İnsan biyometrisinin en kolay ulaşılan verisi yüzüdür. Her gün hiç durmadan yüzümüzü istemlice kayıt altına alır, istemeden de başkalarının kayıt altına almasına izin veririz. Telefonla fotoğraf çeker sosyal medyaya göndeririz, sokak kameralarından hatta komşunun kamerasından bile yüzümüzü belki günlük binlerce karede bulunduğunu biliriz. Peki niye sürekli kayıt ediliyor ya da kaydediyoruz? Cevap basit, kim olduğumuz bilinebilsin diye.

  • Kimliğimizin en kolay göstergesi aynı zamanda en hızlı erişilebilen yüzümüz kimlerin ne işine yarıyor?

Yüz yılı aşkın süredir, kişi tespitinde fotoğraflar kullanılmaktadır. Bu kullanım güvenlik açısından suçlu araştırmaları, sosyal hayat açısında sevdiklerimizin bulunması, medyanın daha hızlı haber yapabilmesi, makinelerin akıllanarak bizi tanıyabilmesi gibi hayatın her alanında olabilmektedir.

Peki, yüzümüzün göründüğü bir fotoğraf karesi veya videodaki bir sahne, bizim teşhis edilmemize yetiyor mu? Çoğunlukla. Şöyle anlatalım, öncelikle tespit ya da teşhis sisteminde sizin de dahil olduğunuz en az bir fotoğrafınızın bulunması lazım. Bu durumda teşhisi yapan otoritenin bir yüz-fotoğraf havuzu bulunması gerekir.

Kişinin eğer anonim yüz yakalama işlemi ile kimlik bilgisine ulaşmadan bir izleme sistemi ise, demografik veri gerekmeden yüzler karşılaştırılarak bir ilişkilendirme yapılabilir. Kim olduğu bilinmeyen bir şahsın, farklı veri kaynaklarında varlığını izlemek ve farklı karelerde aynı kişinin mevcudiyetini bulmak mümkündür. Bunun dışında bir de şahsın kim olduğu bilinen bir diğer deyişle şahsın demografik(ad, soyad, vb.) verisi ile fotoğrafının bir arada olduğu veri kaynakları vardır. Bu kaynaklar, bina girişinde bizi tanıyan kapının kullandığı veri havuzu olabileceği gibi, devletin topladığı nüfus, pasaport, hastane, ehliyet gibi sistemlerin veritabanları da olabilir.

Sizin fotoğrafınızın bu veri havuzlarında bulunabilmesi için, pek çok parametreye dayalı veri havuzundaki görüntü kalitesi ve kullanılan sorgu sisteminin becerisi etkin rol alır. Bulunup bulunamaması bu durumda olasılıksal olup, etkin sistemlerde daha yüksek olasılıklarla tespit yapılmaktadır.

Papilon, yüz biyometrisine dayalı ürün ağacını, kullanımın odağına göre yüksek olasılıklı tespit sağlamak üzere oluşturmuştur. 4 ana kategori altında şekillendirerek, hizmet edeceği amaca göre başarılı sonuçlar verir. Çalışmalarda bilimsel dayanak son dönemde yaygınlaşan derin öğrenme ve yapay sinir ağları kapsamındaki araştırmalar olsa da; özellikle Kriminal amaçlı üründe geleneksel filtreleme yöntemleriyle hibrit bir model asıl başarı unsuru olmuştur. Bu sayede, gerçek veriler üzerinden makinanın olasılık hata paylarını minimize eden ve operatörü karar sürecine dahil eden bir son ürün ortaya çıkmıştır. Papilon’un yüz biyometrisine sayalı ürün ağacı aşağıdaki şekildedir;

1. Otomatik Yüz Tanıma Sistemi (AFRS) – Kriminal inceleme ve sorgulama amaçlı, fotoğraf-fotoğraf ve robot çizim-fotoğraf sorgulama sistemi.
2. Kişi Tespit Sistemi (PIS) – Geçiş kontrollerinde, kiosk, turnike, e-gate veya stadyum, nükleer santral gibi kritik tesis kameralarından anlık beyaz ve kara liste kontrolü yapan yüz tanıma sistemi.
3. Güvenli Şehir İzleme (SSM) – Şehir ve ülke ölçeğinde çevre güvenlik kameralarından akan yoğun verinin sürekli kara liste kontrolü yapan erken uyarı sistemi.
4. Medya Analiz Sistemi (MAS) – Çok sayıda videoda bulunan yüzlerin ayıklanarak gruplanması ve etiketlenerek sürekli güncellenmesini sağlayan medya sistemi.

Uçtan uca bu ve ilişkili diğer ürünlerin bir araya getirilerek, çeşitli boyutlarda ve amaçlarda yüz tanıma sistemleri inşa edilebilir. Her ülkenin kendi ihtiyaçlarına ve önceliklerine göre karar verme imkanı sağlayan bu model ile, son kullanıcıların sistemlerini genişleyebilir ve adım adım yetenek hedefli geliştirebilme imkanı sunulur. Bu sayede, yatırımlarda optimizasyon ve bütçe dostu satın almalar gerçekleştirilmiş olur.