algoritma
2010 yılında dünyanın en büyük yüz tanıma sisteminin sahipleri (Facebook) bir fotoğraftan portreleri tanımayı öğrendiler: bu sosyal ağ fotoğraflardaki yüzleri aradı ve bu alanları etiketledi. Bazen hatalar yaptı. Dört yıl sonra Facebook, %97 doğruluk oranıyla bir fotoğrafta tasvir edilen kişiyi bulabiliyor.
Bu Facebook için büyük bir ilerleme ancak algoritması yüzde üçlük kısımda insan beynine yeniliyor. Biri bize kötü çözünürlükte bir fotoğrafta tanıdık birini sorsa bunu bilgisayarlardan daha iyi yaparız. Bu fotoğraflar değişik bir açıdan çekilmiş olsa bile.
Bilgisayarların genelde insanlardan daha doğru olması kadar nadir görülen bir şey bu. Bu tür meydan okumaları çözmekte neden daha iyiyiz ve neden bilgisayarlar aynı şeyi yapmaya çalışıyor?
Beyinlerimiz ciddi alıştırmalar yaptı
Beynimizin bir kısmının sadece yüz tanımaya kullanıldığı biliniyor. Bu bölgenin adı fusiform gyrus, temporal lobun ve oksipital lobun bir parçası. İnsanlar doğdukları andan itibaren yüz tanımaya başlarlar. Bebekler yaşamlarının ilk gününden itibaren bu yeteneklerini geliştirirler. Dört aylık olduklarında amcalarını ve teyzelerini birbirinden ayırmaya başlarlar.
Gözler, yanaklar, burun, ağız ve kaşlar birbirimizi tanımamız için anahtar olan yüz özelliklerimizdir. Ten de ayrıca önemlidir, özellikle yapısı ve rengi. Beynimizin yüzleri bir bütün olarak tanıdığını söylemekte fayda var. Yani gözleri, burunları ayrı ayrı değil tek bir bütün olarak görüyor. Bu yüzden yüzünün bir yarısı bir kağıtla kapalı insanları rahatlıkla tanıyabiliyoruz. Ancak, iki ünlü insanın yüzlerini birleştiren basit bir kolay yapıldığında fotoğraftakinin kim olduğunu anlamamız biraz zaman alabiliyor.
Doğduğumuzdan itibaren beynimiz yüzleri hafızada saklar. Zaman geçtikçe genel bir tema oluşturup yüz tanımada bu temayı kullanıyoruz. Biri bu temayı çizebilseydi, sanırım şu şekilde görünürdü:
Yüz tanıma, oluşturduğumuz temayla gördüğümüz yüzü karşılaştırarak gerçekleşir. Burun daha geniş, dudaklar daha dolgun, ten rengi daha sıcak ya da soğuk gibi karşılaştırmalar yaparız. Nadiren seyahat eden kişiler diğer ırkların birbirine çok benzediğini söyler çünkü temaları etrafında bulunan kişilere göre özelleşmiştir.
Bu arada, maymun ve köpek gibi bazı hayvanlar da yüzleri tanıyabilirler. Koklamak onlar için önemli bir bilgi kaynağıdır ayrıca beyinde kaydedilen görüntüleri de diğer canlıları tanımak için kullanırlar. Garip olan, insanın en yakın arkadaşı olan köpekler sadece yüzümüze bakarak ruh halimizi anlamakla kalmayıp, bizden gülümsemeyi öğrenebiliyorlar.
Bilgisayarlar yüzleri nasıl tanır?
Gülümseme ile yüz tanımlama arasındaki bağlantı nedir?
Yazılımlar yüzün kameraya baktığı iki portreye bakıp ikisinin aynı kişi olup olmadığını belirleyebilirler. Bu çözümler portre ressamlarının kullandığı teknikleri kullanır: insan yüzünde bulunan düğüm noktaları denilen noktaları analiz ederler. Bu noktalar birbirinden bağımsız yüzlerimizi belirlemek içindir. Farklı metotlarla bir yüzde 80 ila 150 düğüm noktası bulunabilir.
Örnek olarak, ressamlar ve yazılımlar, gözler arasındaki mesafeyi, burnun genişliğini, göz çukurlarının derinliğini, yanakların şeklini, çenenin uzunluğunu ölçerler.
Modelden başını çevirmesini istediğinizde ya da bakış açınızı değiştirdiğinizde hesaplanan değerler değişir. Yüz tanıma işlemini gerçekleştiren algoritmalar iki boyutlu uzayda çalışır, bakış açısı tanımlama için kritik bir noktadır. Gizli mi kalmak istiyorsunuz? Gözlerinizi ve yanaklarınızı güneş gözlüğünüzün arkasına saklayın ve çenenizi bir şalla kapatın. FindFace servisini test ettiğimizde, servisin sadece kameraya bakan yüzleri tanıdığını gördük.
Bu şekilde “düz görseller” ile çalışan yüz tanıma sistemini kandırabilirsiniz. Ama şunu da bilmekte fayda var, daha tutarlı çalışan algoritmalar gelmeye başlıyor.
Sıradaki ne?
Beyinlerimiz biz büyüdükçe yüz tanıma üzerine alıştırmalar yapar. “Biz” ve “onlar” arasındaki farkları anlamak hayatta kalmamız için en önemli yeteneklerden biridir. Modern bilgisayarlar insanlar gibi öğrenebilir ve kendilerini programlayabilirler. Makine yüz tanımasını geliştirmek için yazılımcılar bilgisayarların kendi kendilerine öğrenebileceği algoritmalar yazıyor ve onları yüzlerce insan portresiyle besliyor. Bu görselleri bulmak zor değil. Sosyal medyada, fotoğraf barındırma sitelerinde, fotoğraf stoklarında ve diğer web kaynaklarında bunlardan çok var.
You can’t replace your face, says facial recognition – https://t.co/tW6vdmxPWE pic.twitter.com/dKXmOVdJ33
— Kaspersky Lab (@kaspersky) April 22, 2016
Algoritmalar 3-D modellerle çalışmaya başladığından beri yüz odaklı tanıma sistemi de daha verimli oldu. Yüze bir ızgara yansıtmak ve videolardan yüzleri seçmek için olan yazılımlar insan yüzünün farklı açılardan nasıl gözüktüğünü anlayabiliyor. Bu arada, insan beynindeki temalar da üç boyutludur. Bu teknoloji hala geliştirme aşamasında olsa da marketlerden orijinal çözümler bulabilirsiniz.
Mimik çalışmaları da ayrıca dikkatleri üzerine çekti. Duyguların gerçekçi sahnelenmesi oyun endüstrisi için bir altın madeni ve dikkate değer sayıda şirket, karakterlerini daha inandırıcı yapmak için çok çalışıyor. Bu yöndeki önemli adımlar çoktan atıldı. Aynı teknoloji, yüz tanıma sistemine de büyük katkılar sağlayacak. Bu çözümler, insan mimiklerini de tanımaya başladığında, fotoğraftaki komik gülüşün muhtemelen sokaktaki genç kız tarafından çekildiğini bilecek.
3D modellerden farklı olarak, geliştiriciler farklı açılarla da çalışıyor. Örnek olarak, Identix şirketi yüz tanıma için FaceIt Argus adını verdikleri biometrik teknolojiyi geliştirdiler. Cildin yapısını test ediyor: çizgileri, gözenekleri, yaraları ve bunu gibi diğer şeyleri. FaceIt Argus’un yapımcıları programlarının ikizler arasındaki farkları anlayabileceğini öne sürüyor ancak bu henüz mümkün değil.
Bu sistemin göz kırpma, kaş çatma ve gülümseme gibi yüzdeki değişikliklere duyarlı olduğu ve bıyık ya da sakal uzamasını, gözlüklerin şeklini algılayabildiği söyleniyor. FaceIt Argus diğer yüz tanıma sistemleriyle birlikte kullanıldığında doğruluk oranı yüzde 20 ile 25 oranında artıyor. Ancak bu teknoloji düşük çözünürlüklü ve loş ışıkta çekilmiş fotoğraflarda başarısız oluyor.
Bunu gizlemek için başka bir teknoloji var. Karlsruhe Institute of Technology’nin (Almanya) bilgisayar uzmanları yeni bir teknik geliştirdi, kızıl ötesi portreleri tanıyan bir teknoloji. Düşük ışık hatta karanlıkta bile çalışıyor.
Bu teknoloji insanların termal yapısını analiz edip diğer fotoğraflarındaki ile %80 maksimum doğruluk oranında karşılaştırıyor. Görselin sayısındaki artış, algoritmanın daha verimli çalışmasını sağlıyor. Sadece bir görsel olduğundaysa doğruluk oranı %55’e düşüyor.
İlk bakışta bu matematiği yapmak kolay gelmemiş olabilir: normal ışıkta çekilen ve kızıl ötesi ışıkta çekilen yüzler arasında bir bağlantı yok. Kızıl ötesi ışıkta çekilen portre ile gün ışığında çekilen portre birbirinden oldukça farklı gözüküyor.
Kızıl ötesi fotoğrafların duyarlılığı tene, çevre ısısına ve kişinin ruh haline bağlıdır. Ayrıca kızıl ötesi fotoğraflar normal fotoğraflardan daha düşük kalitelidir. Ki bu da durumu daha da zorlaştırır.
Bu problemi çözmek için bilim adamları makine öğrenmesi algoritmasına döndüler ve sistemlerini 82 kişinin 1586 fotoğrafıyla “beslediler”.
Bu her yerde!
Bu günlerde, yüz tanıma sistemi neredeyse tüm dünyada kullanılıyor. Uber, taksi sürücülerini kontrol etmek için Çin’de buna benzer bir çözüm geliştirdi. NEC ve Microsoft yüz tanıma işlemini ve IoT’u birleştirerek müşterileri daha iyi tanıma yoluna girdiler. Aynı zamanda, Rus 2ch.ru forumundan troller porno yıldızlarına saldırmak için yüz tanıma sistemini kullandılar.
#Trolls expose #porn stars social networking accounts https://t.co/2mY8kh0JlJ #socialmedia pic.twitter.com/2tejy4TDZ9
— Kaspersky Lab (@kaspersky) April 22, 2016
Yüz tanıma sisteminin geliştirilmesiyle gizlilik hakkında tüm bildiklerimizi tekrar gözden geçirmemiz gerekecek. Bu bugün ya da bir yılda bile olmayacak bir şey ama zaman, buna hazırlanma zamanı. Her şeyi bir kenara bırakın, yüzünüzü değiştiremezsiniz değil mi?
Gizliliğinizi tehlikeye atan teknolojilerden size ne zarar geleceğini merak ediyorsanız, İngiliz mini dizisi “Black mirror” izlemenizi öneririz, özellikle “Fifteen Million Merits” bölümünü.
İpuçları