Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma hizmeti nedir?
Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma hizmeti, görüntülerdeki insan yüzlerini algılayan, tanıyan ve analiz eden yapay zeka algoritmaları sağlar. Yüz tanıma yazılımı tanımlama, dokunmadan erişim denetimi ve gizlilik için yüz bulanıklığı gibi birçok farklı senaryoda önemlidir.
Yüz Tanıma hizmetini bir istemci kitaplığı SDK'sı 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.
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 için Yüz Tanıma giriş formunu kullanın. Daha fazla bilgi için Yüz sınırlı erişim sayfasına bakın.
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.
Kullanım örnekleri
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, 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.
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, bir müşteri Birleşik Devletler bir polis departmanı tarafından veya bu hizmetlerin kullanımına izin verirse Yüz Tanıma veya Video Indexer gibi Azure Hizmetleri'nde yer alan yüz tanıma özelliklerini veya işlevlerini kullanamaz. Yeni bir Yüz Tanıma kaynağı oluşturduğunuzda, Azure Portal'da hizmeti Birleşik Devletler 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 kaldırılan yüz tanıma özellikleri, yanlış kullanıldığında insanları stereotipleme, ayrımcılık veya haksız hizmet reddine maruz kalabilecek duygusal durumları ve kimlik özniteliklerini çıkarsamak için kullanılabilir. Bunlar duygu, cinsiyet, yaş, gülümseme, yüz kılları, saç ve makyajı tahmin eden özellikleri içerir. Bu karar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
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
Önemli
Canlılık için Yüz Tanıma istemcisi SDK'ları geçitli 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 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:
Yüz tanıma
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.
Önemli
Biyometrik Verileri işlemek için Microsoft ürünlerini veya hizmetlerini kullanıyorsanız, şunlardan sorumlusunuz: (i) saklama süreleri ve yok etme de 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. "Biyometrik Veriler", GDPR'nin 4. Maddesinde belirtilen anlamlara ve varsa diğer veri koruma gereksinimlerindeki eşdeğer koşullara sahip olacaktır. İlgili bilgiler için bkz . Yüz için Veri ve Gizlilik.
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 Yüz tanıma kavramları kılavuzuna veya Benzer API'yi Bul başvuru 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" 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 Yüz tanıma kavramları kılavuzuna veya Grup API'sinebaşvuru 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.