1 KAPAK KONUSU >'üzse/ tanımada yüzlerce ayrı karakteristik ölçiilüı: Bu aşamada, yüzden alınan görüntüler siyah beyaz görüntülere dönüştürülür. Bu görüntüler kesilir, yönü değiştirilir (saat yönünde ya da saatin tersi yönde) ve büyütülür. Üçüncü aşamada kişiye özel görüntüler çıkarılır. Yüzdeki özelliklerden tanıma sistemi göz, yanaklar, ağız ve burun çevresindeki kişiye özel özellikleri saptamaya çalışır. Bu aşamada yaşanan bir başka kısıtlama da yüzün yapısında yaşanabilecek değişiklikler olacaktır. Örneğin kişi kilo alabilir veya verebilir. Bu da benzersiz özelliklerin çıkarılması işleminde olumsuz bir etki yaratacaktır. Örneğin kayıt anında gözlük takan kişi onay aşamasında gözlüklerini takmazsa, yüzdeki sakal, bıyık kesilirse, makyaj yapılmışsa sorun yaşanabilir. Dördüncü aşama olan şablon yaratmada kayıt şablonu yüzden alınan kişiye özel özelliklerin bir araya getirilmesi ile tamamlanır. Ayrıca tüm biyometri teknolojileri aras ında yüzdeki özelliklerden tanıma yöntemi en çok da kişisel gizlilikle ilgili hususlarla uğraşması gereken yönteme dönüşmüş durumdadır. Yüzdeki özelliklerden tanıma alanında en popüler uygulamalar havaalanları, büyük spor karşılaşmaları ve kumarhaneler gibi mekanlarda yapılan gözetim süreçlerinde kullanılıyor. YANGIN ve GÜVENLİK SAYI 85 80 Yüzdeki özelliklerden tanıma sistemi göz, yanaklar, ağız ve burun çevresindeki kişiye özel özellikleri saptamaya çalışır. Bu aşamada yaşanan bir başka kısıtlama da yüzün yapısında yaşanabilecek değişiklikler olacaktır. Yüzdeki Özelliklerden Tanıma Sistemiyle İlgili Uygulamalarda Ortamın Önemi İristen tanıma, parmak izinden tanıma ve el geometrisinden tanıma gibi diğer biyometri sistemlerinin aksine, yüzdeki özelliklerden tanıma sisteminin kurulumu çok karmaşık olabilir. Örneğin diğer biyometri sistemleri çeşitli uygulama ortamlarında işlerliğini belli bir dereceye kadar sürdürebilir ve var olan dışsal değişkenlerden çok fazla etkilenmeyebilirler. Oysa yüzdeki özelliklerden tanıma yöntemini kullanan uygulamalarda durum farklıdır. Çünkü sistem randımanı kullanılan ortama ve var olan dışsal değişkenlere göre değişebilir. Yüzdeki özellikleri kullanarak tanıma sistemlerinde var olan uygulama ortamları "kontrol edilebilen" (onaylama) ve "rasgele" (teşhis) olarak iki alt gruba ayrılabilir. Kontrol edilebilen bir ortamda çok fazla değişim yaşanmaz. Kullanıcı normal bir şekilde kameraya bakar, kaliteli kayıt ve onay şablonları elde edilir. Kontrol edilebilen ortamlara en güzel örnek belli bir yere veya binaya fiziksel erişim girişi olacaktır. Sıradan bir ortamda pek çok değişken bulunur. Örneğin gözetim sırasında sıradan bir ortam söz konusu olacaktır. Yüzdeki özelliklerden tanıma sistemleri havaalanlarında bu amaçla kullanılmış olsa da alınan sonuçlar karışıktır. Çünkü yüzdeki özelliklerden tanıma sistemi pek çok dışsal arka zemin değişkeni bulunan gürültülü {dışsal değişkenler) ortamlarda yüzleri teşhis etmek ve filtrelemek durumda kalmıştır. Yaygın kanıya göre yüzdeki özelliklerden tanıma sistemi kişileri teşhis etmede beyin kadar gelişmiş bir düzeye gelecektir. Yine de gerçek bunun aksini iddia ediyor. Yüzdeki özelliklerden tanıma teknolojisi her ne kadar gelişimini sürdürse de, insan beyninin karmaşıklığına erişebilmek için çok uzun bir yol kat etmek durumundadır. Yüzdeki özelliklerden tanıma teknolojileri Yüzün kendine özgü özelliklerini saptayabilmek için pek çok teknoloji kullanılmaktadır. Bu teknolojiler Benzeryüz, Sinirsel Ağ, Otomatik Yüz İşlemciliği ve Gelecek Analizi olarak sınıflandırılabilir. Benzeryüz teknolojisinde; kayıt ve onaylama şablonları oluşturulurken yüzün çok sayıda iki boyutlu, gri tonlarda alınmış görüntülerinden oluşan bir veri tabanı kullanılıyor. Yani örneğin yüzdeki özellikleri kullanan bir sisteme kayıt olmanız ya da bu tür bir sistemden onay almanız gerekirse yüzünüzün görüntüsü çeşitli iki I tanıma yazılımları, daki görüntüye göre, ıbaııında kayıtlı olan en sonuçları listele,:
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=