Yüz Tanıma Sistemleri ve Uygulama Alanları

Yüz Tanıma Sistemleri ve Uygulama Alanları

H. Hakan Çetinkaya¹,Muammer Akçay<sup>2

1</sup> Başkent Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği Bölümü, Ankara

² Dumlupınar Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Kütahya

[e-mail], [e-mail]

Özet:

Biyometri, insanların fiziksel ve davranışsal özellikleri inceleyerek birbirinden ayırt edilebilmesini sağlayan bilim dalıdır. Biyometrik sistemler ise, insanların kimliklerini belirlemek için, biyometrik özelliklerini inceleyerek oluşturulmuş sistemlerdir. Biyometrik sistemlerin bir türü olan yüz tanıma sistemleri, kişileri belirlemek için kişilerin yüz özelliklerini kullanır. Bu sistemler yaygın olarak güvenlik ve personel devam kontrolünde kullanılmaktadır. Ayrıca, internet ortamında sosyal paylaşım sitelerinde yüz tanıma uygulamalarını görmek mümkündür. Bu çalışmada, günümüzde kullanılan yüz tanıma sistem uygulamaları hakkında bilgiler yer almaktadır.
Anahtar Sözcükler: Yüz Tanıma Sistemleri, Güvenlik Sistemleri, Biyometrik Sistemler
Face Recognition Systems and Application Areas
Abstract: Biometrics is a branch of science to make people distinguish from each other by examining their physical and behavioral characteristics. As for biometric systems, they are systems to recognize the identity of the people by examining the properties of biometrics. Face recognition systems, a type of biometric systems, use peoples’ facial features to recognize them. These systems are widely used at security and attendance for employees. Moreover, applications of face recognition can be seen on social networking sites on the internet. This study contains information about applications of face-recognition system used today.
Keywords: Face Recognition Systems, Security Systems, Biometric Recognition Systems.

1. Giriş

Biyometri, yaygın olarak fizyolojik ve davranışsal özelliği olarak kategorize edilir. Fizyolojik özellikleri (pasif özellikler), parmak izi, yüzün şekil ve geometrisi, eller, parmaklar veya kulaklar, damarların deseni, irisler, dişlerin yanı sıra, DNA örneklerini gibi sabit ya da istikrarlı bir insan özellikleri ifade eder. Fizyolojik özellikler, kazalar, hastalıklar, genetik bozukluklar, ya da yaşlanma ile değişmiş veya yok edilmemişse, genellikle her bireyde var olan ve ayırt edici ve kalıcıdır. Davranışsal özellikler (aktif özellikler) bir birey tarafından gerçekleştirilen beceri ya da işlevleri tarafından temsil edilen insan özelliklerini ölçer. Bu özellikler yürüyüş, ses, tuş vuruş ve imza dinamikleri içerir[1].

Bir biyometrik sistem, aslında kullanıcının sahip olduğu belirli fizyolojik veya davranışsal özelliğini kullanıp o kullanıcıyı doğrulayarak kişisel tanımlama yapan bir örüntü tanıma sistemidir[2].

Biyometrik sistem temelde, beş parçadan oluşmaktadır. Bunlar; verilerin toplanması, verilerin iletimi, özniteliklerin çıkarımı, modelleme ve eşleştirmedir (Şekil 1) [3].



Şekil 1. Biyometrik Sistem

Bir (yüz tanıma) biyometrik sisteminde ilk adım verinin toplanmasıdır. Sisteme dahil edilecek olan kullanıcıların ilgili biyometrik verilerinin kaydedilmesinden sonra, biyometrik verinin insan-bilgisayar etkileşimi ile sisteme sayısal olarak aktarıldığı iletimdir[4].

Daha sonra iletilen veri, ait olduğu biyometri türüne göre işlenecektir. Öznitelikler aşamasında, girdi sinyali (veri toplama ve iletim ile elde edilen sayısal sinyaller), çeşitli sinyal işleme teknikleri kullanılarak özniteliklerine indirgenir. Böylece giriş verisi sadeleştirilmiş ve gereksiz kısımları çıkarılmıştır[4].

Modelleme aşamasında ise, farklı kişilerin öznitelikleri farklı biyometrik modeller olarak sistemde temel veri tabanının oluşturulup depolama işlemi yapılır[4].

Son aşamada ise, sisteme yetki talebinde bulunan kişinin talep anında toplanan biyometrik verisi veri tabanındaki modeller ile karşılaştırılır. Eşleşme durumunda yetki talebi kabul edilirken, eşleşmeme durumunda ise uygulamanın türüne göre belirlenen işlem gerçekleştirilir[4].

Çalışmanın ikinci bölümünde yüz tanıma sistemleri hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde uygulama alanlarından hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde ise sonuç ve öneriler verilmiştir.

2. Yüz Tanıma Sistemleri

Biyometrik sistemler son yıllarda geniş bir uygulama alanına sahip oldu. ABD’li pazar araştırma şirketi Global Industry Analysts’in Ekim 2011’de yayınladığı yeni pazar araştırma çalışmasına göre, global biyometrik sanayi pazarının 2017 yılında 16.47 milyar doları aşması öngörülmüştür[11].

Başlıca biyometrik teknolojilerden biri olan yüz tanıma, görüntü yakalama araçlarındaki(gözetim kameraları, cep telefonlarındaki kameralar) hızlı gelişmeler, Web ortamında çok büyük miktarlarda yüz görüntülerinin bulunması ve yüksek güvenliğe olan artan ihtiyaçlar sonucunda, giderek daha önemli bir hale gelmiştir [5].

RNCOS araştırma şirketinin Mart 2011’de yayınlanan 2012 Yılı Küresel Biyometik Pazarı Beklenti Raporu’nda; (Global Biometric Forecast to 2012) yüz tanıma teknolojisinin dünya çapında kabul edilen biyometrik teknolojiler arasında en hızlı büyüyen teknoloji olarak ortaya çıktığı belirtilmiş ve bu teknolojinin 2011-2013 döneminde yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) yaklaşık %31 büyüyerek, gelecekte de aynı trendi takip etmeye devam edeceği öngörülmektedir[12].

Yüz tanıma sistemleri, kişileri belirlemek için kişilerin yüz özelliklerini kullanır. Genellikle bu sistemler yüz görüntülerinden belirli bazı özellikleri ayıklar ve ardından bu özelliklerini kullanarak yüz eşlemeyi gerçekleştirir. Bir yüzün belirli özellikleri; gözler arasındaki mesafe, burun, elmacık kemikleri, çene çizgisi, çene ve benzeri pozisyonda genişliği içerir[6].

Yüz tanıma sistemlerinin avantajı görüntü yakalama cihazı (kamera) ile herhangi bir fiziksel temas gerekmemesidir. Bir yüz tanıma sistemi gelişmiş bir donanıma gerek duymamaktadır. Bunun yerine mevcut görüntü yakalama cihazları(web kamerası, güvenlik kameraları, vb.) kullanılabilir[7]. Aydınlatma ile ilişkili sorunlar, jest, yüz makyajı, yaşlanma ve pozdaki değişimler, yüz tanıma performansını olumsuz etkiler[7] [9].

Yüz tanıma müdahaleci olmayan (yüksek oranda kullanıcı kabulü) ve kontrollü ortamlarda kabul edilebilir düzeylerde tanıma performansı sağlarken, ideal olmayan durumlarda güçlü yüz tanıma zorluklar oluşturmaya devam etmektedir[7,8].

Bir sonraki bölümde yüz tanıma sistemlerin uygulama alanlarına yer verilmiştir.

3. Uygulama Alanları

Binalara veya yüksek güvenlik gerektiren alanlara giriş-çıkış kontrolleri için kimlik doğrulama, en çok kullanılan yüz tanıma uygulamalarından biridir.

Ayrıca, yüz tanıma sistemleri yüksek güvenlik gerektiren alanlara giriş ve çıkışlarda akıllı kartlarla birlikte kullanılmaktadır. Örneğin, havaalanlarında personel ve havaalanı çalışanlarının değişik kontrol seviyelerinde, kimlik kartı ya da pasaport göstermeden geçişlerini sağlamaktadır[13].

Yüz tanımlama suçlu kimlik tespitinde ve halka açık alanlarda suçlu ve terörist aramasında da kullanılmaktadır. Ayrıca kimlik kartı, sürücü belgesi, pasaport gibi devlet uygulamalarında da bu teknolojileri görmek mümkündür.

Yüz tanıma bilgisayar-insan etkileşimin bir parçası olarak; örneğin akıllı ev sistemlerinde ev sahiplerini, evdeki kişileri (aile üyeleri, misafirleri vb.) tanıyarak, onların isteklerini(Sevdiği yemek, TV programı, oda sıcaklığı vb.) yerine getirmede kullanılmaktadır[13].

Yüz tanıma sistemleri giyilebilir aygıtlarda; örnek olarak Alzheimer hastasının gözlüğüne yerleştirilen küçük bir kamera ve yüz tanıma yazılımı sayesinde, hastanın gördüğü kişinin hatırlamasına yardımcı olmaktadır[13,14].

Web ortamında Google+, Facebook gibi sosyal paylaşım sitelerinde ve Microsoft Photo Gallery, Google Picasa gibi ticari uygulamalarda, fotoğrafla etiketlemede yüz tanıma uygulamalarını görmek mümkündür[15,16].

Medyadan elde edilen bilgiler doğrultusunda yüz tanıma teknolojisinin güncel bazı uygulama alanlarına aşağıdaki örnekler gösterilebilir:

• 
  Coca-Cola İsrail, 2011 yaz festivalinde Face.com yüz tanıma teknolojisine dayalı bir uygulama olan FaceLook tanıtımı yapıldı. FaceLook, katılımcıların yüzleri kullanılarak Facebook duvarına yorum ve resim göndermeyi sağlar. Ayrıca, Coca-Cola Summer Love mekânlarından herhangi birinde, uygulama kişiyi tanıyarak makinenin bulunduğu yere en yakın eğlence yeri ile ilgili otomatik yorum gönderir[17].
  
• 
  Intel ve Krafts Food tarafından yeni bir tatlı sunmak için kullanıcıların yaş ve cinsiyetlerini yüz tanıma yazılımı kullanarak analiz eden satış makineleri ABD’de; Chicago’da Shedd Akvaryumda (The Shedd Aquarium) ve New York’ta South Street Seaport feribot servislerinde kuruldu. “iSample” adlı bu makine, insan yüzünün şeklini tanımak için makinenin üstünü monte edilmiş bir optik sensör kullanır. Gözler, burun ve kulaklar arasındaki mesafe ölçümleri gibi birçok hesaplamalar yapmaktadır[18].
  

• 
  Arttırılmış gerçeklik (Augmented Reality) konusunda önde gelen şirketlerden biri olan Total Immersion iPad 2 için geliştirmiş olduğu “Magic Mirror” adlı uygulamasında kullanıcılara sanal saç stilleri, gözlükler ve aksesuarları seçmelerine olanak sağlar. Uygulama yüz tanıma teknolojisini kullanarak kullanıcıyı tanımlar ve gerçek zamanlı olarak video görüntüsüne sanal 3 boyutlu geliştirmeleri uygular[19]
  

• 
  Visidon AppLock adlı Android uygulamasında kullanıcılar galeri, SMS, telefon ayarları ve cihaza kurulmuş olan diğer uygulamaları yüz tanıma sistemi ile kilitleyebilir ve Android cihazınızın güvenliğini arttırabilir. Uygulama cep telefonlarının ön tarafında bulunan kamerayı kullanır ve gerçek zamanlı olarak yüz eşleştiğinde uygulamalara giriş sağlar[20].
  

• 
  Canon’un yakın zamanda piyasaya sürülecek olan PowerShot ELPH (IXUS 125S, IXUS 500S,IXUS 520S vb.) fotoğraf makinesi modellerinde yüz tanıma özelliği kullanılmaktadır. Kullanıcılar, bu özelliği kullanarak 12 kişiyi; isimlerini, doğum tarihlerini ve değişik açılarda çekilmiş fotoğraflarını(daha iyi bir tanıma sağlar) kaydedebilmektedirler. Kaydedilen kişiler otomatik odak özelliği kazanırlar ve izleme sırasında bulunmalarının kolay olması için görüntüleri isimleriyle etiketlenir[21,22].
  

4 .Sonuç ve Öneriler

Görüntü yakalama araçlarındaki yeni teknolojik gelişmeler birlikte yüz tanıma sistem ve uygulamaların kullanılabilirliği hakkında daha iyi sonuçlar alınmaya başlanmıştır. Bu çalışmada yüz tanıma teknolojisi ile literatür taraması analiz edildiğinde, şunları söylemek mümkündür:

• 
  Yüz tanıma sistemlerinin en hızlı büyüyen biyometrik teknoloji olduğu ve geniş bir uygulama alanına sahip olduğu görülmüştür.
  
• 
  Yüz tanıma sistemin kabul edilebilir bir düzeyde tanıma yapabilmesi için gelişmiş bir donanıma ihtiyaç olmadığı ve sisteme kullanıcının fiziksel teması olmadığından kullanıcılar tarafından en çok kabul edilen biyometrik sistemlerden biri olduğu görülmüştür. Aydınlatma ile ilişkili sorunlar, jest, yüz makyajı, yaşlanma ve pozdaki değişimler, yüz tanıma performansını olumsuz etkilediği, fakat bu sorunların çözümüne yönelik yapılacak koordineli çalışmalar sonucunda daha hızlı ve güvenilir bir tanıma yapılacağı kuşkusuzdur.
  

Bu çalışmada yüz tanıma sistemleri ele alınmış ve bu sistemlerin güçlü yanlarının yanı sıra zayıf yanları da belirtilerek, yüz tanıma sistemlerin yakın gelecekte, teknolojinin gelişmesiyle, daha da yaygın bir uygulama alanına sahip olacağı öngörülmektedir.

5.Kaynaklar

[1] International Telecommunication Union, "The Technology Watch Report: Biometrics and standards," ITU's Telecommunication Standardization Sector (lTU-T),(2009).

[2] A. Jain, L. Hong, and S. Pankanti, "Biometric Identification", Commun. ACM, vol. 43, no. 2, (2000).

[3] Dede, G., Sazlı M.H. (2010) “Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu” EEBM Ulusal Kongresi, 2010.

[4] Matyas, S.M., Staptelon, J., “A Biometric Standard for Information Management and Security”, Computers and Security, 19, 428-441, (2000).

[5] S.Z. Li and A.K. Jain (Eds.), Handbook of Face Recognition, Springer Verlag, London, 1,(2011).

[6] O. S. Adeoye. A survey of emerging biometric technologies. International Journal of Computer Applications, 9(10):1-5, (2010).

[7] A. K. Jain and A. Kumar, "Biometrics of Next Generation: An Overview", Second Generation Biometrics (E. Mordini and D. Tzovaras, Eds.), Springer, (2010).

[8] “Biometrics”, http://www.globalsecurity.org/security/systems/biometrics.htm adresinden 20 Aralık 2011

tarihinde erişilmiştir.

[9] Andrew W. Senior and Ruud M. Bolle, “Face Recognition and its applications”,

Chapter – 4, IBM T.J. Watson Research Center.

[10] W. Zhao, R. Chellappa, P. J. Phillips, A. Rosenfeld, Face recognition: A literature survey, ACM Computing Surveys (CSUR), v.35 n.4, s.399-458, (2003).

[11] “New report predicts Global Biometrics Market to reach US$16.47 Billion”, http://www.planetbiometrics.com/article-details/i/917/ adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[12] “Global Facial Recognition Market to Witness Double Digit Growth”, http://www.rncos.com/Press_Releases/Global-Facial-Recognition-Market-to-Witness-Double-Digit-Growth.htm adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[13] Applications of Face Recognition and Novel Trends, http://encyclopedia.jrank.org/articles/pages/6666/Applications-of-Face-Recognition-and-Novel-Trends.html adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[14] “Face Recognition in Alzheimer's Disease”, Micheli-Tzanakou, Evangelia Supervised and Unsupervised Pattern Recognition. Aralık 1999.

[15] Gaudin S. (9 Aralık, 2011). Google unveils 'Find My Face' tool for Google+ http://www.computerworld.com/s/article/9222550/Google_unveils_Find_My_Face_tool_for_Google_ adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[16] Becker, B.C.; Ortiz, E.G.; , "Evaluation of face recognition techniques for application to facebook," Automatic Face & Gesture Recognition, 2008. FG '08. 8th IEEE International Conference on , vol., no., pp.1-6, 17-19 Sept. 2008 doi: 10.1109/AFGR.2008.4813471 URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4813471&isnumber=4813301

[17] “FaceLook: Coca-Cola’s Facial Recognition App” http://www.digitalbuzzblog.com/facelook-coca-colas-facial-recognition-app/ adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[18] “Scram, Kids: New Vending Machine Dispenses Pudding to Adults Only”, http://newsfeed.time.com/2011/12/27/scram-kids-new-vending-machine-dispenses-pudding-to-adults-only/ adresinden 29 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[20] “Showing The IPad2 What Augmented Reality Can Do”, http://www.t-immersion.com/project-gallery/showing-ipad2-what-augmented-reality-can-do adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[20] “Visidon AppLock”, https://market.android.com/details?id=visidon.AppLock adresinden 20 Aralık 2011 tarihinde erişilmiştir.

[21]“Canon IXUS 125 HS”, http://www.canon.com.tr/For_Home/Product_Finder/Cameras/Digital_Camera/IXUS/IXUS_125_HS/index.aspx adresinden 15 Ocak 2012 tarihinde erişilmiştir.

[22] Mchugh M. (11 Ocak 2012). Friends get priority with the new Canon face ID system., http://www.digitaltrends.com/photography/video-friends-get-priority-with-the-new-canon-face-id-system/ adresinden 15 Ocak 2012 tarihinde erişilmiştir.