Maske Takarken Bile Kim Olduğunuzu Anlayabilen Yüz Tanıma Sistemi Geliştirildi
![](https://haberpiraziz.com.tr/wp-content/uploads/2024/05/maske-takarken-bile-kim-oldugunuzu-anlayabilen-yuz-tanima-sistemi-gelistirildi-W6E89sBT-780x443.jpg)
Yapay zekânın gelişimiyle yüz tanıma sistemleri çok ileri seviyeleri ulaşmış durumda. Ancak hâlâ bazı kusurları var. Özellikle COVID pandemisi sırasında suratımıza taktığımız maskeler, yüz tanıma teknolojilerini sekteye uğratıyordu. Artık maske takan insan sayısı azalsa da bu sorun üzerinde çalışmalar devam ediyordu.
Cezayir’de bulunan Chlef Hassiba Benbouali Üniversitesinden araştırmacılar, maskeler varken bile yüzleri tanımayı başaran bir yazılım geliştirdi. Çalışma, Inderscience üzerinden yayımlandı.
Maske takan bireylerin görüntülerinden oluşan dev bir veri tabanıyla eğitildi
Araştırmacılar, geliştirdikleri sistemi çeşitli poz ve ifadelere sahip bireylerin yer aldığı büyük bir fotoğraf veri tabanını kullanarak eğitti. Bu bireylerin suratlarına da maskeler yerleştirildi. Çalışmanın temel amacının, maske takmanın norm hâline geldiği senaryolarda biyometrik tanımlamaları kolaylaştırmak olduğu aktarıldı.
Bahsi geçen veri tabanı, hepimizin bir zamanlar taktığı maskelerin yerleştirildiği 18 bin maskeli surat ve 2 bin maskesiz insan yüzü içeriyordu. Yazılım, maskelerin gizlediği yüzleri tanıma konusundaki zorluğun üstesinden gelmek için yapay zekânın bir alt kümesi olan ve görsel bilginin analiz edilmesini sağlayan evrişimli sinir ağlarından (CNN) yararlandı. Birden fazla CNN modeli üzerinde yapılan testlerin sonucunda, ResNet 18 ismi verilen bir modeli maskeli yüzleri en doğru ve en etkili şekilde tespit edebildiği gözlemlendi.
Bilindiği üzere yüz tanıma sistemleri, telefonların kilidini açmadan suçluları tespit etmeye kadar birçok farklı alanda kullanılabiliyorlar. Araştırmacılar da geliştirdikleri teknolojinin bu alanlara entegre olup maske kullanımı durumlarında çok işe yarayabileceğini söylüyor.
Ancak umut verici sonuçlara rağmen sistemin sınırlamaları ve pratikte nasıl bir performans göstereceği belli değil. Ayrıca ResNet 18 başarılı olsa da bu modelin farklı aydınlatma koşulları veya değişen maske türleri gibi farklı durumlarda zorlukların üzerinden gelip gelmeyeceği bilinmiyor. Yani çok daha fazla araştırmaya ihtiyaç var.