YüzTanıma

ATM'lerde yüz tanıma sistemi zorunlu hale getirilmiştir. 4. Yargı Reformu Strateji Belgesi kapsamında, ATM'lerde yüz tanıma sistemi uygulanması ve güvenlik kameralarının yüz tanıma sistemleriyle kişileri tespit edebilmesi kararlaştırılmıştır. Ayrıca, banka hesabı açmak isteyen kişilerin çipli kimlik kartı kullanması zorunlu hale getirilmiştir. Bu düzenlemeler, dolandırıcılık ve siber suçların önlenmesi amacıyla hayata geçirilmektedir.

Yüz tanıma sistemlerinin iyileştirilebileceği bazı yöntemler: Daha hızlı ve doğru algılama: Samsung'un One UI 7 güncellemesinde olduğu gibi, cihazın yüzü daha hızlı ve doğru bir şekilde algılaması için tarama yöntemleri geliştirilebilir. Çevresel etkilere dayanıklılık: Işıklandırma, açı ve yüz yapısındaki değişiklikler gibi çevresel etkiler, yüz tanıma sistemlerinin doğruluğunu etkileyebilir. Makine öğrenimi ve veri genişletme: Makine öğrenimi ve veri genişletme teknikleri, yüz tanıma sistemlerinin doğruluğunu artırabilir. Eğitim verilerinin çeşitliliği: Algoritmaların eğitildiği veri setlerinin çeşitliliği, farklı yaşlar, cinsiyetler ve etnik gruplar üzerinde tanıma başarısını belirler. Yüz tanıma sistemlerinin güvenliği ve doğruluğu, sürekli gelişim ve iyileştirmelere ihtiyaç duyar.

Evet, Çin'in geliştirdiği casus kameralarda yüz tanıma teknolojisi bulunmaktadır. Çin Bilimler Akademisi'ne bağlı Uzay Bilgi Araştırma Enstitüsü tarafından geliştirilen bu kamera, 100 kilometre uzaklıktan milimetre seviyesinde çözünürlük sunarak insan yüzlerini tanıyabilmektedir. Ancak, ABD merkezli uydu görüntüleme şirketi Albedo Space de benzer bir teknoloji üzerinde çalışmakta olup, bu şirketin kurucuları kameranın yüz tanıma özelliğine sahip olmayacağını belirtmektedir.

Yüz takip eden kamera, genellikle yapay zeka ve gelişmiş algoritmalar kullanarak çalışır. Bu kameralar, ultra geniş görüş alanı (FOV) ve ePTZ (elektronik pan-tilt-zoom) teknolojisi ile donatılmıştır. Çalışma prensibi: 1. Veri Toplama: Kamera, yüz görüntüsünü tarar ve detaylı bir görüntü oluşturur. 2. Veri Analizi: Yüzdeki belirgin noktalar (burun, göz, çene yapısı) algoritmalar tarafından analiz edilir. 3. Yüz Takibi: Ana hoparlörü sürekli odakta tutmak için kamera çerçevesi otomatik olarak ayarlanır. 4. Hareket Takibi: Hareket edildiğinde, kamera yüzleri odakta tutmak için yakınlaşır veya uzaklaşır. Bu kameralar, görüntülü sohbet uygulamalarında ve video konferanslarda kullanılarak, katılımcıların her zaman çerçevede kalmasını sağlar.

Hangi ünlüye benzediğinizi öğrenmek için aşağıdaki siteleri kullanabilirsiniz: CelebLookAlike: Yapay zeka destekli yüz eşleştirme teknolojisi ile ünlü benzerinizi keşfetmenizi sağlar. Onedio: Vücut analizi yaparak hangi ünlüye benzediğinizi belirler. TikTok: Eğlenceli ünlü benzerliği testleri sunar. SocialAppBuilder: Hangi ünlüye benzediğinizi öğrenmek için çeşitli testler sunar. Pictriev: Yüz tanıma teknolojisi ile benzer ünlüler bulmanıza yardımcı olur. Bu siteler genellikle ücretsiz ve kayıt gerektirmeyen hizmetler sunar. Ancak, fotoğraf kalitesi ve çözünürlüğü gibi faktörler sonuçları etkileyebilir.

Yüz tanıma için kullanılan bazı kamera modelleri şunlardır: Netatmo İç Mekan Kamerası. Nest Cam IQ Outdoor. SimCam 1S. Hikvision DeepinView güvenlik kameraları. DAHUA Deepsense AI kameraları. Sinoseen yüz tanıma kamera modülü. Ayrıca, Windows 11 veya 10 işletim sistemine sahip bilgisayarlarda, IR (kızılötesi) kameraya sahip modellerde yüz tanıma özelliği kullanılabilir.

Yüzünü gizleyen fotoğraflara özel bir terim bulunmamaktadır. Ancak, Google Fotoğraflar uygulamasında yüz gizleme özelliği mevcuttur. Bu özellik sayesinde, "Anılar" bölümünde görünmesini istemediğiniz kişilerin yüzlerini "Daha az göster" veya "Engelle" seçenekleriyle gizleyebilirsiniz.

Çelik kapı yüz tanıma sistemi, kamera ve yazılım algoritmaları kullanarak çalışır. Sistemin çalışma adımları: 1. Yüz kaydı: Kişinin yüzü cihaza tanıtılır. 2. Tarama: Kamera, yüzü tarar. 3. Kontrol: Kilit, gözlerin, burnun ve ağzın şeklini kontrol eder. 4. Eşleşme: Tanınan yüz, veritabanındaki kayıtlarla eşleştirilir. 5. Açılma: Eğer yüz tanındıysa kapı açılır. Yüz tanıma sistemi, sadece yetkilendirilmiş kişilerin girişine izin verir.

Tenfei Access, geçiş kontrol sistemleri için kullanılan bir yazılımdır. Tenfei Access ile uyumlu bazı cihazlar: D35 Yüz Tanıma ve Parmak İzi Terminali: Yüksek hızda çalışma performansı, multibio, yüz tanıma, parmak izi, kart, şifre, TCP/IP, USB, zil çaldırma ve röle özellikleri bulunur. D40 Tenfei Access Standalone Yüz Tanıma Terminali: Yüz tanıma, kart, standalone, Wiegand Out özellikleri vardır. D50 Tenfei Access Standalone Şifreli Parmak İzi: 300 parmak izi kapasitesi ve 10.000 kart kapasitesi bulunur. D70 Tenfei Access Yüz Tanıma: Multibio, yüz tanıma, şifre, kart, TCP/IP, USB, Wiegand Out/IN, röle özellikleri vardır.

Oppo orta kamera, genellikle geniş açılı veya derinlik algılamalı fotoğraflar çekmek için kullanılır. Geniş açılı kamera: Özellikle manzara veya kalabalık grup fotoğrafları çekmek için idealdir. 119 derece gibi geniş bir açıyla daha fazla detay yakalamanızı sağlar. Derinlik algılamalı kamera: Portre modunda arka planı bulanıklaştırarak daha profesyonel görünümlü fotoğraflar elde etmenizi sağlar. Ayrıca, bazı modellerde makro çekim veya panorama gibi özel modlar da bulunabilir. Oppo orta kameranın tam işlevi, telefonun modeline ve kamera kurulumuna bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

AIBI robot, hem çevrimiçi (online) hem de çevrimdışı (offline) modda çeşitli komutları anlar: Çevrimiçi modda: Gerçek zamanlı hava durumu güncellemeleri. Karmaşık çevrimiçi sorgular. İçerik akışı. Çevrimdışı modda: Fotoğraf çekme. Şarkı söyleme. Hayvan sesleri çıkarma. Dans etme. Temel komutlar (örneğin, "AIBI, sola/sağa dön" gibi). Robot, internet bağlantısı olmadığında önceden programlanmış komutları ve işlevleri kullanır.

Mr. Deepface ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. DeepFace, Facebook tarafından geliştirilen bir yüz tanıma sistemidir ve yüz tanıma oranı %97,35 olarak ölçülmüştür. 2. Deepfake, yapay zeka kullanılarak oluşturulmuş ses ve video dosyalarını tanımlayan bir terimdir. Mr. Deepface ifadesinin spesifik bir işlevi veya kullanımı hakkında bilgi bulunmamaktadır.

Selfie ile kimlik doğrulama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kimlik ve selfie hazırlığı: Kimlik belgesinin ve selfie için telefonun ön kamerasının hazır olduğundan emin olun. 2. Uygulamanın açılması: Wise gibi bir uygulama kullanılıyorsa, doğrulama için uygulamanın indirilmesi ve açılması gerekir. 3. Talimatların izlenmesi: Ekrandaki yönergeler takip edilerek, kimlik belgesinin ve yüzün çerçevede olduğundan emin olunmalıdır. 4. Fotoğraf çekimi: Kimliğin ön ve arka yüzünün fotoğrafları çekildikten sonra, selfie için telefonun ön kamerası açılır ve yüzün net bir şekilde göründüğünden emin olunur. Bazı platformlarda selfie doğrulaması için video da istenebilir. Güvenlik nedeniyle, e-posta yoluyla herhangi bir kimlik belgesi kabul edilemeyebilir ve ek belge talep edilebilir.

Kodlanmış Önyargı (Coded Bias, 2020) belgeseli, MIT Media Lab araştırmacısı Joy Buolamwini'nin yüz tanıma teknolojisindeki önyargıları ortaya çıkarmasını konu alır. Belgesele göre, Buolamwini, yüz tanıma teknolojisinin koyu tenli yüzleri doğru bir şekilde tanımadığını keşfeder. Ayrıca, belgesel, yapay zeka ve dijital teknolojilerin yaşamları nasıl denetlediğini ve bu teknolojilerin barındırdığı önyargılarla mücadelenin önemini de gösterir.

Dahua yüz tanıma kameralarının çalışma mesafesi modeline göre değişiklik göstermektedir: ASI7214Y-V3: Yüz tanıma mesafesi 0,3 m ile 2,0 m arasındadır. ASI6214J-MFW: Yüz kamera mesafesi 0,3 m ile 1,5 m arasındadır. Diğer modellerde de benzer şekilde belirli bir mesafe aralığı bulunmaktadır.

Samsung One UI 7'de yüz tanıma sistemini etkinleştirmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Ayarlar uygulamasına girin. 2. Güvenlik ve gizlilik menüsünü açın. 3. "Ekran kilidi ve biyometrik veriler" sekmesine girin. Yüz tanıma sistemi, kullanıcının başını yukarı ve aşağı hareket ettirmesiyle çalışır. Yüz tanıma ve diğer biyometrik özellikler, Samsung cihazlarda Ayarlar > Güvenlik ve gizlilik > Ekran kilidi ve biyometrik özellikler menüsünden ayarlanabilir.

Hac'da yüz tanıma, genellikle güvenlik ve biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinde kullanılan yöntemlerle yapılır. Bu süreç aşağıdaki adımlardan oluşur: 1. Ekipman Hazırlığı: Yüksek çözünürlüklü kamera veya 3D yüz tarayıcı, uygun ışık kaynakları ve yüz tarama verilerini işleyecek yazılım gereklidir. 2. Tarama Alanının Hazırlanması: Tarama yapılacak alanın düzenlenmesi, arka planın sade olması ve gölgelerin minimize edilmesi önemlidir. 3. Kişinin Hazırlanması: Taranacak kişinin yüz ifadesinin doğal ve rahat olması, gözlük veya şapka gibi yüzü kapatan aksesuarları çıkarması gerekir. 4. Tarama İşlemi: Yüz, 2D veya 3D olarak taranır ve farklı açılardan görüntüler alınarak daha kapsamlı bir veri seti elde edilir. 5. Veri İşleme: Elde edilen veriler, yüz hatları, ölçümleri ve diğer biyometrik özellikler analiz edilerek işlenir. 6. Sonuçların Değerlendirilmesi: Tarama sonuçları, belirlenen kriterlere göre değerlendirilir ve yüz tanıma sistemleriyle karşılaştırılarak gerekli işlemler yapılır. Yüz tanıma verilerinin toplanması ve saklanması sürecinde gizlilik ve güvenlik önlemlerine dikkat edilmelidir.

Fotoğrafta yüz tanıma yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Google Görsel Arama: Google'ın görsel arama motoruna fotoğraf yüklenerek benzer görseller aranabilir. 2. Microsoft Azure Face: Bulut tabanlı bu hizmet, görüntülerdeki insanları tanımlamak için kullanılabilir. 3. TinEye: Tersine görsel araması yapan bu araç, fotoğrafın kullanıldığı web sayfalarını bulup yüz tanıma işlemi yapar. 4. Social Catfish: İnternetten tanışılan bir kişinin kimliğini doğrulamak için bu araç kullanılabilir. Bu yöntemleri kullanırken gizlilik ve etik kurallara dikkat etmek önemlidir.

"New Face" ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Tıp ve Estetik: "New Face" ameliyatı, yüz germe işlemlerinde kullanılan modern bir tekniktir. 2. Teknoloji: Microsoft Azure'un bir servisi olan Face API, yüz tanıma ve yüz analizi teknolojilerini kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar geliştirir.

Yüz tanıma ile giriş kontrolü şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Algılama: Giriş yapacak kişi, sistem tarafından algılanır ve tanıtılır. 2. Hizalama: Sistem, kişinin yüzünü tamamen almak üzere bir fotoğraf çeker. 3. Ölçüm: Yüzdeki düğüm noktaları belirlenir. 4. Simgeleme: Alınan bilgiler, bilgisayar diline çevrilerek hafızada kodlanır. 5. Eşleştirme: Kişinin bilgileri, önceden sisteme kaydedilmiş bilgilerle karşılaştırılır. 6. Doğrulama ve Tanımlama: Eğer kişi kayıtlıysa, sistem tarafından sesli onay verilir ve giriş izni sağlanır. Bu süreç, hızlı, temassız ve kesin sonuçlar veren bir yöntemle tamamlanır.