Yapay zeka (AI) > Yüz tanıma
Yüz tanıma açıklandı: yüzünüz bir metaya dönüştüğünde
Yüz tanıma, telefonların kilidini açmak, kimlikleri doğrulamak, erişimi kontrol etmek ve fotoğraf veya videolardan kişileri tanımlamak için kullanılır. Aynı teknoloji, dev görüntü veritabanlarında arama yapabilir veya halka açık bir alanda birini tanıyabilir. İşte yüz tanımanın nasıl çalıştığı, nerede kullanıldığı ve gizliliğiniz için ne anlama geldiği.
Yüz tanıma nedir?
Yüz tanıma, görüntülerden veya videolardan kişileri doğrulamak ya da tanımlamak için kullanılan biyometrik teknolojidir. Sisteme bağlı olarak birinin kimliğini onaylayabilir, bilinmeyen bir kişiyi tanımlayabilir veya aynı kişinin diğer görüntülerini bulabilir.
Bu kullanımların gizlilik açısından sonuçları çok farklıdır:
Tür | Ne yapar | Gizlilik etkileri |
|---|---|---|
Yüz doğrulama | Bir yüzün kaydedilmiş bir kimlikle eşleşip eşleşmediğini kontrol eder | Genellikle belirli bir amaç için bilerek kaydettirilmiş bir yüzü kapsar |
Yüz tanımlama | Olası bir eşleşme bulmak için bir yüzü çok sayıda kaydedilmiş kimlikle karşılaştırır | Aramaya hiçbir zaman aktif olarak onay vermemiş kişileri tanımlar |
Yüz arama | Bir fotoğrafı kullanarak bir görüntü dizininde aynı kişinin diğer görüntülerini bulur | Bilinmeyen bir yüz ile web siteleri, profiller ve diğer kişisel bilgiler arasında bağlantı kurar. |
Yüz tanıma nasıl çalışır?
Yüz tanıma, bir yüzün özelliklerini ölçer ve karşılaştırma için bunları biyometrik veri noktalarına dönüştürür. Örneğin, bir akıllı telefon bu noktaları yüz kilidini ayarladığınızda kaydedilenlerle karşılaştırırken, yüz arama sistemi bunları milyonlarca veya milyarlarca başka görüntüden gelen verilerle karşılaştırabilir. Kesin süreç değişebilir, ancak genellikle birkaç temel adımı izler:
- Yüzü yakalayın: Bir kamera, fotoğraf veya video, yüz içeren bir görüntü sağlar.
- Algılayın ve hazırlayın: Yazılım yüzü bulur ve görüntüyü analiz edilebilecek şekilde ayarlar.
- Biyometrik bir şablon oluşturun: Yüzün özellikleri, bazen yüz izi veya yüz gömme olarak adlandırılan matematiksel bir temsile dönüştürülür.
- Yüzü karşılaştırın: Şablon, kaydedilmiş bir şablonla veya diğer yüzlerden oluşan bir veritabanıyla karşılaştırılır.
- Bir eşleşme hesaplayın: Sistem bir benzerlik veya güven puanı üretir. Puan yeterince yüksekse sistem bunu aynı kişi olarak kabul eder.
Yapay zekadan önce ve sonra yüz tanıma
Bilgisayarlı yüz tanıma 1960'lara kadar uzanır. İlk sistemler, araştırmacıların gözler, burun ve ağız gibi temel yüz özelliklerini belirlemelerine, ardından bir bilgisayarın bir yüzü diğeriyle karşılaştırabilmesi için bunlar arasındaki mesafeleri ve ilişkileri ölçmelerine dayanıyordu.
Yapay zeka ve makine öğrenimi bu süreci çarpıcı biçimde değiştirdi. Modern sistemler yüzleri otomatik olarak analiz eder, çok daha karmaşık desenleri algılar ve görüntüleri muazzam bir ölçekte karşılaştırır. Yüz tanıma artık dev veritabanlarında arama yapabilir ve halka açık bir alanda yakalanan bir yüz ile başka yerlerde toplanan görüntü ve bilgiler arasında potansiyel olarak bağlantı kurabilir.
Yüz tanımanın yaygın olarak kullanıldığı yerler
Yüz tanıma artık günlük hizmetlerde, ticari alanlarda ve kamu kurumlarında kolaylık ve güvenlikten soruşturma ve gözetime kadar her şey için kullanılıyor.
Yaygın kullanım | Nasıl | Neden |
|---|---|---|
Telefonlar ve hesaplar | Yüzünüzü önceden kaydedilmiş bir şablonla karşılaştırır | Aygıtların kilidini açma ve hesap erişimini doğrulama |
Bankacılık ve dolandırıcılık önleme | Birinin bir kimlikle veya hesap sahibiyle eşleştiğini onaylar | Kimliğe bürünmeyi ve hileli işlemleri önleme |
Havalimanları ve sınırlar | Yolcuları pasaport fotoğrafları veya diğer kimlik kayıtlarıyla karşılaştırır | Kimlik ve güvenlik kontrollerini otomatikleştirir |
Kolluk kuvvetleri | Fotoğraf veya videoları bilinen yüzlerin bulunduğu veritabanlarında arar | Soruşturma ipuçları oluşturur veya kişileri tanımlar |
Mağazalar ve mekanlar | Ziyaretçileri güvenlik, erişim veya kişiselleştirme amacıyla tanır | Hırsızlığı önler, girişi kontrol eder veya hizmetleri kişiselleştirir |
Reklam ve kişiselleştirme | Tanınan bir yüz ile müşteri profili arasında bağlantı kurar | Teklifleri, ekranları veya pazarlamayı kişiselleştirir |
Yüz arama motorları | Aynı kişinin diğer görüntüleri için çevrim içi bir görsel dizininde arama yapar | Birinin web'de nerede göründüğünü bulur |
Yüz tanımanın gizlilik riskleri
Yüz tanıma, kimliğinizden çok daha fazlasını açığa çıkarabilir. İnsanları başka yerlerde toplanan bilgilerle izlemeyi, profillemeyi, tanımlamayı veya bağlantı kurmayı kolaylaştırır.
Yüz araması yabancıları tanımlar
Yüz araması, tek bir fotoğrafı bir kişiyi tanımlama aracına dönüştürür. Eşleşen yüzler için çevrim içi görsellerde arama yapmak üzere tasarlanmış birçok çevrim içi hizmet, potansiyel olarak adları, iş yerlerini, sosyal profilleri ve diğer kişisel ayrıntıları ortaya çıkarabilir. Clearview AI, kolluk kuvvetlerine ve devlet müşterilerine benzer teknoloji sunar.
Veri simsarları veya kişi arama siteleriyle birleştirildiğinde bu eşleşmeler, siber takip veya doxxing(yeni pencere) için bir başlangıç noktası olabilir. Araştırmacılar ayrıca yüz tanımanın ve akıllı gözlüklerin yabancıları tanımlayıp onlar hakkında gerçek zamanlı olarak kişisel bilgilere erişebileceğini gösterdi.
Yüz tanıma nereye gittiğinizi izler
Kameraları yüz tanımayla birleştirmek, insanları kimliklerini belirtmelerini gerektirmeden kamusal alanlarda takip etmeyi mümkün kılar. Protestolarda veya ulaşım merkezlerinde yüz tanıma kimlerin orada bulunduğunu ortaya çıkarabilir. Daha büyük kamera ağlarında hareketleri izleyebilir, bu da anonimliği azaltarak insanları hassas etkinliklere katılmaktan potansiyel olarak caydırabilir.
Özel kuruluşlar erişimi kontrol etmek için aynı teknolojiyi kullanır. Örneğin Madison Square Garden Entertainment, şirkete karşı açılan davalarda yer alan hukuk bürolarında çalışan avukatları tanımlamak ve girişlerini reddetmek(yeni pencere) için yüz tanımayı kullandı.
Yüzünüz ticari bir tanımlayıcıdır
Yüz tanıma, bir mağazaya veya mekana giren bir kişiyle mevcut bir müşteri profili arasında bağlantı kurabilir. İşletmeler daha sonra bu kimliği güvenlik, kişiselleştirme, sadakat programları veya hedefli pazarlama için kullanabilir.
Microsoft iş ortağı Trakomatic, Microsoft Azure kullanan ve alışveriş merkezine giren müşterileri tanıyıp teklifleri, dijital ekranları ve hizmetleri kişiselleştirmek için profillerini kullanan isteğe bağlı bir perakende sistemi(yeni pencere) geliştirdi.
Yanlış eşleşmelerin ciddi sonuçları vardır
Yüz tanıma sistemleri her durumda aynı derecede iyi performans göstermez. Doğruluk algoritmaya, görüntü kalitesine, kamera açısına ve arama türüne göre değişir; ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) de yanlış pozitif oranlarında demografik farklılıklar bulmuştur.
Yüz tanıma hataları şimdiden haksız tutuklamalara ve yanlış suçlamalara yol açtı. Robert Williams, Detroit'te yüz tanımanın onu yanlışlıkla bir şüpheliyle eşleştirmesi üzerine haksız yere tutuklandı; FTC'ye göre Rite Aid'in sistemi(yeni pencere) binlerce yanlış pozitif eşleşme üretti.
Eski fotoğraflar yüz tanıma sistemlerinde yer alabilir
Sosyal medyaya, haber sitelerine veya diğer web sitelerine yüklenen fotoğraflar, başlangıçta yayımlanma nedenleri hiçbir zaman kimlik tespiti olmasa bile yapay zekayı eğitmek için kazınabilir ve yüz tanıma için kullanılabilir.
Yıllar önce paylaşılan bir fotoğraf, içindeki kişinin hiç katılmayı beklemediği bir yüz tanıma sisteminde yer alabilir. 2021'de FTC'nin iddiasına göre Everalbum(yeni pencere), yüz tanımanın ne zaman uygulanacağı konusunda insanları yanıltmasına rağmen kullanıcıların fotoğraflarından çıkarılan milyonlarca yüz görüntüsünü yüz tanıma teknolojisini geliştirmeye yardımcı olmak için kullandı.
Biyometrik verileri değiştirmek zordur
Parolalar bir ele geçirilme olayından sonra değiştirilebilir. Yüzünüzü değiştirmek daha zordur. Çalınan biyometrik veriler, ilk güvenlik olayından çok sonra bile risk oluşturmaya devam edebilir.
2019'da Biostar 2 biyometrik erişim sisteminin arkasındaki veritabanının büyük bölümleri şifrelenmemiş(yeni pencere) bırakıldı. Bir milyondan fazla parmak izi kaydını, yüz tanıma verilerini ve kullanıcı görüntülerini açığa çıkardı. Böyle bir ele geçirilmeden etkilenen kişiler, ele geçirilmiş bir parolayı değiştirir gibi yüzlerini veya parmak izlerini basitçe değiştiremez.
Tepkiler yavaş yavaş geliyor
Hükümetler yüz tanımaya sınırlamalar getirmeye başlıyor. AB Yapay Zeka Yasası kapsamında, yapay zeka sistemlerinin internetten veya CCTV görüntülerinden ayrım gözetmeksizin yüz toplayarak yüz tanıma veri tabanları oluşturmasına veya bunları genişletmesine izin verilmez. Kolluk kuvvetlerinin kamusal alanlarda gerçek zamanlı yüz tanımlaması yapması da genellikle yasaktır; ancak kayıp kişilerin bulunması, ciddi tehditlerin önlenmesi veya belirli suçlarda şüphelilerin belirlenmesi gibi durumlarda sınırlı istisnalar vardır.
ABD'de yüz tanımayı düzenleyen tek bir ülke çapında yasa yok. Bunun yerine eyaletler farklı yaklaşımlar benimsedi. Washington ve Colorado bazı kamu kullanımları için güvenceler öngörürken Maine çoğu kamu kullanımını yasaklıyor ve polisin yalnızca katı koşullar altında arama talep etmesine izin veriyor. Son yıllarda en az 18 eyalet polisin yüz tanıma kullanımını düzenleyen mevzuatı değerlendirdi.
Yüz tanımaya maruz kalmanızı azaltmanın yolları
Her kameranın yüzünüzü yakalamasını engelleyemezsiniz, ancak çevrim içi ortamda hakkınızda bulunan kişisel bilgileri azaltarak ve fotoğraf sayısını azaltarak yüz eşleşmesinin daha az bilgi açığa çıkarmasını sağlayabilirsiniz.
Sosyal medyada fotoğraflarınızı kimlerin görebileceğini sınırlayın ve eski herkese açık hesapları gözden geçirin.
Mümkün olduğunda istenmeyen fotoğrafları asıl kaynak sitelerden kaldırın.
PimEyes gibi hizmetlerin arama sonuçlarında yüzünüzün görünmesini durdurmak için sundukları vazgeçme araçlarını kullanın.
Bir yüz eşleşmesinin sizinle ilgili daha az bilgi açığa çıkarması için veri simsarlarından ve TruthFinder gibi kişi arama sitelerinden kişisel bilgileri kaldırın.
Uygulamalarda veya çevrim içi hizmetlerde biyometrik özellikleri açmadan önce yüz tanıma ayarlarını gözden geçirin.
Nasıl depolanacaklarını ve kullanılacaklarını anlamadığınız sürece hizmetlere yüz görüntüleri yüklemekten kaçının.
Güvenli bir yapay zeka asistanına geçiş yapın
Lumo, yapay zekanın avantajlarından yararlanmak isteyip başka bir şirketin toplaması için daha fazla kişisel veri vermek istemeyenler için tasarlanmış bir yapay zeka asistanıdır. Yazışmalarınız yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmaz veya işleme günlüklerinde tutulmaz; kaydedilen sohbetler ise sıfır erişimli şifreleme ile korunur.
Yüz tanıma hakkında sıkça sorulan sorular
- Yüz tanıma ne kadar doğru?
- Face ID bir yüz tanıma teknolojisi mi?
- Yüz bulucu nedir?
- Yüz tanıma tek bir fotoğraftan birini tanımlayabilir mi?
- Yüz tanımadan vazgeçebilir misiniz?
