Azure Yüz Tanıma hizmeti nedir?

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

Dikkat

Yüz tanıma hizmeti erişimi, Sorumlu yapay zeka ilkelerimizi desteklemek için uygunluk ve kullanım ölçütlerine göre sınırlıdır. Yüz tanıma hizmeti yalnızca Microsoft tarafından yönetilen müşteriler ve iş ortakları tarafından kullanılabilir. Erişim için başvurmak üzere Yüz Tanıma başvuru formunu kullanın. Daha fazla bilgi için Kısıtlı Erişim sayfasına bakın.

Önemli

Biyometrik Verileri işlemek için Microsoft ürünlerini veya hizmetlerini kullanıyorsanız, şunlardan sorumlusunuz: (i) saklama süreleri ve yok etme dahil olmak üzere veri konularına bildirim sağlamak; (ii) veri öznelerinden onay almak; ve (iii) Geçerli Veri Koruma Gereksinimleri kapsamında uygun ve gerekli olan Biyometrik Verileri silme. İlgili bilgiler için bkz. Yüz İçin Veri ve Gizlilik.

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

Hızlı Başlangıç

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

Yüz tanıma için Vision Studio'yu deneyin

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.
• Eğitim kılavuzları, bu hizmetin daha bütüncül 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 veya bina gibi dijital veya fiziksel özelliklere erişim izni verebilir. Güvenilir yüz görüntüsü, pasaport veya sürücü belgesi 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 oynar. 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, havalimanları, stadyumlar, tema parkları, binalar, ofisler, hastaneler, spor salonları, kulüpler ve okullardaki resepsiyon noktalarında insan gözetimi ile check-in sürecine yardımcı olur.

• Yüz gizleme: Videoya kaydedilen kişilerin gizliliğini korumak için yüzlerini karartın veya bulanıklaştırın.

Çalışan yüz tanıma teknolojisi örnekleri görmek için GitHub'daki müşteri giriş yönetimi ve yüz fotoğrafı etiketleme senaryolarına bakın.

Uyarı

11 Haziran 2020’de Microsoft, insan haklarına dayalı etkili düzenlemeler yapılmadığı sürece ABD’deki polis departmanlarına yüz tanıma teknolojisi satmayacağını duyurmuştur. Bu nedenle müşteriler, Azure Hizmetleri'nde yer alan Yüz Tanıma veya Video Indexer gibi yüz tanıma özelliklerini veya işlevlerini, bir müşteri ABD'deki bir polis departmanıysa ya da böyle bir departmanın bu hizmetleri kullanmasına izin veriyorsa kullanamaz. Yeni bir Yüz Tanıma kaynağı oluşturduğunuzda, Azure portalında hizmeti ABD'deki bir polis departmanı tarafından veya bir polis departmanı için kullanmayabileceğinizi ve Sorumlu Yapay Zeka belgelerini gözden geçirip bu hizmeti buna uygun olarak kullanacağınızı kabul etmeniz gerekir.

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.

Dikkat

Microsoft' un kullanımdan kaldırılmış veya sınırlı yüz tanıma özellikleri vardır. Bu özellikler, kötü amaçlı kullanımda olduğu takdirde insanları stereotipleme, ayrımcılık veya haksız hizmet reddine maruz kalabilecek duygusal durumları ve kimlik özniteliklerini çıkarsamak için kullanılabilir. Kullanımdan kaldırılan özellikler duygu ve cinsiyettir. Sınırlı yetenekler yaş, gülümseme, yüz kılları, saç ve makyajdır. Sınırlı özelliklerden herhangi birinin kullanımından yararlanabilecek sorumlu bir kullanım örneğine sahipseniz Azure Face ekibine e-posta gönderin. Bu karar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

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

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

Yüz tanıma için Vision Studio'yu deneyin

Canlılık algılama

Önemli

Yüz Tanıma için Canlılık istemcisi SDK'ları erişimi kısıtlanmış bir özelliktir. Yüz Tanıma giriş formunu doldurarak canlılık özelliğine erişim istemeniz gerekir. Azure aboneliğinize erişim verildiğinde Yüz Tanıma canlılığı SDK'sını indirebilirsiniz.

Yüz Canlılığı algılama, giriş video akışındaki bir yüzün gerçek mi (canlı) yoksa sahte mi (sahte) olduğunu belirler. Bir fotoğraf, video, maske veya başka bir kişinin kimliğine bürünmek için başka bir araç kullanarak sisteme erişmeye çalışan sahtekarlık 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/3B maskeler ve telefon ve dizüstü bilgisayarlardaki sahte sunulardan oluşan çeşitli sahtekarlık türlerine karşı başarıyla savunma sağlar. Canlılık algılama, giderek daha karmaşık hale gelen aldatmaca saldırılarına karşı sürekli geliştirmeler yapılan aktif bir araştırma alanıdır. Genel çözüm yeni saldırı türlerine karşı daha sağlam hale geldikçe güncelleştirmeler sürekli olarak istemci ve hizmet bileşenlerine dağıtılır.

Canlılık algılama çözümü, NIST/NVLAP onaylı bir laboratuvar tarafından yürütülen ve ISO/IEC 30107-3 PAD uluslararası standardına uygun iBeta Düzey 1 ve Düzey 2 Sunu Saldırı Algılama (PAD) testlerinde 0% sızma oranı elde etti.

Tutorials

• 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.

Tanımlama

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, gruptaki bir kişi olarak tanımlandığında, kişi nesnesi geri döndürülür.

Verification

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 yüz ile aday yüz kümesi arasında yüz eşleştirmesi yaparak, 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 başvurusu bulma belgelerine bakın.

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 dizi 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 1.080 pikselden büyük olmayan bir görüntüde 36 x 36 pikseldir. 1920 x 1.080 pikselden büyük görüntüler orantılı olarak daha büyük bir 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 4.096 pikseldir.
• 36 x 36 ile 4096 x 4.096 piksel boyut aralığının dışındaki yüzler algılanamaz.

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.

Yüz doğrulama için giriş gereksinimleri:

• Fotoğraf net ve keskindir; bulanık, pikselli, bozuk veya hasarlı değildir.
• Fotoğraf, yüz lekelerini kaldırmak veya yüz görünümünü değiştirmek için değiştirilmez.
• Fotoğraf RGB rengi desteklenen bir biçimde olmalıdır (JPEG, PNG, WEBP, BMP). Önerilen Yüz Tanıma boyutu 200 piksel x 200 pikseldir. 200x200'den büyük yüz boyutları daha iyi yapay zeka kalitesine neden olmaz. Görüntü dosyalarının boyutu 6 MB'tan büyük olmamalıdır.
• Kullanıcı gözlük, maske, şapka, kulaklık, baş kaplama veya yüz kaplaması takmıyor. Yüz, herhangi bir engelden arınmalıdır.
• Yüzü gizlememesi şartıyla yüz mücevherlerine izin verilir.
• Fotoğrafta yalnızca bir yüz görünür olmalıdır.
• Yüz, her iki gözü açık, ağzı kapalı, aşırı yüz ifadeleri veya baş eğme olmadan nötr bir öne dönük pozda olmalıdır.
• Yüz, herhangi bir gölge veya kırmızı göz içermemelidir. Bu özelliklerden biri görünürse fotoğrafı yeniden çekin.
• Arka plan, herhangi bir gölge olmadan tekdüzen ve düz olmalıdır.
• Yüz, görüntünün içinde ortalanmalı ve görüntünün en az %50'sini doldurmalıdır.

Veri gizliliği ve güvenliği

Tüm Döküm Araçları kaynaklarında olduğu gibi, Yüz Tanıma hizmetini kullanırken Microsoft'un müşteri verileriyle ilgili ilkelerini bilmeniz gerekir. Daha fazla bilgi için Microsoft Güven Merkezi'nin Döküm Araçları sayfasına göz atın.

Sonraki adım

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

Hızlı Başlangıç