Yüz Tanımlama Sistemleri Hakkında Bilgi
İnsanların doğuştan gelen bir yüz tanıma yeteneği vardır ve yüzlerin arasındaki farkı ayırt edebilir. Bilgisayarlar ise bu yeteneği yeni yeni göstermeye başlayabilmişlerdir. 1960′ lı yılların ortasında bilimadamları bilgisayarla yüz tanımlama konusunda çalışmaya başlamışlardır ve o günden beri önemli ilerlemeler sağlanmıştır.
Her bir yüz birçok farklı, ayırdedilebilir özellik taşır. Yüz kendine has özelliklere sahip girinti ve çıkıntılara sahiptir. Yüz tanımlama yazılımları bu noktaları düğüm noktaları olarak tanımlar ve bu düğüm noktalarına göre yüz tanımlama işlemini gerçekleştirir. İnsan yüzünde yaklaşık 80 düğüm noktası vardır. Yazılım tarafından ölçülen bu noktaların bazıları :
– Gözlerin birbirine olan uzaklığı
– Burnun genişliği
– Göz çukurunun derinliği
– Elmacık kemiğinin şekli
– Çene kemiğinin uzunluğu
Bu düğüm noktaları rakamsal bir değerle kodlanır ve bu kodlara faceprint denir. Bu değerler yüz tanımlama yazılımının veritabanında saklanır.
Geçmişte yüz tanımlama yazılımları sadece 2 boyutlu bir resmi veritabanındaki 2 boyutlu diğer bir resimle karşılaştırarak işlem yapabiliyorlardı. Bu çalışma şeklinde verimi ve doğruluğu arttırmak için kişinin doğrudan kameraya bakması gerekmekteydi. Işık değişimi veya kameraya direkt olarak bakmama sonuçlarda hatalara neden olmaktaydı.
Yeni teknoloji yazılımlar ise 3 boyutlu modeller kullanmaktadır. Bu da sonuçların doğrulunu arttırmaktadır. İnsan yüzünden 3 boyutlu gerçek zamanlı yüz görüntüsü alınır. 3 boyutlu yüz analizinde yüzün değişmez ve belirgin özellikleri dikkate alınır. Bu değişmez özellikler göz çukurunun kıvrımı, burun, çene vb gibi belirgin özellikler olabilir. Yüzdeki bu kısımlar eşsiz ve zamanla değişmezdir.
Ölçülendirmede ışıktan etkilenmeyen derinlik ve açı kullanıldığında 3 boyutlu görüntü analizinde karanlıkta ve profilden bakış ( 90 derece açıyla ) ile bile yüz tanımlama yapılabilir.
3 boyutlu analiz yazılımı kullanıldığında tanımlama için aşağıdaki adımlar izlenir :
Tespit : 2 boyutlu bir fotoğraf çekmek veya 3 boyutlu canlı bir görüntü elde etmekle gerçekleştirilir.
Hizalama : Bir yüz tespit edildiğinde sistem başın pozisyonunu, duruşunu ve boyutunu tanımlar. 2 boyutlu yüz tanımlamada yüz kameradan maksimum 35 derece açıyla dönük olabilirken, 3 boyutlu algılamada kamera yüze 90 derece açıyla profilden bakıyor olsada tanımalama yapılabilir.
Ölçüm : Yüzdeki eğriler milimetrenin altında bir hassasiyetle ölçülerek yüzün şablonu çıkarılır.
Örnekleme : Sistem elde edilen yüz şablonunu eşsiz bir koda dönüştürür. Bu kod herbir şablonu numaralandırmış olur.
Eşleme : Elde edilen üç boyutlu görüntü veritabanındaki diğer görüntülerle karşılaştırılır. Alınan görüntü 3 boyutlu olmasına rağmen veritabanındaki görüntüler 2 boyutludur. Bu yüzden 3 boyutlu bir görüntü alındığı zaman öncelikle farklı noktalar tanımlanır ( genellikle 3 nokta ). Örneğin gözün dışı, gözün içi ve burnun ucu çekip çıkarılır ve ölçeklendirilir. Bu ölçülere göre program algoritması yüzü iki boyutlu hale çevirecektir. Dönüştürme işlemi tamamlandıktan sonra program bu görüntüyle veritabanındaki iki boyutlu görüntüyü karşılaştıracaktır.
Doğrulama ve Tanımlama : Doğrulama aşamasında görüntü veritabanındaki sadece bir görüntüyle eşleştirilmelidir.
Yüzey Doku Analizi : Görüntü herzaman sadece yüz tanımaya göre doğrulanıp tanımlanamaz. Bu yüzden bazı firmalar yüzey tarama metodları geliştirmişlerdir.
Yüzey Doku Analizi olarak adlandırılan bu işlem de yüz tanımlama işlemiyle aynı şekilde çalışır. Çekilen resimden bir parça deri alınır. Alınan bu parçaya skinprint denir. Parça küçük bloklara ayrılır. Algoritma kullanılarak bu parçalar matematiksel ölçülebilir büyüklüklere dönüştürülürler. Böylece sistem herhangi bir çizgiyi, gözeneği ve gerçek cilt yüzeyini ayırt edebilir. Bu teknoloji sayesinde sadece yüz tanımlama ile ayırt edilemiyecek ikizlerin birbirinden ayrılması sağlanabilir. Yüzey doku analizi yöntemi, yüz tanımayla entegre olarak uygulandığında doğruluk oranı %20 – %25 arasında artış gösterir.
Bununla beraber yinede mükkemmel bir sistem değildir. Aşağıdaki faktörler tanımlamayı etkiler :
– Gözlüklerden meydana gelen yansıma veya güneş gözlüğü kullanımı
– Yüzün saç tarafından örtülmesi
– Düşük aydınlık seviyesi
– Cismin çok uzak olması sebebiyle düşük çözünürlük
Yüz Tanıma Sistemlerinin Günümüzdeki ve Gelecekteki Kullanım Alanları :
Geçmişte yüz tanıma sistemlerinin ağırlıklı olarak kalabalık içinde rastgele yüz tanıma yapmak için emniyet güçleri tarafından kullanılmaktaydı. Ancak gelecekte sadece güvenlik için kullanılmaktan çok daha fonksiyonel işler için kullanılabilir. Örneğin havaalanlarında yurtdışından gelen ziyaretçilerin parmak izlerinin yanında birde resimleri çekilerek veritabanıyla karşılaştırılabilir ve kişinin daha önceden bir suça karışıp karışmadığı tespit edilebilir. Bu sistem tüm dünyada ortak bir veritabanıyla çalışırsa havaalanlarından olası tüm yasak geçişler önlenmiş olacaktır.
Diğer bir kullanım alanı ise banka ATM’ leri olabilir. Yazılım hızlı bir şekilde müşterinin yüzünü doğrular ve böylece sadece doğru kişinin işlem yapmasına izin verir. Bu ve bunun gibi birçok örnekle açıklanabileceği gibi yüz tanıma sistemleri geliştikçe daha bir çok farklı uygulamada kullanılacaktır.