Intel’den araştırmacılar termal görüntüleme kullanılarak insanların yüzlerini tanınanabilir olup olmadıklarını belirleyecek bir araştırma yayınladılar.
Sizlerde görüntü işleme ile ilgileniyorsanız sitemizde ki görüntü işleme derslerine göz atmak isteyebilirsiniz. Python ve OpenCV kullanarak temel resim işlemlerini anlattığımız yazımıza , video kaydetme, videoyu renklerine ayırma ve video oynatma işlmelerinin nasıl yapıldığını anlattığımız yazılarımıza göz atabilir, Python programlama dilini öğrenmek isteyenlerde Python Dersleri yazı dizimize göz atabilirsiniz.
Termal görüntüleme genellikle görüntülenen şahısların göz rengi gibi detaylar tanımlayan belirsizleşir ve görüntülenen kişilerin gizliliğini korumak için kullanılır. Ülkemizde olmasa da sağlık tesisleri gibi bazı hassas yerlerde kişisel gizliliği korumak amaçlı olarak termal kameralarla güvenliğin sağlanması zorunlu. Ayrıca ışığın olmasığı ortamlarda da güvenlik amaçlı kayıtların termal kameralarla yapılması gerekli bir tedbirdir.
Python ve OpenCV ile yüz tanıma uygulaması nasıl yapılır? yüz tanıma nasıl yapılır merak ediyorsanız mutlaka okuyun.
Yapay Zeka çalışmalarının açtığı yeni olanakları kullanan Intel’in araştırmacıları termal görüntüleme hala yüksek derecede gizlilik sunup sunmadığını belirlemek amacıyla bir araştırma yapıyorlar.
Intel’in ekibi veri kümelerinin iki set kullandı:
- SC3000-DB olarak bilinen ilk seti, bir Flir Thermacam SC3000 kızılötesi kamera kullanılarak oluşturuldu. veri seti her iki dakika bir kamera önünde oturdu 40 gönüllünün (21 kadın ve 19 erkek) 766 görüntülerini sunmaktadır.
- IRIS olarak bilinen ikinci bir set, Oklahoma Eyalet Üniversitesi Görsel Bilgisayar ve Görüntü İşleme Lab tarafından oluşturuldu. Bu veri setide farklı açılardan çekilmiş kafa fotoğrafları ve ifadeleri içeren ilk setten farklı 30 kişiden toplanan 4190 görüntüden oluşmaktadır..
Veri kümelerindeki tüm görüntüler sadece insan yüzlerinin içerecek şekilde kırpılmasıyla elde edildi.
Veri kümelerinden her görüntü sadece her insanın yüzünü içerdiği kırpılmış edildi.
Daha sonra sayısal olarak hedefleyen bir makine öğrenme modeli vektörler olarak görüntülerden yüz özelliklerini etiketlendi. Eğitimli başka bir model, VGGFace2 ile görünür ışık görüntü eğitimli bir model – – termik görüntü de uygulanabilir olup olmadığını doğrulamak için kullanılmıştır.
Veri setlieri ile elde edilen sonuç tabloları alttaki gibidir :
SC3000-DB veri seti için 99.5 doğruluk yüzdesi ve IRIS veri seti için 82.14 oranında doğruluk yüzdesi gözlenmiştir.
Intel’in araştırması gösteriyor termal görüntüleme yapay zeka kullanıldığında sanıldığı gibi gizlilik sağlayamıyor. Görüntülerde yüzleri tanımada normal kamera görüntülerinden farkı yok.
“Temassız yaşam belirtileri tahmini ve akıllı ev izleme gibi birçok vaat görsel işleme uygulamalarında, böyle bir kişinin sağlığı hakkında biyometrik bilgileri gibi özel ve veya hassas verileri içerebilir” araştırmacılar yazdı.
“Bireysel kimliklerini gizleyerek ederken yararlı veriler sağlayabilir Termal görüntüleme, bu nedenle birçok uygulamalar için kullanılır.”
Intel’in araştırmasının tamamını burada bulabilirsiniz .
