Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma hizmeti nedir?

Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma hizmeti, görüntülerdeki insan yüzlerini algılayan, tanıyan ve analiz eden yapay zeka algoritmaları sunar. Yüz tanıma yazılımı tanımlama, dokunmatik olmayan erişim denetimi ve gizlilik için otomatik yüz bulanıklaştırma gibi birçok senaryoda önemlidir.

Yüz Tanıma hizmetini bir istemci kitaplığı SDK'si aracılığıyla veya REST API'yi doğrudan çağırarak kullanabilirsiniz. Başlamak için hızlı başlangıcı izleyin.

İsterseniz, Vision Studio'yu kullanarak tarayıcınızda Yüz Tanıma hizmetinin özelliklerini hızlı ve kolay bir şekilde deneyebilirsiniz.

Bu belge aşağıdaki makale türlerini içerir:

• Hızlı başlangıçlar , hizmete çağrı yapmanıza ve kısa bir süre içinde sonuç almanıza olanak sağlayan adım adım yönergelerdir.
• Nasıl yapılır kılavuzları , hizmeti daha belirli veya özelleştirilmiş yollarla kullanmaya yönelik yönergeler içerir.
• Kavramsal makaleler , hizmetin işlevselliği ve özellikleri hakkında ayrıntılı açıklamalar sağlar.
• Öğreticiler, bu hizmetin daha geniş iş çözümlerinde bileşen olarak nasıl kullanılacağını gösteren daha uzun kılavuzlardır.

Daha yapılandırılmış bir yaklaşım için Yüz Tanıma eğitim modülünü izleyin.

• Yüz Tanıma hizmetiyle yüzleri algılama ve analiz etme

Kullanım örnekleri

Yüz Tanıma hizmeti için yaygın kullanım örnekleri şunlardır:

Kullanıcı kimliğini doğrulama: Bir kişiyi güvenilir yüz görüntüsüne karşı doğrulayın. Bu doğrulama, banka hesabı, bina erişimi gibi dijital veya fiziksel özelliklere erişim vermek için kullanılabilir. Çoğu durumda, güvenilir yüz görüntüsü pasaport veya ehliyet gibi devlet tarafından verilen bir kimlikten veya bizzat çekilen bir kayıt fotoğrafından gelebilir. Doğrulama sırasında canlılık algılama, görüntünün basılı bir fotoğraf veya maskeden değil gerçek bir kişiden geldiğini doğrulamada kritik bir rol oynayabilir. Canlılık ile doğrulama hakkında daha fazla bilgi için canlılık öğreticisine bakın. Canlılık olmadan kimlik doğrulaması için hızlı başlangıcı izleyin.

Canlılık algılama: Canlılık algılama, bir kullanıcının kameranın önünde fiziksel olarak mevcut olup olmadığını denetleen bir kimlik sahtekarlığı önleme özelliğidir. Basılı bir fotoğraf, kaydedilmiş video veya kullanıcının yüzünün 3B maskesi kullanılarak kimlik sahtekarlık saldırılarını önlemek için kullanılır. Canlılık öğreticisi

Dokunmatik erişim denetimi: Kart veya bilet gibi günümüzün yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yüz tanıma tercihi, kart paylaşımı, kayıp veya hırsızlıktan kaynaklanan hijyen ve güvenlik risklerini azaltırken gelişmiş bir erişim denetimi deneyimi sağlar. Yüz tanıma, havalimanlarında, stadyumlarda, tema parklarında, binalarda, ofislerde, hastanelerde, spor salonlarında, kulüplerde veya okullarda resepsiyon kioskları için giriş döngüsünde bir insanla birlikte check-in işlemine yardımcı olur.

Yüz değiştirme: Gizliliklerini korumak için videoya kaydedilen kişilerin yüzlerini yeniden oluşturma veya bulanıklaştırma.

Yüz algılama ve analiz

Yüz algılama, diğer tüm senaryolarda ilk adım olarak gereklidir. Detect API, bir görüntüdeki insan yüzlerini algılar ve konumlarının dikdörtgen koordinatlarını döndürür. Ayrıca depolanan yüz verilerini temsil eden benzersiz bir kimlik döndürür. Bu, yüzleri tanımlamak veya doğrulamak için sonraki işlemlerde kullanılır.

İsteğe bağlı olarak, yüz algılama, baş pozu, yaş, duygu, yüz kılları ve gözlük gibi yüzle ilgili bir dizi özniteliği ayıklayabilir. Bu öznitelikler gerçek sınıflandırmalar değil genel tahminlerdir. Bazı öznitelikler, kullanıcılar kendilerini Bir Yüz Tanıma hizmetine eklediğinde uygulamanızın yüksek kaliteli yüz verilerine sahip olduğundan emin olmak için kullanışlıdır. Örneğin uygulamanız, güneş gözlüğü takan kullanıcılara güneş gözlüklerini çıkarmalarını önerebilir.

Yüz algılama ve analiz hakkında daha fazla bilgi için Yüz algılama kavramları makalesine bakın. Ayrıca API başvurusunu algılama belgelerine de bakın.

Vision Studio'yu kullanarak tarayıcınızda Yüz algılamayı hızlı ve kolay bir şekilde deneyebilirsiniz.

Canlılık algılama

Yüz Canlılığı algılama, giriş video akışındaki bir yüzün gerçek mi (canlı) yoksa sahte mi (sahte) olduğunu belirlemek için kullanılabilir. Bu, bir fotoğraf, video, maske veya başka bir kişinin kimliğine bürünmek için başka bir araç kullanarak sisteme erişmeye çalışan sahtekarların kimlik sahtekarlığı saldırılarını önlemek için biyometrik kimlik doğrulama sistemindeki önemli bir yapı taşıdır.

Canlılık algılamanın amacı, sistemin kimlik doğrulaması sırasında fiziksel olarak mevcut bir canlı kişiyle etkileşimde bulunduğundan emin olmaktır. Dijital finans, uzaktan erişim denetimi ve çevrimiçi kimlik doğrulama süreçlerinin artmasıyla bu tür sistemler giderek daha önemli hale gelmiştir.

Canlılık algılama çözümü, kağıt çıktılar, 2b/3d maskeler ve telefon ve dizüstü bilgisayarlardaki sahte sunulardan oluşan çeşitli kimlik sahtekarlığı türlerine karşı başarıyla savunma sağlar. Canlılık algılama, zaman içinde giderek daha karmaşık hale gelen kimlik sahtekarlığı saldırılarına karşı sürekli iyileştirmeler yapılan aktif bir araştırma alanıdır. Genel çözüm yeni saldırı türlerine karşı daha sağlam hale geldiğinden istemciye ve hizmet bileşenlerine zaman içinde sürekli iyileştirmeler sunulacaktır.

Canlılık algılama çözümümüz iBeta Düzey 1 ve 2 ISO/IEC 30107-3 uyumluluğunu karşılar.

Öğretici

• Yüz canlılığı Öğreticisi Kavramları
• Kötüye kullanım izleme

Yüz canlılığı SDK'sı başvuru belgeleri:

• Java (Android)
• Swift (iOS)
• JavaScript (Web)

Yüz tanıma işlemleri

Modern kuruluşlar ve uygulamalar, bir kullanıcının iddia ettikleri kişi olduğunu doğrulamak için Yüz doğrulama ("bire bir" eşleştirme) ve Yüz belirleme ("bire çok" eşleştirme) gibi Yüz tanıma teknolojilerini kullanabilir.

Kimlik

Yüz belirleme, bir görüntüdeki bir yüzün güvenli bir depodaki yüz kümesiyle "bire çok" eşleşmesini ele alabilir. Eşleşme adayları, yüz verilerinin sorgu yüzüyle ne kadar yakın eşleşirlerine bağlı olarak döndürülür. Bu senaryo, belirli bir grup kişiye bina veya havaalanı erişimi vermek veya bir cihazın kullanıcısını doğrulamak için kullanılır.

Aşağıdaki görüntüde adlı "myfriends"bir veritabanı örneği gösterilmektedir. Her grup en fazla 1 milyon farklı kişi nesnesi içerebilir. Her kişi nesnesinde en fazla 248 kayıtlı yüz olabilir.

Bir grubu oluşturup eğitdikten sonra, algılanan yeni bir yüzle gruba karşı tanımlama yapabilirsiniz. Yüz, grupta bir kişi olarak belirlenirse kişi nesnesi döndürülür.

Doğrulama

Doğrulama işlemi şu soruyu yanıtlar: "Bu iki yüz aynı kişiye mi ait?"

Doğrulama, aynı kişi olduğunu doğrulamak için güvenli bir depodan veya fotoğraftan görüntüdeki bir yüzün tek bir yüzle "bire bir" eşleşmesidir. Doğrulama, kullanıcıların yeni bir resmini çekip fotoğraf kimliklerinin bir resmiyle göndererek uzaktan kredi hesabı açmalarını sağlayan bir bankacılık uygulaması gibi erişim denetimi için kullanılabilir. Ayrıca, Bir Tanımlama API'sinin sonuçları üzerinde son denetim olarak da kullanılabilir.

Yüz tanıma hakkında daha fazla bilgi için Yüz tanıma kavramları kılavuzuna veya API'yi tanımlama ve doğrulama başvuru belgelerine bakın.

Benzer yüzleri bulma

BenzerIni Bul işlemi, hedef yüzle aday yüz kümesi arasında eşleşmeyle yüz eşleştirmesi yapar ve hedef yüze benzer daha küçük bir yüz kümesi bulur. Bu, görüntüye göre yüz araması yapmak için kullanışlıdır.

Hizmet iki çalışma modunu destekler: matchPerson ve matchFace. matchPerson modu, Doğrulama API'sini kullanarak aynı kişi için filtreleme yaptıktan sonra benzer yüzler döndürür. matchFace modu aynı kişi filtresini yoksayar. Aynı kişiye ait olabilecek veya olmayan benzer aday yüzlerinin listesini döndürür.

Aşağıdaki örnekte hedef yüz gösterilmektedir:

Ve bu görüntüler aday yüzleridir:

Dört benzer yüz bulmak için matchPerson modu, hedef yüzle aynı kişiyi gösteren A ve B'yi döndürür. matchFace modu, bazıları hedefle aynı kişi olmasa veya benzerliği düşük olsa bile tam olarak dört aday olan A, B, C ve D'yi döndürür. Daha fazla bilgi için Benzer API'yi Bul başvuru belgeleri.

Yüzleri gruplandırma

Grup işlemi, bilinmeyen yüz kümesini benzerliğe göre birkaç küçük gruba böler. Her grup, özgün yüz kümesinin kopuk bir alt kümesidir. Ayrıca benzerlik bulunmayan yüz kimliklerini içeren tek bir "messyGroup" dizisi döndürür.

Döndürülen gruptaki tüm yüzler büyük olasılıkla aynı kişiye ait olabilir, ancak tek bir kişi için birkaç farklı grup olabilir. Bu gruplar, örneğin ifade gibi başka bir faktöre göre ayırt edilir. Daha fazla bilgi için Grup API'si başvuru belgelerine bakın.

Giriş gereksinimleri

Genel görüntü girişi gereksinimleri:

• Desteklenen giriş görüntüsü biçimleri JPEG, PNG, GIF (ilk kare), BMP'dir.
• Görüntü dosyası boyutu 6 MB'tan büyük olmamalıdır.

Yüz algılama için giriş gereksinimleri:

• Algılanabilir en düşük yüz boyutu, 1920 x 1080 pikselden büyük olmayan bir görüntüde 36 x 36 pikseldir. 1920 x 1080 pikselden büyük görüntüler orantılı olarak daha büyük minimum yüz boyutuna sahiptir. Yüz boyutunu küçültmek, bazı yüzlerin algılanabilir minimum yüz boyutundan büyük olsalar bile algılanmamasına neden olabilir.
• Algılanabilir yüz boyutu üst sınırı 4096 x 4096 pikseldir.
• 36 x 36 ile 4096 x 4096 piksel boyut aralığının dışındaki yüzler algılanmaz.

Yüz tanıma için giriş gereksinimleri:

• Fotoğraf bileşimi nedeniyle bazı yüzler tanınmayabilir, örneğin:
  • Aşırı aydınlatmalı görüntüler, örneğin, ciddi arka aydınlatma.
  • Bir veya iki gözü de engelleyen engeller.
  • Saç tipi veya yüz kılları arasındaki farklar.
  • Yaş nedeniyle yüz görünümünde değişiklikler.
  • Aşırı yüz ifadeleri.

Veri gizliliği ve güvenliği

Tüm Azure yapay zeka hizmetleri kaynaklarında olduğu gibi Yüz Tanıma hizmetini kullanan geliştiricilerin de Microsoft'un müşteri verilerine yönelik ilkelerini bilmesi gerekir. Daha fazla bilgi için Microsoft Güven Merkezi'nin Azure AI hizmetleri sayfasına bakın.

Sonraki adımlar

Yüz tanıma uygulamasının temel bileşenlerini istediğiniz dilde kodlamak için hızlı başlangıcı izleyin.