Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önemli
İngilizce olmayan çeviriler yalnızca kolaylık sağlamak için sağlanmaktadır. Kesin sürüm için lütfen bu belgenin sürümüne bakınEN-US.
Saydamlık Notu nedir?
Yapay zeka sistemi yalnızca teknolojiyi değil, onu kullanacak kişileri, bundan etkilenecek kişileri ve dağıtıldığı ortamı da içerir. Hedeflenen amaca uygun bir sistem oluşturmak için teknolojinin nasıl çalıştığı, özellikleri ve sınırlamaları ve en iyi performansı nasıl elde etmek gerektiğini anlamak gerekir.
Microsoft Saydamlık Notları, yapay zeka teknolojimizin nasıl çalıştığını anlamanıza, sistem sahiplerinin sistem performansını ve davranışını etkileyen seçimler yapabilmesine ve teknoloji, insanlar ve ortam dahil olmak üzere tüm sistem hakkında düşünmenin önemini anlamanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Kendi sisteminizi geliştirirken veya dağıtırken Saydamlık Notları'nı kullanabilir veya bunları sisteminizi kullanacak veya etkilenecek kişilerle paylaşabilirsiniz.
Microsoft Saydamlık Notları, yapay zeka ilkelerimizi uygulamaya koymak için Microsoft daha geniş bir çabanın bir parçasıdır. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Microsoft AI ilkeleri.
Bu Saydamlık Notu, Microsoft yüz tanıma teknolojisinin geliştirilmesine ve dağıtımına nasıl yaklaştığımızı belirleyen Facial Recognition Principles uygulama çabalarımızın bir parçasıdır. Bu teknolojiyi kullanırken geliştirme çalışmalarınızı yönlendirmek için bu ilkeleri kullanmanızı öneririz.
Döküm Araçları Yüz Tanıma API'sinde Azure Görüntü İşleme ile ilgili temel bilgiler
Belirli bir özelliğe bağlı olarak, Görüntü İşleme Yüz Tanıma API'si ("Yüz Tanıma API'si"), Microsoft tarafından geliştirilmiş önceden eğitilmiş makine öğrenmesi modellerini kullanarak görüntü ve videolardaki insan yüzlerini algılar, tanır ve/veya analiz eder. Geliştiriciler kendi modellerini oluşturmadan Yüz Tanıma API'si işlevlerini sistemleriyle tümleştirebilir.
Yüz Tanıma API'si sorumlu bir şekilde kullanıldığında, yüzü analiz eden sistemler oluşturmak için kullanıldığında verimliliği, güvenliği ve müşteri deneyimlerini geliştirebilen önemli ve kullanışlı bir yapı taşı teknolojisidir.
Yüz tanıma gibi bazı Yüz Tanıma API'si özellikleri, yüzün yüz şablonları olarak bilinen benzersiz tanımlayıcı sayısal (veya diğer) temsillerini oluşturur. Görüntü İşleme Yüz Tanıma API'si için veriler ve gizlilik belgeleri sayfasında veri saklama süreleri de dahil olmak üzere işlem hakkında daha fazla bilgi edinin.
Uyarı
11 Haziran 2020'de Microsoft, insan haklarına dayandırılan güçlü düzenleme yürürlüğe girene kadar Birleşik Devletler polis birimlerine yüz tanıma teknolojisi satmayacaklarını duyurdu. Bu nedenle, müşteriler Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir polis departmanı tarafından veya bu departman için bu hizmetlerin kullanımına izin veriyorsa, Yüz Tanıma veya Video Indexer gibi Azure Hizmetleri'nde yer alan yüz tanıma özelliklerini veya işlevlerini kullanamaz. Yeni bir Yüz Tanıma kaynağı oluşturduğunuzda, hizmeti Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir polis departmanı tarafından veya bu tip bir departman için kullanmayacağınızı ve Sorumlu Yapay Zeka belgelerini gözden geçirip bu hizmeti bu belgelere uygun olarak kullanacağınızı Azure portalında kabul etmeniz gerekir.
Dikkat
Yüz tanıma hizmeti erişimi, Sorumlu yapay zeka ilkelerimizi desteklemek için uygunluk ve kullanım ölçütlerine göre sınırlıdır. Yüz tanıma hizmeti yalnızca Microsoft yönetilen müşteriler ve iş ortakları tarafından kullanılabilir. Erişim için başvurmak için Yüz Tanıma giriş formunu kullanın. Daha fazla bilgi için Sınırlı Yüz Erişimi sayfasına bakın.
Önemli
Biyometrik Verileri işlemek için Microsoft ürün veya hizmetleri 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. "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.
Önemli terimler
| Terim | Tanımı |
|---|---|
| Görüntü | Görüntü, kamera, depolanan fotoğraf veya depolanan videodan tek bir kare aracılığıyla canlı olarak yakalanan tek bir karedir. Yüz Tanıma API'si fotoğraflar veya videolar için temel alınan depolama alanını sağlamaz. Temel depolamayı sağlamak sistem geliştiricilerine bağlı. |
| Prob görüntüsü | Yoklama görüntüsü, kayıtlı kişilerin yüz şablonlarıyla karşılaştırılabilmesi için yüz tanıma sistemine gönderilen ve yüz şablonuna dönüştürülen bir görüntüdür. Tüm görüntüler yüz şablonlarına dönüştürüldükten hemen sonra silinir. |
| Yüz şablonu | Bir görüntüden elde edilen bir bireyin yüzünün benzersiz tanımlayıcı sayısal veya başka bir gösterimi. İster kayıt ister yoklama görüntüleri olsun, görüntülerin kendisi Microsoft tarafından depolanmaz ve özgün görüntüler bir yüz şablonuna göre yeniden oluşturulamaz. |
| Sınırlayıcı kutu | Yüz algılama çağrılarına yanıt olarak fotoğraftaki yüzün konumunun etrafına çizilmiş bir kutu. |
| Yüz algılama | Bir görüntüdeki insan yüzlerini bulur ve konumlarını gösteren sınırlayıcı kutuları döndürür. Yüz algılama, yüz özniteliklerinin yanı sıra [ekleme amacı] amacıyla algılanan yüz başına sayısal bir etiket döndürecek şekilde de yapılandırılabilir. Yüz algılama modelleri, kişileri doğrulama veya tanımlama konusunda yetersizdir ve yüz şablonlarını bulamaz, ayıklamaz veya oluşturmaz. |
| Yüz tanıma | Hem yüz tanımlama hem de yüz doğrulama kullanımlarını yakalayan bir terimdir (aşağıya bakın). |
| Yüz canlılığı algılama | Bir görüntüdeki yüzün orijinalliğini belirler ve canlılık sınıflandırması döndürür. Yüz canlılığı algılama modelleri, canlılık testi süresi boyunca aynı kişinin mevcut olduğundan emin olmak için yüz şablonlarını bulabilir, ayıklayabilir veya oluşturabilir ancak kişileri doğrulayamaz veya tanımlayamaz. Gerçek hesap sahibinin bir işlem gerçekleştirirken fiziksel olarak mevcut olduğundan emin olmak ve ek bir güvenlik katmanı sağlamak için yüz canlılığı algılamayı kullanan bir bankacılık uygulaması buna örnek olarak gösteriliyor. |
| Yüz doğrulama | Yüz şablonlarının aynı kişiye ait olduğunu doğrulamak için iki ayrı görüntü arasında "bire bir" eşleşmesi. Örneğin, banka hesabını uzaktan açmak isteyen kullanıcıların kimliğini doğrulayan bir bankacılık uygulaması, kullanıcı tarafından çekilen bir özçekimdeki yüz şablonunu, bankanın veritabanında depolanan hesap sahibinin fotoğraflı kimliğiyle karşılaştırarak gösterir. |
| Yüz belirleme | Bir resim ve bir dizi yüz şablonu arasında yüz şablonlarının "bire çok" eşleşmesi. Buna örnek olarak, bir kameranın güvenli bir kapıya giren bir kişinin yüzünü yakaladığı ve binaya erişimi onaylanan kişilerin yüzleri için bir dizi yüz şablonundan eşleşme bulmaya çalıştığı, fiziksel kartları ve rozetleri değiştiren veya genişleten, bir binadaki dokunmatik olmayan erişim kontrol sistemi örnek olarak gösteriliyor. |
| Yüz öznitelikleri | Poz gibi belirtilen yüz özniteliklerinin ve gözler veya burun konumu gibi yer işaretlerinin algılanması. Yüz öznitelikleri işlevselliği, yüz doğrulama ve yüz tanımlamadan tamamen ayrıdır. Desteklenen özniteliklerin tam listesi, Yüz Algılama API'si referans belgelerinde açıklanmıştır. Yüz özniteliği modelleri, kişileri doğrulama veya tanımlama konusunda yetersizdir ve yüz şablonlarını bulamaz, ayıklamaz veya oluşturmaz. |
| Yüz bulanıklaştırma | Redaction görüntülerde insan yüzlerini bulanıklaştırmaya veya engellemeye olanak tanır. Yüz redaksiyon modelleri, kişileri doğrulama veya tanımlama konusunda yetersizdir ve yüz şablonlarını bulamaz, ayıklamaz veya oluşturmaz. |
| Kayıt | Kayıt, kişilerin görüntülerini toplama ve tanıma amacıyla onlardan yüz şablonları oluşturma işlemidir. Daha kaliteli fotoğraflar veya videolar daha kaliteli yüz şablonları sağlar. |
| Kişi Kimliği | Bir kişi kimlik doğrulaması için kullanılan bir doğrulama sistemine kaydedildiğinde, yüz şablonu da yoklama görüntüsüyle karşılaştırılacak yüz şablonunu belirlemek için kullanılacak Kişi Kimliği adlı birincil, rastgele oluşturulmuş bir tanımlayıcıyla ilişkilendirilir. |
| Tanıma güvenilirlik puanı | Prob görüntüsü yüz doğrulama veya yüz belirleme ile sorgulandığında, iki yüzün 0 ile 1 arasında bir eşleşme tanıma güven puanı (örneğin, 0,6) ile değerlendirilir. Bu, iki yüzü eşleştirme olasılığıyla aynı değildir (yani, 0,9 tanıma güvenilirlik puanı, iki yüzü eşleştirme olasılığı% 90 olduğu anlamına gelmez). |
| Tanıma güven eşiği | Tanıma güven puanına göre iki yüzü aynı kişiye ait olup olmadığını belirlemek için gereken minimum güvenilirlik puanı. Örneğin, olasılık eşiği 0,5 ve yoklama görüntüsü sorgusundan döndürülen tanıma güven puanı 0,6 ise, iki yüz eşleşme olarak kabul edilir. |
| Aday listesi | Yüz belirleme senaryoları için aday listesi, tanıma güven eşiğinin üzerinde puanlara sahip yüzlerin listesidir. Yüz Tanıma API'si, yüz şablonlarının yanı sıra müşteri kimlikleri gibi birincil tanımlayıcıları depolamaz. Bunun yerine Yüz Tanıma API'si depolanan yüz şablonlarını rastgele GUID'lerle veya genel olarak benzersiz tanımlayıcılarla ilişkilendirir. Sistem geliştiricileri, yüz tanıma API'si tarafından oluşturulan GUID'yi bir kişinin birincil tanımlayıcısıyla ilişkilendirerek bu kişinin doğrulanmasını destekleyebilir. |
| Cihaz bağıntı kimliği | Yüz canlılığı algılama senaryolarında, uygunsuz kullanım algılamaya yardımcı olmak için canlılık algılamanın başlangıcında cihaz başına benzersiz bir dize oluşturulur. Yüz Tanıma API'si, canlılık algılama özelliğini kötüye kullanmaya çalışan istemcileri algılamak ve engellemek için bunu kullanır. Cihaz bağıntı kimlikleri, kişileri doğrulamak veya tanımlamak için kullanılamaz ve Yüz Tanıma API'si bunu veya diğer oturum verilerini 48 saatten uzun süre kalıcı yapmaz. |
Yüz Tanıma API'si işlevleri
Yüz algılama şu soruyu yanıtlar: "Bu görüntüde bir veya daha fazla insan yüzü var mı?" Yüz tespiti, bir görüntüdeki insan yüzlerini bulur ve konumlarını gösteren sınırlayıcı kutuları geri döndürür. Yüz algılama modelleri, kişileri doğrulama veya tanımlama konusunda yetersizdir ve yüz şablonlarını bulamaz, ayıklamaz veya oluşturmaz. Diğer tüm Yüz Tanıma API'si işlevleri yüz algılamaya bağlıdır: Yüz Tanıma API'si bir kişiyi tanımlayabilmesi veya doğrulayabilmesi için önce (aşağıya bakın), giriş görüntülerinde tanınması gereken yüzlerin konumlarını bilmesi gerekir. Daha fazla bilgi için Face - Detect API referans belgelerine bakın.
Yüz öznitelikleriyle yüz algılama: Yüz algılama özelliği isteğe bağlı olarak poz ve göz veya burun konumu gibi yüz yer işaretleri gibi ek yapay zeka modellerini kullanarak yüz özniteliklerini algılamak için de kullanılabilir. Yüz öznitelikleri işlevselliği, Yüz Tanıma API'sinin yüz doğrulama ve yüz tanımlama işlevlerinden tamamen ayrıdır. Her öznitelik için yüz algılama özelliği tarafından döndürülen değerler, algılanan özniteliklerin tahminleridir. Yüz öznitelikleri modelleri, kişileri doğrulama veya tanımlama konusunda yetersizdir ve yüz şablonlarını bulamaz, ayıklamaz veya oluşturmaz.
Yüz doğrulama , yüz algılama özelliğine dayalıdır ve "Bu iki resim aynı kişinin mi?" sorusunu giderir. Yoklama görüntüsünün yüz şablonu yalnızca bir kayıtlı şablonla karşılaştırıldığından yüz doğrulama "bire bir" eşleştirme olarak da adlandırılır. Yüz doğrulama, bir yoklama görüntüsünün daha önce yakalanan bir görüntüyle (örneğin, devlet tarafından verilen kimlik kartındaki bir fotoğraftan) eşleştini doğrulamak için kimlik doğrulama veya erişim denetimi senaryolarında kullanılabilir. Daha fazla bilgi için Yüz - Doğrula API başvuru belgelerine bakın.
Yüz belirleme ayrıca yüz algılama özelliğiyle başlar ve "Algılanan yüz, veritabanındaki kayıtlı yüzlerle eşleştirilebilir mi?" sorusunu yanıtlar. Bu nedenle yüz tanıma "bire çok" eşleştirme olarak da adlandırılır. Olası eşleşmeler, prototip görüntüsünün yüz şablonunun kayıtlı şablonlarla ne derece benzediğine göre döndürülür. Yüz belirleme hakkında daha fazla bilgi için Yüz Tanıma - API'yi tanımlama başvuru belgelerine bakın.
Benzer yüzleri bulma , yüz algılama özelliğine de bağlıdır ve tüm kayıt şablonlarındaki benzer görünümlü yüzleri arar. Daha fazla bilgi için Yüz - Benzer API'yi Bul başvuru belgelerine bakın.
Yüz tanıma grubu ayrıca yüz algılama özelliğini temel alır ve tüm kayıt şablonlarından birbirine benzeyen küçük yüz grupları oluşturur. Daha fazla bilgi için Yüz - Grup API'si başvuru belgelerine bakın.
Yüz canlılığı algılaması şu soruyu yanıtlar: "Bu sahnede algılanan insan yüzü gerçek ve mevcut mu?" Yüz canlılığı algılama, bir sahnedeki insan yüzünün orijinalliğini belirler ve canlı veya sahtekarlık sınıflandırması döndürür. Yüz canlılığı algılama modelleri, canlılık testi süresi boyunca aynı kişinin mevcut olduğundan emin olmak için yüz şablonlarını bulabilir, ayıklayabilir veya oluşturabilir ancak kişileri doğrulayamaz veya tanımlayamaz. Daha fazla bilgi için Yüz - Canlılığı Algılama API'si başvuru belgelerine (iOS, Java) bakın.
Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma hizmetinin işlevleri hakkında daha fazla bilgi için Face belgelerine bakın.
Vision Yüz API'sine Sınırlı Erişim
Görüntü İşleme Yüz Tanıma API'si ("Yüz Tanıma API'si"), Sınırlı Erişim hizmetidir ve bazı özelliklere erişim için kayıt gereklidir. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Sınırlı Erişim İlkesi. Belirli özellikler yalnızca yönetilen müşteriler ve onaylı iş ortakları Microsoft ve yalnızca kayıt sırasında seçilen belirli kullanım örnekleri için kullanılabilir. Yüz algılama, yüz öznitelikleri ve yüz redaksiyon kullanım örneklerinin kayıt gerektirmediğini unutmayın.
Ticari kullanım örnekleri
Ticari bağlamlar için aşağıdaki kullanım örnekleri onaylanmıştır:
Uygulamayı gerçek bir insanın kullandığını kanıtlamak için yüz canlılığı algılama. Canlılık algılama, CAPTCHA sistemine alternatif olarak tek başına kullanılabilir veya güvenliği geliştirmek için mevcut yüz doğrulama veya tanımlama işlemiyle birleştirilebilir.
Dijital veya fiziksel hizmetlere veya alanlara erişim izni vermek için kimlik doğrulaması amacıyla isteğe bağlı yüz canlılığı algılama ile yüz doğrulama (1:1 eşleştirme). Bu doğrulama, yeni bir hesap açmak, bir çalışanı doğrulamak veya çevrimiçi değerlendirmeye katılmak için kimlik doğrulaması yapmak için kullanılabilir. Kimlik doğrulaması, ekleme sırasında bir kez ve birisi dijital veya fiziksel bir hizmete veya alana eriştiğinde tekrar tekrar yapılabilir.
Dokunmatik olmayan erişim kontrolü için isteğe bağlı yüz canlılığı algılama ile birlikte yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme) yaparak, kartlar ve biletler gibi yöntemlerin aksine, yüz tanıma kullanarak gelişmiş bir deneyim sağlamak. Bu, kart/bilet paylaşımı/işleme, kayıp veya hırsızlıktan kaynaklanan hijyen ve güvenlik risklerini azaltabilir. Yüz tanıma, havaalanları, stadyumlar, ofisler ve hastaneler gibi sitelere ve binalara erişim için check-in işlemine yardımcı olabilir.
İsteğe bağlı yüz canlılığı algılama özelliği ile kişiselleştirme için yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme), paylaşılan cihazlarda deneyimleri zenginleştiren ve ortama bağlı kişiselleştirmeyi onay tabanlı yüz tanıma ile etkinleştiren ortam özelliklerine sahip. Örneğin, iş yeri ve evdeki sıcak masa ekranları ve kiosklar, size yaklaştıkça sizi tanıyabilir ve rota tarifleri sağlayabilir veya akıllı toplantı cihazlarıyla el kullanmadan etkileşime anında başlamanızı sağlayabilir.
Dijital veya fiziksel hizmetlere veya alanlara yetkisiz erişimi denetlemek veya engellemek için yinelenen veya engellenen kullanıcıları bulmak için isteğe bağlı yüz canlılığı algılama özelliğine sahip yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme ). Örneğin, bu kimlik bilgileri hesap oluşturma veya oturum açma ya da bir iş sitesine erişim sırasında kullanılabilir.
Bir videodaki bir yüzü bulmak ve yalnızca medya veya eğlence kullanım örnekleri için meta veriler oluşturmak üzere bir medya veya eğlence videosu arşivinde yüz aramak için yüz tanımlama (1:N veya 1:1 eşleştirme ).
Kamu ve Uluslararası Kuruluş Kullanım Örnekleri
Aşağıdaki kullanım örnekleri kamu sektörü için onaylanmıştır:
Uygulamayı gerçek bir insanın kullandığını kanıtlamak için yüz canlılığı algılama. Bu tür bir algılama, CAPTCHA sistemine alternatif olarak tek başına kullanılabilir veya güvenliği geliştirmek için mevcut yüz doğrulama veya tanımlama işlemiyle birleştirilebilir.
Kimlik doğrulaması için yüz doğrulama (1:1 eşleştirme) ve isteğe bağlı yüz canlılığı algılama yoluyla dijital veya fiziksel hizmetlere veya alanlara erişim izni vermek. Bu doğrulama, yeni bir hesap açmak, bir çalışanı doğrulamak veya çevrimiçi değerlendirmeye katılmak için kimlik doğrulaması yapmak için kullanılabilir. Kimlik doğrulaması, ekleme sırasında bir kez ve birisi dijital veya fiziksel bir hizmete veya alana eriştiğinde tekrar tekrar yapılabilir.
Dokunmatik olmayan erişim kontrolü için isteğe bağlı yüz canlılığı algılama ile birlikte yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme) yaparak, kartlar ve biletler gibi yöntemlerin aksine, yüz tanıma kullanarak gelişmiş bir deneyim sağlamak. Bu, kart/bilet paylaşımı/işleme, kayıp veya hırsızlıktan kaynaklanan hijyen ve güvenlik risklerini azaltmaya yardımcı olabilir. Yüz tanıma, havaalanları, stadyumlar, ofisler ve hastaneler gibi sitelere ve binalara erişim için check-in işlemine yardımcı olabilir.
İsteğe bağlı yüz canlılığı algılama özelliği ile kişiselleştirme için yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme), paylaşılan cihazlarda deneyimleri zenginleştiren ve ortama bağlı kişiselleştirmeyi onay tabanlı yüz tanıma ile etkinleştiren ortam özelliklerine sahip. Örneğin, iş yeri ve evdeki sıcak masa ekranları ve kiosklar, size yaklaştıkça sizi tanıyabilir ve rota tarifleri sağlayabilir veya akıllı toplantı cihazlarıyla el kullanmadan etkileşime anında başlamanızı sağlayabilir.
Adil ve bağımsız bir yargıyı koruyan ve kimliği belirlenmeye veya doğrulanmaya çalışan kişinin reşit olmaması koşuluyla, önceden yakalanmış bir suçlunun yargılanması veya savunulmasında kolluk kuvvetlerine veya mahkeme yetkililerine yardımcı olmak için yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme), VEYA, kimliği belirlenmeye veya doğrulanmaya çalışan kişinin reşit olmadığı şartıyla, uluslararası ceza hukuku, uluslararası insan hakları hukuku veya uluslararası insani hukukun suistimallerinin kovuşturulmasında, yetkilendirilmiş uluslararası kuruluşların yetkililerine yardımcı olmak.
Yalnızca genel medyayı korumak ve zenginleştirmek amacıyla genel medya veya eğlence video arşivlerindeki bireyleri tanımlamak için genel medya arşivlerinin korunması ve zenginleştirilmesi için yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme ). Genel medya zenginleştirmesine örnek olarak video arşivlerindeki geçmiş figürleri tanımlama veya açıklayıcı meta veriler oluşturma verilebilir.
Bir bireye yakın tehlike veya ölüm riski ya da ciddi fiziksel yaralanma içeren acil durumlara yanıt vermek için yüz belirleme (1:N veya 1:1 eşleşme).
yüz tanıma (1:N veya 1:1 eşleştirme) insani yardım sağlamak, kişilerin arama ve kurtarmasını yapmak ya da kayıp kişileri, ölen kişileri veya suç kurbanlarını tanımlamak amacıyla.
Azure Yapay Zeka Yüz Tanıma Hizmetini kullanırken dikkat edilmesi gerekenler
ABD'de eyalet veya yerel polis tarafından Face API kullanımı Microsoft politikası gereğince yasaktır.
Emniyet güçleri tarafından kontrolsüz, "vahşi" ortamlardaki bireyleri belirlemeye çalışmak için kullanılan mobil kameralarda gerçek zamanlı yüz tanıma teknolojisinin kullanılması, Microsoft politikası tarafından yasaklanmıştır. Bu, devriyedeki polis memurlarının, şüpheliler veya önceki mahkumları içeren bir veritabanında bulunan bireyleri belirlemeye çalışmak için yüz tanıma teknolojisini kullanarak vücutta taşınan veya araç üzerine monte edilmiş kameraları kullandıkları yerleri içerir. Bu ilke genel olarak geçerlidir.
Duygusal durumları, cinsiyet kimliğini veya yaşı çıkarsamaya çalışmak için yüz tanıma veya yüz algılama teknolojisini kullanmaktan kaçının. Microsoft, duygu, cinsiyet, yaş, gülümseme, saç, yüz kılları ve makyajı sınıflandırmak için kullanılan genel amaçlı yüz tanıma ve yüz algılama özelliklerini kullanımdan kaldırmıştır. Bu özelliklerin genel amaçlı kullanımı, insanları stereotipleme, ayrımcılık veya haksız hizmet reddine maruz kalabilecek kötüye kullanım riski doğurabilir. Bu özellikler , Seeing AI tarafından sağlananlar gibi belirli erişilebilirlik senaryolarıyla dikkatlice kısıtlanacaktır.
Bir bireyin anlık veya neredeyse anlık kimliğinin tespiti veya kalıcı takibi için kullanımından kaçının. Sürekli gözetim, tanımlanan bir kişinin hareketlerinin kalıcı olarak izlenmesi olarak tanımlanır. Kalıcı izleme, bir kişinin kimliğini belirlemeden veya doğrulamadan sürekli olarak hareketlerinin izlenmesi olarak tanımlanır. Yüz Tanıma API'si, bir kişinin sürekli gözetim veya kalıcı izlemesi için tasarlanmamıştır ve büyük ölçekli gerçek zamanlı kamera akışlarında çalışmaz. Yüz Tanıma Teknolojisini Geliştirme ve Dağıtmaya yönelik Altı İlkemize uygun olarak, kişilerin kolluk güçleri tarafından sürekli izlenmesi için yüz tanıma teknolojisinin kullanılması, dar koşullar dışında ve yalnızca bireysel sivil özgürlükler ve insan hakları için yeterli koruma ile yasaklanmalıdır.
Gizliliği engelleyebilecek görev izleme sistemleri için kullanmaktan kaçının. Yüz Tanıma API'lerinin olasılıksal yapay zeka modelleri, bir bireyin cinsel veya siyasi yönlendirmesi gibi kişisel kişisel bilgileri çıkarsamak için bireysel desenleri izlemek için tasarlanmamıştır.
Korumalı alanlarda kullanmaktan kaçının. Kamera konumlarını ve pozisyonlarını değerlendirip, açıları ve ilgi bölgelerini ayarlayarak tuvalet gibi mahrem alanların görüntülerini almayacak şekilde kişilerin gizliliğini koruyun.
Kimlik veya doğrulamada kaydın isteğe bağlı olmadığı ortamlarda kullanmaktan kaçının. Onay baskısı olan durumlarda kayıt planlamayarak kişilerin özerkliğini koruyun.
İnsan müdahalesinin veya ikincil bir doğrulama yönteminin bulunmadığı durumlarda kullanmaktan kaçının. Başarısızlığa karşı güvenli mekanizmalar (örneğin, teknoloji başarısız olursa son kullanıcının kullanımına sunulan ikincil bir yöntem) temel hizmetlerin reddedilmesini veya hatalı negatifler nedeniyle diğer zararların önlenmesine yardımcı olur.
Yaşlı yetişkinler için okullarda veya tesislerde kullanmayı dikkatlice göz önünde bulundurun. Yüz Tanıma API'si, 18 yaşın altındaki reşit olmayanları veya 65 yaşın üzerindeki yetişkinleri içeren verilerle yoğun bir şekilde test edilmedi. Kullanıcıların bu yaş gruplarının baskın olduğu ortamlardaki tüm senaryolar için hata oranlarını kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini öneririz.
Sağlıkla ilgili kararlar için kullanımı dikkatle göz önünde bulundurun. Yüz Tanıma API'si yüz algılamaları, öznitelikler ve tanımalar gibi olası sonuçlar sağlar. Veriler sağlık hizmetleriyle ilgili kararlar almak için uygun olmayabilir.
Ortak alanlarda kullanımı dikkatli bir şekilde göz önünde bulundurun. Genel alanlardan veri toplamayı en aza indirmek için, kamera konumlarını ve yerlerini değerlendirip ilgi alanı açılarını ve bölgelerini ayarlayın. Sokaklar ve parklar gibi kamusal alanlardaki aydınlatma ve hava durumu, yüz sistemlerinin performansını önemli ölçüde etkileyecektir ve yüz sistemlerinin kamusal alanlarda kullanıldığına ilişkin etkili bir açıklama sağlamak son derece zordur.
Yasal ve mevzuatla ilgili dikkat edilmesi gerekenler: Kuruluşların, her sektörde veya senaryoda kullanıma uygun olmayan Döküm Araçları ve çözümleri kullanırken olası belirli yasal ve mevzuat yükümlülüklerini değerlendirmesi gerekir. Buna ek olarak, DökümHane Araçları veya çözümleri için tasarlanmamıştır ve geçerli hizmet koşullarında ve ilgili kullanım kurallarında yasaklanan şekillerde kullanılamaz.