Maske Takanları Tanıyabilen Yüz Tanıma Sistemi Geliştirildi
Araştırmacılar, yüz tanıma sistemlerinin en büyük problemlerinden önde gelen maskeleri çözebilecek bir yazılım geliştirdi. Sistem, maskeler varken bile biyometrik tanımlama yapabiliyor.
Suni zekânın gelişimiyle yüz tanıma sistemleri fazlaca ileri seviyeleri ulaşmış durumda. Sadece hâlâ bazı kusurları var. Bilhassa COVID pandemisi esnasında suratımıza taktığımız maskeler, yüz tanıma teknolojilerini sekteye uğratıyordu. Artık maske takan insan sayısı azalsa da bu problem üstünde emek harcamalar devam ediyordu.
Cezayir’de bulunan Chlef Hassiba Benbouali Üniversitesinden araştırmacılar, maskeler varken bile yüzleri tanımayı başaran bir yazılım geliştirdi. Emek verme, Inderscience üstünden yayımlandı.
Maske takan bireylerin görüntülerinden oluşan devasa bir veri tabanıyla eğitildi
Araştırmacılar, geliştirdikleri sistemi çeşitli poz ve ifadelere haiz bireylerin yer almış olduğu büyük bir fotoğraf veri tabanını kullanarak eğitti. Bu bireylerin suratlarına da maskeler yerleştirildi. Çalışmanın temel amacının, maske takmanın ölçü hâline geldiği senaryolarda biyometrik tanımlamaları kolaylaştırmak olduğu aktarıldı.
Bahsi geçen veri tabanı, hepimizin bir zamanlar taktığı maskelerin yerleştirildiği 18 bin maskeli çehre ve 2 bin maskesiz insan yüzü içeriyordu. Yazılım, maskelerin gizlediği yüzleri tanıma mevzusundaki zorluğun üstesinden gelmek için suni zekânın bir alt kümesi olan ve görsel bilginin çözümleme edilmesini elde eden evrişimli sinir ağlarından (CNN) yararlandı. Birden fazla CNN modeli üstünde meydana getirilen testlerin sonucunda, ResNet 18 adı verilen bir modeli maskeli yüzleri en doğru ve en etkili şekilde tespit edebildiği gözlemlendi.
Bilinmiş olduğu suretiyle yüz tanıma sistemleri, telefonların kilidini açmadan suçluları tespit etmeye kadar birçok değişik alanda kullanılabiliyorlar. Araştırmacılar da geliştirdikleri hızla gelişen teknolojinin bu alanlara entegre olup maske kullanımı durumlarında fazlaca işe yarayabileceğini söylüyor.
Sadece ümit verici sonuçlara karşın sistemin sınırlamaları ve pratikte iyi mi bir performans göstereceği belli değil. Ek olarak ResNet 18 başarı göstermiş olsa da bu modelin değişik aydınlatma koşulları yada değişen maske türleri benzer biçimde değişik durumlarda zorlukların üstünden gelip gelmeyeceği bilinmiyor. Şu demek oluyor ki fazlaca daha çok araştırmaya gereksinim var.
