Geçtiğimiz yılın sonunda ortaya çıkan ve bu sene tüm dünyayı etkisi altına alan koronavirüs sebebiyle insanlar günlük hayatlarında tedbirler almaya başladı. Bu tedbirlerin en başında ise virüsten korunmak için kullanılan maskeler gelmekte. Bugün NIST’in (National Institues of Science and Technology) yayımladığı bir raporda, araştırmacılar koruyucu maskeler kullanan insanların yüz tanıma algoritmalarını yanıltıyor olma ihtimalini değerlendirmeye çalıştı. Panasonic, Canon ve Tencent gibi 89 büyük firmanın ticari yüz tanıma algoritmaları ile testler yapıldı. Bu algoritmalarla yapılan maskeli fotoğraf denemelerinde modellerin %5 ila %50 hata oranına sahip olduğu tespit edildi.
Bir NIST bilgisayar bilimcisi ve aynı zamanda raporun yazarlarından olan Mei Ngan yaptığı açıklamada “Salgının gelmesiyle birlikte yüz tanıma algoritmalarının maskeli yüzleri nasıl algılayacağını çözmemiz gerekiyor. İlk olarak pandemi öncesi geliştirilen yüz tanıma algoritmalarının maskeli fotoğraflar ile test edip sonuçları analiz ettik. Bu yazın sonlarında pandemi sonrası ortaya çıkan, maske ile yüz tanıma sistemlerini test ve analiz edeceğiz.” ifadelerini kullandı.
NIST Farklı Metotlar Denedi
NIST’in yürüttüğü Yüz Tanıma Satıcısı Testi (FRVT) programı, Ulusal Güvenlik Bakanlığı Bilim ve Teknoloji müdürlüğü, Biyometrik Kimlik Yönetimi Ofisi ve Sınır Koruması Ofisi’nden destek almakta olan bir proje. NIST, algoritmaları ilk olarak telefonların kilidini açma ve pasaport doğrulama işlemlerinde kullanılan “bire-bir” karşılaştırma metodu ile denedi. Algoritmalar kişinin maskeli fotoğrafını, kişinin başka fotoğrafları ile karşılaştırabildi. Fakat FRVT’de kullanılan 6 milyon insan yüzü arasından bu yüzleri tanıyamadılar.
“Maskeler yüz tanıma algoritmalarını yanıltıyor mu?” sorusuyla araştırmalarına başlayan ekip gerçek hayatta farklı maskeler kullanıldığını tespit etti. Ekip renk ve burun kapsama alanı farklılıklarından dokuz farklı maske varyantı buldu. Maskeler siyah ve mavi renkler ile gösterildi.
Araştırmaya göre maskelenmiş yüzler algoritma doğruluğunu önemli ölçüde azalttı. Maskesiz fotoğraflar ile %0.3 gibi mükemmel bir hata oranına sahip olan en iyi yüz tanıma algoritmalarının hata oranları maskeli fotoğraflarda %5’lere çıktı. Diğer algoritmalarda ise %20 ve %50 arasında seyretti.
Buna ek olarak algoritmalar maskeli yüzleri işleyemedi. Yani etkili karşılaştırma yapabilmek için yüzlerden özellikleri tespit edip alamadılar. Bir maske ne kadar burnu kaplarsa hata oranı da o kadar yükselmekte. Hata oranları mavi, yuvarlak cerrahi maskeler ve yuvarlak siyah maskelerde daha düşük çıktı. Mei Ngan açıklamasında “Yüz maskelerine olan hassasiyet konusunda yeni çalışmaları beklemekteyiz.” ifadelerine yer verdi.
Yeni normalde kullandığımız maskelerin hayatımızda daha ne kadar yer alacağı belli değil. Teknoloji de yeni normale ayak uydurdu ve gelişimini bu alana yöneltti.
