorunun cevabını aslında yukarıda anlattım. Gelecekte otonom araçlar, akıllı şehirler ve sanal gerçeklik uygulamalarında yüz tanımanın daha yaygın kullanımı öngörülmektedir. Nesnelerin interneti çağında yüz tanıma, insanmakine etkileşimini kolaylaştırarak hayatın birçok alanında fayda sağlayacaktır. Gelişen teknolojiyle birlikte yüz tanıma sistemleri daha hızlı, güvenilir ve kullanışlı hale gelecektir. Şu ana kadar Yüz tanımı nedir, tarihsel gelişimi ve kullanım alanlarından bahsettik. Biraz da teknik detaylar hakkında bilgi vermek istiyorum. İlk olarak yüz tanıma sistemleri algoritmalarından bahsedelim.

Eigenfaces (Öz Yüzler)
Eigenfaces algoritması, yüzlerin temel özelliklerini temsil etmek için yüz görüntülerinin temel bileşenlerini kullanır. PCA (Principal Component Analysis -Temel Bileşen Analizi) yöntemiyle çalışır ve yüzlerin benzersiz özelliklerini öğrenmek için eğitilir.

Fisherfaces (Fisher Yüzleri)
Eigenfaces algoritmasına benzer şekilde çalışır, ancak daha iyi bir ayrım yapabilme yeteneğine sahiptir. Yüzler arasındaki farklılıkları daha iyi vurgulamak için Fisher yöntemini kullanır.

LBPH (Local Binary Pattern Histogram)
LBPH algoritması, yüzün farklı bölgelerindeki piksel desenlerini analiz eder. Bu desenleri tanımlayarak ve özellikleri çıkartarak yüz tanıma işlemini gerçekleştirir.

DeepFace
DeepFace, yüz görüntüsünden özellik çıkarmak için derin evrişimli sinir ağı kullanır. Bu algoritma, Etiketli Yaban Yüzler veri kümesinde insan düzeyinde performans elde eden ilk algoritmalardan biriydi.

Viola-Jones Method
Hızlı ve etkili bir yüz tanıma algoritmasıdır. Yüz tespiti için kullanılan öncü bir yöntemdir ve özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Yüz tanıma sistemleri dendiğinde akla gelen ilk
firmalardan biri de son zamanlarda inanılmaz bir yükseliş gösteren NVIDIA firmasıdır. NVIDIA modül çözümlerinden tutun da daha kompakt bir yapıya sahip olan reComputer, reComputer Industrial
Serileri ve reServer serilerine kadar her istere uygun çözümler sunmaktadır. Modül olarak 0.5 TFLOPs yapay zeka performansına sahip Jetson Nano’dan 275 TOPS performansına sahip AGX Orin serilerine kadar aslında oldukça geniş bir ürün gamına sahiptir. TOPS ve TFLOPS dediğimiz kavramlar aslında saniyede kaç trilyon işlem yapacağını gösteren kavramlardır. Bu da aslında modülün ne kadar güçlü olduğunu gösteren bir parametredir. Şirketin modüler ve kompakt sistemleri, yüz tanıma uygulamaları için etkin çözümler oluşturmaktadır.

NVIDIA’nın Yüz Tanıma Çözümleri
Modül Serisi: 0.5 TFLOPS ile 275 TOPS arasında değişen performans sunan giyilebilir ve gömülü sistemler. reComputer serisi: Kompakt yapıda sanayi PC’leri. reServer serisi: Sunucu sınıfı ürünler.

Performans Metrikleri
NVIDIA sistemlerinin performansları TFLOPS (Tera FLoating-Point Operations Per Second) ve TOPS (Trilyon İşlem) birimleriyle ifade edilmektedir. Bu birimler, sistemin saniyede gerçekleştirebileceği işlem sayısını göstermektedir. Aşağıdada NVIDIA firmasının yapay zeka performansı en düşükten en yükseğe sıralanan Jetson Modülleri, reComputer Serileri, Endüstriye hitap eden reComputer Industrial Serileri
ve reServer serilerini görebilirsiniz. Biz de saha uygulama ekibi olarak yapmış olduğumuz yüz
tanıma sistemi örneğine birlikte bakalım. NVIDIA’nın Jetson Nano Geliştirme kitini kullanarak, yüz tanıma konusunda yeni bir yolculuğa adım attık. İlk olarak, NVIDIA’nın resmi web sitesinde sunulan talimatlar doğrultusunda SD kartımıza Ubuntu işletim sistemini başarıyla yükledik. Bu adım, Jetson Nano’nun temel altyapısını oluşturdu ve ardından Python programlama dilini kullanarak kod geliştirmeye geçiş yapmamızı sağladı. Yüz tanıma amacıyla, ekibimizdeki farklı yüzleri veri tabanına kaydettik ve ardından sistemimizi bu yüzleri tanıması için eğittik. Bu adım, Jetson Nano’nun güçlü işlem kapasitesi ve NVIDIA’nın sağladığı yazılım desteği sayesinde sorunsuz bir şekilde gerçekleşti.

Kamera olarak, CSI konnektöre sahip Raspberry Pi Kamera V2 tercih ettik. Bu kamera, Jetson Nano ile mükemmel bir uyum içinde çalışarak yüksek kaliteli görüntüleri işlememize ve yüz tanıma algoritmalarını uygulamamıza olanak tanıdı. Şirketimiz Özdisan Elektronik, NVIDIA ile partnerlik
anlaşması yapan SEEED STUDIO’nun Türkiye distribütörlüğünü yürütmektedir. Böylece müşterilerimize SEEED ürünleri aracılığıyla NVIDIA çözümlerini sunmaktayız.