İnsan Yüzünün Gücüyle Güvenli, Akıllı ve Hızlı Personel Yönetimi
Teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte iş dünyası da önemli değişimlere tanıklık ediyor. Bu değişimlerin en dikkat çekeni ise yüz tanıma alanında yaşanıyor. Yeni nesil biyometrik tanıma sistemlerinden biri olan Yüz tanıma sistemi, işletmelerin personel takibini güvenli, hızlı ve kesintisiz bir şekilde gerçekleştirmesini sağlıyor.
Bu yenilikçi sistem, işletmelerin personel yönetimini bir üst seviyeye taşıyor. Artık giriş-çıkış saatlerini manuel olarak kaydetme dönemi geride kaldı. Geleneksel anahtarlar ve şifreler de geride kalıyor, şimdi yüz ifadeleriyle kapılarınızı açabilirsiniz.
Şirket giriş ve çıkış kapılarına konulan yüz tanıma cihazları ile sadece yüz tanımlaması gerçekleşen kişilere geçiş olanağı sağlar.
Örneğin: şirket giriş-çıkış noktalarına yüz tanıma cihazları ile personellerinizin giriş-çıkış sürelerini kayıt altına alabilirsiniz. Personellerin kaçta giriş yapıp kaçta çıktığını, izinlerini, geç kalma, erken çıkma vb. birçok puantaj takibini PDKS yazılımı ile gerçekleştirebilirsiniz.
Yine farklı bir örnek verecek olursak şirket içerisinde sadece belirlenen alanlara, katlara erişim yetkisi verilebilmektedir.
Erişim kontrolü sağlamak istediğiniz alanları kontrol altında tutabilirsiniz.
Yüz Tanıma Teknolojisinin Kullanım Alanları:
Güvenlik: Binalara giriş çıkışlarda, ATM'lerde ve diğer güvenlik alanlarında kimlik doğrulama için kullanılabiliyor.
Erişim Kontrol: İşletmeler kurum yada kuruluşlar için personellerin takibi ve belli alanlara erişim sağlanabilmesi için kullanılmaktadır.
Ticari İşlemler: Telefonunuzu açmak, online alışveriş yapmak gibi işlemleri kolaylaştırıyor.
Eğlence: Sosyal medya platformlarında fotoğrafların otomatik etiketlenmesi gibi eğlenceli imkanlar sunuyor.
Yüz Tanıma Sistemleri
Yüz tanıma sistemleri, kişilerin yüz özelliklerini kullanarak kimliklerini tanımlayan veya doğrulayan cihazlar ve yazılımdır. Yüz tanımlama sistemi: iş dünyasında güvenlik ve erişim kontrolü gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır.
Yüz Tanıma Algoritmaları
Yüz tanıma algoritmaları, iki temel kategoriye ayrılır:
1- Geometrik Yöntemler: Bu yöntemler, yüzdeki belirli noktaların arasındaki mesafeleri ve açıları ölçerek yüzleri tanımaya çalışır. Bu yöntemler nispeten basittir ve hızlı bir şekilde çalışabilirler.
2- Görüntü İşleme Yöntemleri: Yüzün tamamını analiz ederek yüzleri tanımaya çalışır. Bu yöntemler daha karmaşıktır ve daha fazla işlem gücü gerektirir ve doğruluk payı yüksektir.
Yüz tanıma sistemlerinde kullanılan bazı popüler algoritmalar şunlardır:
PCA (Temel Bileşenler Analizi): Yüzdeki en önemli özellikleri belirlemek için kullanılır.
LDA (Doğrusal Ayrımcılık Analizi): Farklı yüzler arasındaki ayrımcılığı en üst düzeye çıkarmak için kullanılır.
SVM (Destek Vektör Makineleri): Yüzleri doğru bir şekilde sınıflandırmak için kullanılır.
Derin Öğrenme: Bu yöntem, yüz tanıma sistemlerinde son yıllarda oldukça popüler hale gelmiştir. Derin öğrenme algoritmaları, yüzleri daha yüksek doğrulukla tanımak için büyük miktarda veri üzerinde eğitilmektedir.
Yüz tanıma algoritmaları sürekli olarak geliştirilmektedir ve her geçen gün daha da doğru hale gelmektedir.
Yapay zeka algoritması ile yüz tanıması yapan bazı yüz tanıma cihazları bulunmaktadır.
‘Suprema BioStation 3’ Yüz Tanıma Cihazı NPU için optimize edilmiş yapay zeka algoritması, yüzle kimlik doğrulama doğruluğu ve hızında en yüksek standartları sunar. Maske, gözlük, şapka, sakal, peçe, çeşitli saç stilleri vb. varnasyonlardan etkilenmez. Sahte yüzleri, görüntüleri ve fotoğrafları tespit edebilmektedir. Avrupa'nın en prestijli güvenlik teknolojisi ödülü 'Detektor International Award 2022’ de kimlik ve erişim kontrolü kategorisinde birincilik ödülü 'En İyi Ürün' ödülünü kazanmıştır.
Yüz Tanıma Sistemlerinin Kullanım Alanları
Yüz tanıma, günümüzde çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Bu uygulamalardan bazıları şunlardır:
Yüz Tanıma Sistemlerinin Kullanım Alanları
Havaalanları
Sınır Kapıları
Ofisler / Binalar
Fabrikalar
Okullar
Hastaneler
Bankalar
Akıllı Telefonlar
Yüz tanıma teknolojisi gelişmeye devam etmektedir ve gelecekte daha da yaygın bir şekilde kullanılması beklenmektedir.