Covid-19 pandemisi bireyleri sosyal izolasyon, sosyal mesafe ve maske kullanımı gibi durumlara ayak uydurmak durumunda bırakırken, bazı teknolojileri de gelişime zorluyor.
Bu dönüşümü yakalamaya çalışan alanlardan biri de maske kullanımıyla birlikte sıkıntı yaşamaya başlayan yüz tanıma sistemleri oldu. Yüz tanıma sistemi yazılımlarını zor duruma sokan salgın, bu sistemleri her zamankinden daha güçlü hale getirebilir.
Pandeminin ortasında, birbirimizi korumak için giydiğimiz yüz maskelerinin facial recognition teknolojisine karşı belirli bir düzeyde koruma sağlaması yüz tanıma teknolojilerinin algoritmalarının zor zamanlar geçirmesine sebep oluyor.
Bu bağlamda Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) bir ön çalışma başlattı. Panasonic ve Samsung’un da dahil olduğu 89 yüz tanıma algoritması analiz edilerek algoritmaların 1 milyon kişinin görüntüleri üzerindeki performansları incelendi.
Görüntülerde kişilerin burnu, ağzı ve yanakları dijital olarak maskelenerek algoritmalara sunuldu. Yüz tanıma sistemlerinin doğruluk oranına bakıldığında dijital maskelerin doğruluk oranını azalttığı görüldü.
Test edilen 89 yüz tanıma algoritmasının en iyisinin bile bir kişinin dijital olarak uygulanan yüz maskeli ve maskesiz görüntüsünün eşleştirilmesinde %5 ile %50 arasında hata oranları saptandığı açıklandı.
Doğruluk oranını etkileyen faktörlerden birisi de kullanılan maskenin şekli ve rengi.
Algoritmaların yuvarlak maskelerin kullanıldığı görüntülerde daha iyi çalıştığı görülürken, koyu renkli maskelerin açık renkli maskelerden daha az doğru sonuçlara neden olduğu gözlemlendi.
Bu tür sorunlar dinamik pandemi süreci bağlamında geçici olabilir ve hatta bu sürecin yüz tanıma sistemlerini öncekinden daha güçlü hale getirebilir.
Ayrıca, bağımsız araştırmacıların maske takan insanların fotoğraflarını kullanarak ayrı veri tabanları oluşturdukları da göz ardı edilmemesi gereken bir durum.
Veri tabanı ve güvenlik sorununu farklı dijital programlar aracılığıyla (Merhaba Zuckerberg!) tecrübe etmiştik. Daha önce yüz tanıma şirketi Clearview‘ın elinde 15 yıllık fotoğrafların bile bulunduğunu aktarmıştık. Bu şirketin kötü niyetli bir proje geliştirmesi veya verilerinin sızdırılması durumunda yaşanabilecek problemler endişe verici olurdu.
“10-15 sene önce, o sıralar popüler olan sosyal medya platformlarına yüklediğiniz fotoğrafları siz unutmuş olabilirsiniz ama Clearview unutmadı.”
-İnternet ve Toplum için Stanford Center’da (Stanford Center for Internet and Society) gözetleme ve siber güvenlik başkanı yardımcısı olan Rianna Pfefferkorn
Yüz Tanıma Sistemleri Güçlenirse Ne Olacak?
Yüz tanıma teknolojileri suçluları kısa sürede yakalama, havaalanlarında güvenliği sağlama, gibi durumlarda hızlı ve otomatik bir doğrulama deneyimi sunuyor olsa da gelecekte bu sistemlerin güçlenmesi bazı endişeleri de beraberinde getiriyor.
- Yüz tanıma sistemleri daha da güçlenip elinde tuttuğu veri skalasını çeşitlendirirse bu durum siber saldırıların kapısını bir adım daha aralayabilir.
- Çin’in uygulamayı planladığı Black Mirror bölümlerinden birini andıran sosyal kredi sistemi gibi uygulamalarla “akıllı şehirler” içerisinde attığımız her adımın veri tabanına işlendiğine ve bireysel puan toplama yarışına dahil olduğumuza tanıklık edebiliriz.
Maske kullanımı ve yüz tanıma teknolojileri mücadelesine dönecek olursak Çin’in bir diğer uygulaması ise maske takmayı yasaklayan bir yasa çıkarmak olmuştu. Ancak hükûmet Hong Kong Protestoları kapsamında giyilebilir yüz ve saç maskesi gibi uygulamalarla birlikte ciddi bir direnişle karşı karşıya kalmıştı.
The dystopia future is now pic.twitter.com/UfS4HLTsMM
— brain genius (@Millerheighife) October 5, 2019
- Ulusal çapta henüz bu denli geniş uygulamalar olmasa da dijital dönüşümün getirilerinden biri de bu uygulamaların hayatımıza girişini hızlandırmak olabilir.
- Gözetim Teknolojisi Gözetim Projesi genel müdürü Albert Fox Cahn’ın vurguladığı gibi maske taktıkları halde bile insanları izleyebilecek yüz tanıma algoritmaları geliştirmek için başlatılan küresel bir teknolojik silahlanma yarışının ortasında kalabiliriz.
Yüz tanımanın olumlu yönlerinden yararlanmak için, kişisel veri gizliliği ve sivil özgürlükler konusunda dikkatli adımlar atılması gerekiyor. Ancak yine de bireylerin kişisel verilerinin işgalini siber güvenliklerinin bedeli olarak kabul edip etmeyecekleri sorusu yanıt bulmayı bekliyor.
İleri okuma için:
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/test-edilen-yuz-tanima-algoritmalarinin-cogu-insanlari-yanlis-tespit-ediyor/”]Test Edilen Yüz Tanıma Algoritmalarının Çoğu İnsanları Yanlış Tespit Ediyor[/button]
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/maske-ile-yuz-tanima-sistemlerini-aldatmak-mumkun-mu/”]Maske ile Yüz Tanıma Sistemlerini Aldatmak Mümkün Mü?[/button]
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/3b-yazici-ile-yuz-tanima-sistemlerini-kandirmak-mumkun/”]3B Yazıcı ile Yüz Tanıma Sistemlerini Kandırmak Mümkün[/button]
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/yuz-tanima-teknolojilerinde-on-yargi-ve-irkcilik/”]Yüz Tanıma Teknolojilerinde Ön Yargı ve Irkçılık[/button]
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/canli-yuz-tanima-sistemi-durdurulmali/”]Canlı Yüz Tanıma Sistemi Durdurulmalı[/button]
Kaynak: Interesting Engineering, Forbes
