Kapı zili çalma; hatta evlerimize, ofislerimize ve diğer binalara girmek için anahtarlara ihtiyaç duyma noktasından geleceğe doğru uzun bir yol kat ettik. Teknoloji bize akıllı telefon uygulamaları, parmak izi tarayıcıları ve anahtar kartları verdi. Ve şimdi, yüz tanıma teknolojisi erişimi daha da rahat ve güvenli hale getiriyor. Yine de, geçiş teknolojisindeki en önemli son sıçramalardan biri olan otomatik yüz tanıma hakkında hala birçok gizem ve yanlış kanı var.

Yüz tanıma teknolojilerinin, kameraların ve tarayıcıların birçok çeşidi mevcut. Yüz tanımanın evrimi de son derece hızlı gerçekleşiyor. Bu durum, biyometrik tanımlama teknolojisine itimat etmede hem bazı yararlar hem de bazı zorluklar yaratır.

Birlikte, yüz tanımanın nereden geldiğine, şimdi nerede olduğuna ve sırada ne olduğuna bir bakalım.

Yüz Tanıma Nasıl Çalışır?

Michigan Eyalet Üniversitesi’nde biyometri tanıma uzmanı ve seçkin bir bilgisayar bilimi profesörü olan Anil Jain, “Yüz tanıma yaklaşık yirmi beş yıl önce ciddi şekilde başladı” diyor.

“Ancak erken otomatik yüz tanıma sistemlerinin performansı oldukça zayıftı” diye devam ediyor. “Sabıka fotoğraflarını veya ehliyet fotoğraflarını kontrollü koşullar altında karşılaştırırken bile, sistemin doğruluğu hala çok düşüktü.”

Prof. Jain, 1960’lardan bazı öncü yüz tanıma araştırmaları ve teknolojisine atıfta bulunuyor. Profesör Woody Bledsoe, çoğunlukla ilk yüz haritalama sistemlerini oluşturarak bu alanı ön plana çıkarmasıyla tanınır.

Bugünün yüz tanıma yazılımı, Prof. Bledsoe’nin çalışmalarından bir sürü ışık yılı ileride. Yüz tanıma ile kimliğin -artan doğruluk seviyeleri ile- doğrulanması artık sadece birkaç saniye sürüyor.

Prof. Jain, “Kullanıcılar kısıtlı ortamlarda bulunduklarında ve talimatları izlediklerinde yüzde 99 doğruluk noktasına ulaştık” diyor. “Zorluk, insanların ifadelerine doğrudan komuta edemeyeceğiniz veya kontrol edemeyeceğiniz sınırları belirsiz koşullarda gerçekleşti.”

Teknoloji, sınırlandırılmamış koşullar engelini neredeyse tamamen aştı. En yeni akıllı telefonlar, kullanıcılardan “gülümsemelerini” veya “kameraya bakmalarını” istemez. Bunun nedeni, yazılımın en başından itibaren benzersiz bir kullanıcı yüzleri şablonu oluşturmasıdır.

Her kullanıcıda bu benzersiz şablonları oluşturmak için, resimler birden çok açıdan çekilir. Bu sürece kayıt denir ve bir kullanıcının yüzünün her koşulda tanınmasını sağlar.

İnsanlar ister dışarıda olsun, ister yeni gözlüklerle olsun, ister sakal bıraksın… bugün, yüz tanıma nadiren yanılır.. Ve çoğunlukla, rahatlığı ve güvenliği artırır. Devam eden etik tartışmalara rağmen, yüz tanımanın geleceği parlak ve umut verici görünüyor.

Yüz Tanımanın Zorlukları

Yüz tanıma pazarının 2019’da 3,2 milyar dolar iken 2024’e kadar tahmini 7,0 milyar dolara çıkması bekleniyor. Ancak yoldaki en büyük engellerden bazıları kullanıcı gizliliği, veri güvenliği ve hatta ırkçılığı içeriyor.

Örneğin, Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) yakın zamanda yüz tanıma yazılımının belirli ırklar ve cilt tonları ile ilgili olarak daha düşük doğruluğa sahip olduğunu buldu. Asyalıları doğru bir şekilde tanımlamak daha zordu ve Afrikalı-Amerikalı kadınlarda daha yüksek oranda yanlış pozitif sonuç vardı.

Yüz tanıma modelleri oluşturmak için hangi görüntülerin yasal olarak kullanılabileceği konusunda veri güvenliği ve gizlilik endişeleri de vardır. Çevrimiçi etkinliklerin artması ve kameraların yaygınlaşmasıyla, şirketler veya hükümetler, bilgi veya rıza olmaksızın insanların 3D yüz modelini kolayca oluşturabilir.

Yüz verileriniz bir şirket veya hükümet tarafından izniniz olmadan kullanılıyorsa mutlu olur musunuz? Örneğin, Illinois Biyometrik Gizlilik Yasası, izinsiz birinin fotoğrafını çekmeyi yasa dışı kılıyor.

Anil Jain, Michigan Eyalet Üniversitesi.

“Big Brother” tipi bir gözetleme devleti toplumunun genel endişelerinden bahsetmiyorum bile. Ancak Illinois gibi eyaletler, Genel Veri Koruma Yasası (GDPR) gibi diğer düzenlemelerle birlikte ve kullanıcı verilerinin gizliliği ve mülkiyeti söz konusu olduğunda oyun alanını eşitliyor.

Yarının yüz tanıma sistemleri, bilinen suçluları okullardan uzak tutmaya veya akıllı binalarla ve evlerle daha derin entegrasyona yardımcı olabilir. Bankacılık işlemleri veya bir havalimanına girmek -birkaç saniye içinde- güvenli bir şekilde gerçekleşebilir. Jain, makine öğreniminin zamanla, kullanıcılar yaşlandıkça, sistemin kendini yeniden ayarlamasında büyük bir rol oynayacağını tahmin ediyor..

Neyse ki, hükümetler ve özel sektörler, halkın yüz tanıma konusundaki endişelerini gidermek için politik çözümler için el ele çalışıyorlar. Bu teknolojinin kalıcı olduğu artık açık.