Bir iş kadını yüz tanıma tarama ile akıllı telefon alışveriş.

Yüz tanıma, bir yüzün fotoğrafıyla başlayan biyometrik yapay zeka (AI) uygulamasıdır. Daha sonra, bir yüz tanıma algoritması kimlikle ilgili özellikleri çıkarır ve daha sonra diğer görüntülerden daha önce çıkarılan özelliklere eşleştirilebilir.

Bu teknoloji, sürekli artan bir uygulama dizisinde kullanılmaktadır. Örneğin, akıllı telefonlar gibi kilitlerinin açılmasını sağlamak veya güvenli erişime izin vermek için cihazlara ve nesnelere entegre edilebilir. Birçok havaalanı, biyometrik pasaportlarında çipte saklanan verilere karşı yolcunun kimliğini doğrulamak için pasaport kontrolü için otomatik e-kapılara yerleştirir.

İşletmeler bu teknolojiyi kullanarak ödemeleri kolaylaştırmaya çalışıyor. Tüm müşterilerin yapması gereken uygulamayı açmak ve kameralarını kullanarak ödeme onaylamaktır.

Gelecekte, çevrimiçi ödemeler yapmak,
arabalara, evlere ve diğer binalara, sağlığa veya diğerlerine güvenli erişim
hassas veri.

Bir standart nasıl yardımcı olacaktır?

Bu teknolojiyi kullanmanın birçok faydası olsa da,
hatalar yapabilir. Yüz tanıma işlemi bilinen bir kullanıcıyla eşleşmeyebilir.
yeterince iyi olmayabilir veya görüntüdeki kişi aşağı bakıyor olabilir
ya da alışılmadık bir ifade yapabilir.

“Yeni ISO / IEC 24358 standardı yüz bakımını en aza indirmeyi amaçlıyor
tanıyan yeni nesil kameralar tanımlayarak hataları tanıma
toplamaya çalışıyorlar. Mevcut durum genellikle genel
Yetersiz sunulan görüntüleri naif olarak kabul eden “aptal” kameralar kullanılıyor ”diyor
Yeni standardın geliştirilmesine öncülük eden Patrick J. Grother.

Standart, yeni neslin özelliklerini belirtir
biyometrik yüz yakalama alt sistemleri
otomatik yüz tanıma için fotoğraflar, bu fotoğraflardaki değişkenliği azaltır,
insan yüzü tanımlama desteğini geliştirmek ve kurcalama ve yasadışıya engel olmak
fotoğrafların değiştirilmesi.

“Standart, görüntülerin kalitesini hedefleyen yüz görüntüsü yakalama alt sistemleri için yeni işlevler için özellikler içerir. Birincil rolü, yetkili bir kayıt veritabanında yer almaya uygun olan işbirliği yapan deneklerin bozulmamış yüz görüntülerinin toplanmasıdır. Ayrıca, diğer meseleleri de ele alır, örneğin adli tıp kararlarına destek ekler; sıkıştırmayı resmileştirir; görüntü işleme ve kurcalamaya karşı koruma içerir; baskı süreçlerini birleştiriyor ”diyor Grother.

Web sitemizdeki diğer yazılar için tıklayınız.

Yazar Hakkında

İlgili Yazılar

Yorum Yazın

Email adresiniz yayınlanmayacak.