Yüz Tanıma Nedir?
Yüz tanıma ile biyometrik sistemler bireyin fiziksel veya davranışsal özelliklerini ölçmek ve analiz etmek için kullanılıyor. Temel olarak kişiye özgü yapıları kullanmaya dayanan bu sistemler parmak izi, iris, avuç içi izi ve yüz gibi fizyolojik özelliklerle imza, yürüme şekli, konuşma kalıpları ve yüz dinamikleri gibi davranışsal özellikleri de kullanabiliyor.
Son zamanlarda biyometrik sistemlerde yüz verilerinin kullanımı üzerinde en çok çalışılan alanlardan biri oldu. Bunda kullanım alanlarının çeşitliliği kadar özel izinlere ihtiyaç duyulmadığı ve kişinin özel alanını ihlal etmediği gerekçeleri de etkili oldu. Peki gerçekte durum böyle mi?
Hangi biyometrik özellik kullanılır?
Yeni nesil teknolojilerde kişi tanıma ve doğrulama için biyometrik sistemler yaygın olarak kullanılıyor. Kullanılan en temel biyometrik özelliklerden birisi de yüz. İnsan yüzü sayesinde kişinin kimliği, yaşı, cinsiyeti, ırkı ile duygusal ve zihinsel özellikleri hakkında bilgi elde edilebiliyor. İnsan yüzünün ve yüz hareketlerinin analizi, psikoloji, sinir bilimleri ve mühendislik dallarını içerisine alan disiplinler arası bir araştırma alanı olarak değerlendiriliyor.
Özellikle kişi izleme ve bulma uygulamalarında başvurulan tanıma sistemleri, yüzün hem fiziksel hem de dinamik özelliklerine dayandırılabiliyor. Dijital olarak elde edilen yüz görüntüleri karmaşık algoritmalar sayesinde işlenerek mevcut veri tabanlarındaki yüzlerle karşılaştırılıyor ve saniyeler gibi kısa süreler içerisinde görüntüdeki kişinin kim olduğu öğrenilebiliyor.
Her zaman doğru sonuç verir mi?
Elbette sonucun tamamen doğru bir şekilde bulunması her koşulda o kadar da kolay olmuyor. Yüzün açısı, aydınlatma, yaş, ırk, yüz ifadesi, makyaj, sakal ve yüz aksesuarları gibi çok farklı etmenler tanıma sistemlerinin etkili bir şekilde çalışmasının önünde engeller oluşturuyor. İkizler ve akrabalar arasındaki benzerlikler de yüz tanıma sistemlerinin hatalı sonuçlar vermesine sebep olabiliyor.
Öte yandan, yüzleri algılamak insanlar tarafından çok kısa sürelerde başarılı bir şekilde gerçekleştirilebiliyor. İnsan görme sistemindeki karmaşık sinir ağı, yüzlerin statik ve dinamik özelliklerini çok hızlı bir şekilde işleme yeteneğine sahip. Ancak bilgisayarlar söz konusu olduğunda basit gibi görünen bu görev oldukça karmaşık bir hâle bürünüyor.
Yüz Tanıma Teknolojisinin Köşe Taşları
Yüz tanıma sistemlerinin geçmişi 1950’lere kadar uzanıyor. Otomatik yüz tanıma sistemlerinin temelinin ise 1970’li yıllarda atıldığı kabul ediliyor. Yapılan ilk çalışmalarda yüzün önemli bölgeleri arasındaki mesafeler kullanılarak gerçekleştirilmeye çalışılan yüz tanıma işlemi, teknolojik gelişmelerle birlikte farklı bir boyuta ulaştı. 1990-2000 yılları arasındaki gelişmeler sonucunda yapılan yüz tanıma sistemlerinin sınıflandırması günümüzdeki sınıflandırmalardan oldukça uzak olsa da bu yıllardaki çalışma ve gelişmeler günümüz yüz teknolojilerinin temelini oluşturuyor. Yüz tanıma teknolojilerinin önemli tarihsel gelişim aşamalarını aşağıdaki gibi listelemek mümkün.
- 1964: Amerikalı araştırmacılar Woodrow Wilson Bledsoe ve arkadaşları yüz tanıma için geliştirdikleri bilgisayar programları ile kişinin ağız ve göz boyutları gibi yirmi değişkeni sorgulayabilecek yarı otomatik bir yüz tanıma yöntemi ortaya koydu.
- 1977: Yüz tanıma sistemi 21 değişken (dudak genişliği, saç rengi gibi) eklenerek daha da geliştirildi. 1988: Yüz tanıma işlemlerinde yapay zekâ kullanılmaya başladı.
- 1991: Massachusetts Institute of Technology’den (MIT) Alex Pentland ve Matthew Turk, yüz tanıma teknolojisinin ilk başarılı örneği olan ve istatistiksel temel bileşen analizi yöntemini kullanan Eigenfaces’ı sundu.
- 1998: İleri Savunma Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) yönettiği FERET Yüz Tanıma Teknolojisi Programı kapsamında konuyla ilgili çalışmaları hızlandırmak için 850 kişiye ait 2400 görüntüden oluşan veri tabanını tüm dünyayla paylaştı. Program, araştırmalarda kullanılmak üzere giderek genişleyen bir veri tabanı sağlarken araştırmacılara farklı yüz tanıma algoritmalarını ortak bir temelde karşılaştırma olanağı da sundu.
- 2005: ABD’de kullanılan mevcut yüz tanıma teknolojilerini desteklemek ve gelişimlerini hızlandırmak amacıyla Face Recognition Grand Challenge (FRGC) yarışması düzenlendi.
- 2011: Yapay sinir ağlarına dayalı bir makine öğrenmesi yöntemi olan derin öğrenme, yüz tanıma teknolojilerinde yeni bir boyut açtı. Bu yöntemde bilgisayar, yüz analizinde karşılaştırılacak noktaları kendisi seçiyor ve bilgisayarın analiz etmesi için ne kadar fazla görüntü sağlanırsa bilgisayar o kadar iyi öğreniyor.
- 2014: Facebook araştırmacıları tarafından derin öğrenme yüz tanıma sistemi olan “DeepFace” geliştirildi. Dijital görüntülerdeki yüzleri tanıyan sistemin yaklaşık %97 doğruluk oranıyla insan gözü performansına ulaştığı bildirildi. Bir yandan yüz tanıma teknolojisindeki gelişmeler devam ederken, diğer yandan da bu teknolojinin kullanım alanlarına yenileri ekleniyor. Bankacılık işlemleri, para transferleri, telefon ve operatör uygulamaları, akıllı izleme sistemleri gibi pek çok konuda yüz tanıma yöntemleri kullanılıyor.
Daha İyi Eşleştirme İçin Farklı Yaklaşımlar
Yüz tanımayı bir tanımlama, eşleştirme ve doğrulama problemi olarak ele almak mümkün. Kimliği bilinmeyen bir yüz, analiz edilerek veri tabanında kimlikleri belli olan tüm yüzlerle karşılaştırılıyor ve sonucunda sistem bir karar veriyor.
Daha basit bir ifadeyle, sistem bir eşleştirme problemiyle karşı karşıya bırakılıyor. Sorgulanan yüzün veri tabanındakilerle karşılaştırılması sonucunda eşleşme doğrulanıyor ve kişinin kimliği bu sayede belirleniyor ya da kişinin veri tabanında kaydı bulunmuyor ve herhangi bir eşleşme gerçekleşmiyor.
Yüz tanıma sistemleri görüntü tabanlı ve video tabanlı olmak üzere iki ana gruba ayrılıyor. Görüntü tabanlı sistemler kişinin anlık fiziksel görünümünü kullanarak tanımlama yapmaya çalışırken, video tabanlı sistemler görünümdeki değişikliklerden ve yüzün dinamik yapısından da faydalanıyor. Görüntü tabanlı yüz tanıma yöntemleri üç ana gruba ayrılıyor. Görünüme dayalı (bütünsel) yöntemler, model tabanlı yöntemler ve doku (kısmi görünüm) tabanlı yöntemler.
Video tabanlı yüz tanıma yöntemleri ise temel olarak iki ana sınıfta değerlendiriliyor. Bunlar set tabanlı yöntemler ve sıra tabanı yöntemler. Set tabanlı yöntemler, bir videonun karelerini zamansal düzene dikkat etmeden bir görüntü koleksiyonu olarak ele alıyor. Sıra tabanlı yöntemler ise görüntüleri zamansal sıralarını koruyarak kullanıyor. Dolayısıyla yüzün zaman içindeki dinamikleri de kişinin tanınmasında rol oynuyor.
Yapılan çalışmalara göre yüz tanıma sistemlerinin genel sınıflandırması bu şekilde yapılabiliyor ancak kullanılan algoritmaların ve yöntemlerin çeşitliliği ile bazı yöntemlerin birbiriyle örtüşen özellikleri çok net bir sınıflandırma yapmayı oldukça zorlaştırıyor.
Yüz Tanıma İşlemi Nasıl Gerçekleşiyor?
Yüz tanıma sistemlerinin çalışması temel olarak altı aşamada gerçekleşiyor.
- Önce yüze ait görüntü, fotoğraf veya video vasıtasıyla elde ediliyor.
- Ardından yüz sahteciliği önleme modülü kullanılarak sistemin güvenliği sağlanıyor ve yüz tanımayı engelleyici unsurlar ortadan kaldırılıyor.
- Üçüncü adımdaysa görüntüden veya video karelerinden yüzdeki referans noktaları algılanıyor.
- Daha sonra görüntü veya video üzerinde görüntü hizalama, video karesi seçimi, parazit azaltma, kontrastı artırma gibi çok çeşitli işlemlerin gerçekleştirildiği bir ön işlemler serisi uygulanıyor. Son aşamaya geçmeden önce farklı yüz tanımmlama yöntemleri kullanılarak ilgili yüzün tüm özellikleri görüntü veya videodan çıkarılıyor.
- Son adımda veri tabanlarındaki yüzlerle karşılaştırma yapılarak kimlik saptama ve doğrulama işlemi gerçekleştiriliyor.
ETİK TARTIŞMALAR
Bilgisayar bilimleri ve yapay zekâ alanlarında çalışan pek çok araştırmacı ve etik inceleme otoriteleri kamuya açık verilerin kimseden izin alınmadan yüz tanıma araştırmalarında kullanılmasında herhangi bir sorun görmüyor.
Ancak bu durum günümüzde yavaş yavaş değişmeye başladı ve araştırmaların daha sağduyulu ve etik kurallara uygun şekilde gerçekleştirilmesi için yeni adımlar atılıyor. Bilim insanlarının kişisel verileri herhangi bir izin almadan araştırmalarında kullanması oldukça önemli sorunlar teşkil ediyor. Son zamanlarda tanıma teknolojisinin etik açıdan değerlendirilmesinde de bilim camiası ve yerel yönetimlerin farklı görüşlere sahip olduğu görülüyor. Bu görüş farklılıkları nedeniyle son iki yıldır bazı üniversiteler ve şirketler yüz tanıma algoritmalarını iyileştirmek amacıyla kullandıkları yüz fotoğraflarından oluşan veri tabanlarını kullanımdan kaldırdı. Yapılan araştırmalarda kullanılan fotoğrafların büyük kısmı internet üzerinden toplanıyor.
Paylaşıma açık bu görsellerin kullanımında herhangi bir sorun görülmüyor ve etik kurullar da böyle bir kullanıma karşı bir yaptırımda bulunmuyor. Fotoğrafları izinsiz olarak araştırmalarda yer alan kişilerse bu durumdan hiç memnun değil. Özellikle dünyanın bazı bölgelerindeki korunmasız topluluklar temel alınarak yapılan yüz tanıma çalışmaları ve bunlarla ilgili makaleler çoğu araştırmacı tarafından etik bulunmuyor.
Yüzlerin bilimsel veya etik olarak onaylanmayan öğelerin (suç işleme gibi) bir ölçüsü olarak kullanılmaya çalışılması ve ayrımcılığı tetiklemesi de çoğu bilim insanı tarafından kınanıyor. Öte yandan, yüz tanımlama teknolojisi ile gerçekleşen yanlış kişi saptamaları ve hatalı sonuçlar bilim insanlarınca analiz edilip değerlendiriliyor.
Yüz tanımlama teknolojisinin kullanımının daha şeffaf ve tam bir iş birliği içerisinde gerçekleştirilmesi gerektiği çeşitli platformlarda dile getiriliyor ve bu teknolojinin geliştirilmesi ve kullanılmasına ilişkin etik çerçevenin net bir şekilde çizilmesi gerekli görülüyor.
Bilim insanlarının çeşitli yüzleri barındıran büyük veri setlerini kişilerin rızasını almadan toplayan ve kullanan araştırma ve çalışmaların ahlaki boyutunu sorgulaması gerekiyor. Sayıları giderek artan sorumluluk sahibi araştırmacılar sayesinde yüz tanımlama veri setlerinin nasıl toplanıp dağıtılacağına ve diğer etik konulara ilişkin yeniden değerlendirmeler yapılmaya başlandı.
Bazı enstitüler olumlu yönde adımlar atmaya başladı. Geçtiğimiz sene içerisinde bazı akademik dergiler ve bir akademik konferans, yüz tanımlama sistemleri çalışmalarından etik kriterlere uygunluk istediğini duyurdu.
Yüz tanımlama sistemleri üzerine gerçekleştirilen çalışmaların etiği ile ilgili bir kılavuz bulunmuyor. Bilim insanlarına araştırma fonlarını ve veri setlerini sağlayan biyometrik teknoloji şirketlerinin ticari hedefleri de çoğu zaman etik kaygıların önüne geçiyor.
Bazı bilim insanlarının yüz tanımlamaa teknolojisi etiğini farklı platformlarda dile getirmesi ve tartışmaya açması oldukça önemli görülse de bu girişimler tek başına gerekli önlemlerin alınması için yetersiz kalıyor.
