1. Giriş
Biyometri, yaygın olarak fizyolojik ve davra- nışsal özelliği olarak kategorize edilir. Fizyolo- jik özellikleri (pasif özellikler), parmak izi, yü- zün 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 özel- likler, kazalar, hastalıklar, genetik bozukluklar, ya da yaşlanma ile değişmiş veya yok edilme- mişse, genellikle her bireyde var olan ve ayırt edici ve kalıcıdır. Davranışsal özellikler (ak- tif özellikler) bir birey tarafından gerçekleştiri- len 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 özelli- ğini kullanıp o kullanıcıyı doğrulayarak kişisel ta- nımlama yapan bir örüntü tanıma sistemidir[2].
Biyometrik sistem temelde, beş parçadan oluş- maktadır. Bunlar; verilerin toplanması, verilerin iletimi, özniteliklerin çıkarımı, modelleme ve eşleştirmedir (Şekil 1) [3].
Şekil 1. Biyometrik Sistem
Yüz Tanıma Sistemleri ve Uygulama Alanları
H. Hakan Çetinkaya1, Muammer Akçay2
1 Başkent Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği Bölümü, Ankara
2 Dumlupınar Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Kütahya hcetinkaya@baskent.edu.tr, makcay@dpu.edu.tr
Özet: Biyometri, insanların fiziksel ve davranışsal özellikleri inceleyerek birbirinden ayırt edile- bilmesini 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 sistem- ler yaygın olarak güvenlik ve personel devam kontrolünde kullanılmaktadır. Ayrıca, internet orta- mında 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 ex- amining 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 recogni- tion 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 informa- tion about applications of face-recognition system used today.
Keywords: Face Recognition Systems, Security Systems, Biometric Recognition Systems.
Bir (yüz tanıma) biyometrik sisteminde ilk adım verinin toplanmasıdır. Sisteme dahil edi- lecek olan kullanıcıların ilgili biyometrik ve- rilerinin 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 aşama- sında, girdi sinyali (veri toplama ve iletim ile elde edilen sayısal sinyaller), çeşitli sinyal iş- leme teknikleri kullanılarak özniteliklerine in- dirgenir. Böylece giriş verisi sadeleştirilmiş ve gereksiz kısımları çıkarılmıştır[4].
Modelleme aşamasında ise, farklı kişilerin öz- nitelikleri farklı biyometrik modeller olarak sistemde temel veri tabanının oluşturulup de- polama işlemi yapılır[4].
Son aşamada ise, sisteme yetki talebinde bu- lunan kişinin talep anında toplanan biyomet- rik verisi veri tabanındaki modeller ile kar- şılaştırılır. Eşleşme durumunda yetki talebi kabul edilirken, eşleşmeme durumunda ise uygulamanın türüne göre belirlenen işlem gerçekleştirilir[4].
Çalışmanın ikinci bölümünde yüz tanıma sis- temleri hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bö- lümde 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 pa- zarının 2017 yılında 16.47 milyar doları aşması öngörülmüştür[11].
Başlıca biyometrik teknolojilerden biri olan yüz tanıma, görüntü yakalama araçlarındaki (göze- tim kameraları, cep telefonlarındaki kameralar)
hızlı gelişmeler, Web ortamında çok büyük miktarlarda yüz görüntülerinin bulunması ve yüksek güvenliğe olan artan ihtiyaçlar sonucun- da, giderek daha önemli bir hale gelmiştir [5].
RNCOS araştırma şirketinin Mart 2011’de ya- yınlanan 2012 Yılı Küresel Biyometik Pazarı Beklenti Raporu’nda; (Global Biometric Fore- cast to 2012) yüz tanıma teknolojisinin dünya çapında kabul edilen biyometrik teknolojiler arasında en hızlı büyüyen teknoloji olarak or- taya 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 yü- zün belirli özellikleri; gözler arasındaki mesa- fe, burun, elmacık kemikleri, çene çizgisi, çene ve benzeri pozisyonda genişliği içerir[6].
Yüz tanıma sistemlerinin avantajı görüntü ya- kalama cihazı (kamera) ile herhangi bir fiziksel temas gerekmemesidir. Bir yüz tanıma sistemi gelişmiş bir donanıma gerek duymamakta- dır. Bunun yerine mevcut görüntü yakalama cihazları(web kamerası, güvenlik kameraları, vb.) kullanılabilir[7]. Aydınlatma ile ilişkili so- runlar, jest, yüz makyajı, yaşlanma ve pozdaki değişimler, yüz tanıma performansını olumsuz etkiler[7] [9].
Yüz tanıma müdahaleci olmayan (yüksek oranda kullanıcı kabulü) ve kontrollü ortam- larda kabul edilebilir düzeylerde tanıma per- formansı 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 alan- lara giriş-çıkış kontrolleri için kimlik doğrula- ma, en çok kullanılan yüz tanıma uygulamala- rından biridir.
Ayrıca, yüz tanıma sistemleri yüksek güven- lik gerektiren alanlara giriş ve çıkışlarda akıllı kartlarla birlikte kullanılmaktadır. Örneğin, havaalanlarında personel ve havaalanı çalışan- larının değişik kontrol seviyelerinde, kimlik kartı ya da pasaport göstermeden geçişlerini sağlamaktadır[13].
Yüz tanımlama suçlu kimlik tespitinde ve hal- ka 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 par- çası olarak; örneğin akıllı ev sistemlerinde ev sahiplerini, evdeki kişileri (aile üyeleri, misa- firleri 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 Gal- lery, Google Picasa gibi ticari uygulamalarda, fotoğrafla etiketlemede yüz tanıma uygulama- larını görmek mümkündür[15,16].
Medyadan elde edilen bilgiler doğrultusunda yüz tanıma teknolojisinin güncel bazı uygula- ma alanlarına aşağıdaki örnekler gösterilebilir:
Coca-Cola İsrail, 2011 yaz festivalinde
• Face.com yüz tanıma teknolojisine dayalı bir uygulama olan FaceLook tanıtımı ya- pıldı. FaceLook, katılımcıların yüzleri kul-
lanılarak Facebook duvarına yorum ve re- sim göndermeyi sağlar. Ayrıca, Coca-Cola Summer Love mekânlarından herhangi bi- rinde, uygulama kişiyi tanıyarak makine- nin 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 cin- siyetlerini yüz tanıma yazılımı kullana- rak analiz eden satış makineleri ABD’de;
Chicago’da Shedd Akvaryumda (The Shedd Aquarium) ve New York’ta South Street Seaport feribot servislerinde kurul- du. “iSample” adlı bu makine, insan yüzü- nün şeklini tanımak için makinenin üstünü monte edilmiş bir optik sensör kullanır.
Gözler, burun ve kulaklar arasındaki me- safe ölçümleri gibi birçok hesaplamalar yapmaktadır[18].
Arttırılmış gerçeklik (Augmented Rea-
• lity) konusunda önde gelen şirketlerden biri olan Total Immersion iPad 2 için geliş- tirmiş olduğu “Magic Mirror” adlı uygu- lamasında kullanıcılara sanal saç stilleri, gözlükler ve aksesuarları seçmelerine ola- nak sağlar. Uygulama yüz tanıma tekno- lojisini kullanarak kullanıcıyı tanımlar ve gerçek zamanlı olarak video görüntüsüne sanal 3 boyutlu geliştirmeleri uygular[19]
Visidon AppLock adlı Android uygula-
• masında kullanıcılar galeri, SMS, telefon ayarları ve cihaza kurulmuş olan diğer uy- gulamaları yüz tanıma sistemi ile kilitle- yebilir ve Android cihazınızın güvenliğini arttırabilir. Uygulama cep telefonlarının ön tarafında bulunan kamerayı kullanır ve gerçek zamanlı olarak yüz eşleştiğinde uy- gulamalara giriş sağlar[20].
Canon’un yakın zamanda piyasaya sürü-
• lecek olan PowerShot ELPH (IXUS 125S, IXUS 500S,IXUS 520S vb.) fotoğraf ma- kinesi 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 teknolo- jik gelişmeler birlikte yüz tanıma sistem ve uy- gulamaların kullanılabilirliği hakkında daha iyi sonuçlar alınmaya başlanmıştır. Bu çalışmada yüz tanıma teknolojisi ile literatür taraması ana- liz edildiğinde, şunları söylemek mümkündür:
Yüz tanıma sistemlerinin en hızlı büyüyen bi- yometrik teknoloji olduğu ve geniş bir uygula- ma alanına sahip olduğu görülmüştür.
Yüz tanıma sistemin kabul edilebilir bir düzey- de tanıma yapabilmesi için gelişmiş bir dona- nıma ihtiyaç olmadığı ve sisteme kullanıcının fiziksel teması olmadığından kullanıcılar tara- fından en çok kabul edilen biyometrik sistem- lerden biri olduğu görülmüştür. Aydınlatma ile ilişkili sorunlar, jest, yüz makyajı, yaşlanma ve pozdaki değişimler, yüz tanıma performansını olumsuz etkilediği, fakat bu sorunların çözü- müne 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 za- yıf yanları da belirtilerek, yüz tanıma sistemle- rin yakın gelecekte, teknolojinin gelişmesiyle, daha da yaygın bir uygulama alanına sahip ola- cağı 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, “Bio- metric Identification”, Commun. ACM, vol.
43, no. 2, (2000).
[3] Dede, G., Sazlı M.H. (2010) “Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İn- celenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyo- nu” EEBM Ulusal Kongresi, 2010.
[4] Matyas, S.M., Staptelon, J., “A Biometric Standard for Information Management and Se- curity”, 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 bio- metric 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 Ge- neration Biometrics (E. Mordini and D. Tzova- ras, Eds.), Springer, (2010).
[8] “Biometrics”, http://www.globalsecurity.
org/security/systems/biometrics.htm adresin- den 20 Aralık 2011tarihinde erişilmiştir.
[9] Andrew W. Senior and Ruud M. Bolle,
“Face Recognition and its applications”, Chap- ter – 4, IBM T.J. Watson Research Center.
[10] W. Zhao, R. Chellappa, P. J. Phillips, A.
Rosenfeld, Face recognition: A literature sur- vey, 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/ ad- resinden 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 adresin- den 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/Goog- le_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 Recogni- tion, 2008. FG ‘08. 8th IEEE International Con- ference 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=&arnu mber=4813471&isnumber=4813301
[17] “FaceLook: Coca-Cola’s Facial Recog- nition App” http://www.digitalbuzzblog.com/
facelook-coca-colas-facial-recognition-app/ ad- resinden 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 tarihin- de 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 Ara- lık 2011 tarihinde erişilmiştir.
[20] “Visidon AppLock”, https://market.and- roid.com/details?id=visidon.AppLock adresin- den 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 eri- şilmiştir.
[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.
