Yüz Tanıma Sistemi Nedir, Nasıl Çalışır?

Yüz tanımayla kimlik doğrulama sistemleri güvenlikte ve operasyonel verimlilikte öne çıkıyor. Yüz tanıma teknolojisi hızlı, temassız ve güvenilir özellikleri sayesinde kurumların kimlik doğrulama süreçlerini modernize ederek güvenliği artırıyor ve iş süreçlerini kolaylaştırıyor.

Yüz Tanıma Sistemi Nedir?

Yüz tanıma sistemi insan yüzünün özelliklerini tespit edip analiz ederek kişiyi dijital ortamda tanımlar. Yüz tanıma sistemi günümüzde yapay zeka ve derin öğrenme algoritmalarıyla gelişimini sürdüren biyometrik doğrulama mekanizmasıdır. 

Yüz tanıma teknolojisi her insanın yüzündeki 80’den fazla benzersiz noktayı (göz çukurları arasındaki mesafe, burun genişliği, çene hattı yapısı, yanak kemiklerinin konumu gibi) dijital haritalama ile kaydeder 

Yapılan haritalar kişiye özel matematiksel formüllere dönüştürülerek benzersiz bir “yüz parmak izi” oluşturur. İlk etapta askeri ve güvenlik amacıyla geliştirilen teknoloji artık insan kaynakları yönetimi ve perakende sektörü gibi pek çok alanda kullanılır.

Yüz Tanıma Sistemleri Nasıl Çalışır?

Yüz Algılama Aşaması

Yüz tanıma sistemleri görüntüden bir insan yüzünün varlığını tespit eder. Gelişmiş algoritmalar ortamda bulunan diğer nesnelerden farklı olarak insan yüzünün oval şekil, simetrik yapı, göz-burun-ağız konumları gibi karakteristik özelliklerini tarayarak yüz bölgesini belirler. 

Yüz algılama aşamasında sistem farklı açılardan, mesafelerden ve ışık koşullarında bile yüzü tanıyabilecek şekilde optimize edilir.

Algılama teknolojisi Viola-Jones algoritması gibi geleneksel yöntemlerden, günümüzün Evrişimli Sinir Ağları (CNN) tabanlı derin öğrenme sistemlerine kadar evrilmiştir. 

Modern sistemler yüzün kısmen göründüğü, düşük ışık koşullarında ya da maske/gözlük gibi aksesuarlar kullanıldığında dahi %97’ye varan doğruluk oranıyla algılama yapar.

Özellik Çıkarma ve Analiz

Yüz algılandıktan sonra sistem bu yüzün ayırt edici özelliklerini çıkarmaya başlar. Yüz üzerindeki belirli noktalar (göz köşeleri, burun ucu, dudak kenarları, kaş çizgisi, çene hattı vb.) arasındaki mesafeler ve açılar hassas biçimde ölçülür. 

Modern sistemler 80-200 arası noktayı analiz ederek ayrıntılı bir yüz haritası çıkarır. Özellik çıkarma algoritmaları, geleneksel Gabor dalgacıkları ve Yerel İkili Örüntüler (LBP) gibi yöntemlerden, DeepFace ve FaceNet gibi derin öğrenme modellerine kadar uzanır. 

Derin öğrenme (deep learning) modelleri yüzün farklı koşullardaki görünümlerini de öğrenerek, yaşlanma, ifade değişikliği, sakal/makyaj durumu gibi değişkenlere rağmen yüz tanıma başarısını korur.

Dijital Veriye Dönüştürme

Yüz analizi yapıldığında elde edilen bilgiler sayısal bir veri formatına dönüştürülür. Oluşturulan veri formatı “yüz imzası” veya “yüz vektörü” olarak adlandırılır. Yüz vektörü genellikle 128-256 boyutlu bir vektördür. 

Bu matematiksel temsil, fiziksel yüzün dijital karşılığı olarak işlev görür ve veritabanında saklanabilir, karşılaştırılabilir hale gelir. 

Dönüştürme işlemi yüzün fiziksel özelliklerini yansıtan, doğrudan yüzün görselini içermeyen bir kod dizisine dönüştürür. Bu sayede orjinal fotoğrafa geri dönüştürülemez ve veri güvenliği sağlanır. Bu işlem sırasında çok küçük boyutlarda veri depolanabilir. Yüz vektörü yaklaşık 4-8 KB yer kaplar.

Karşılaştırma ve Eşleştirme

Son olarak elde edilen yüz vektörü veritabanındaki kayıtlarla karşılaştırılır. Eşleştirme için “benzerlik skoru” hesaplanır. İki yüz vektörü arasındaki matematiksel mesafeyi ifade eden benzerlik skoru belirli değerinin üzerinde ise sistem eşleşme olduğuna karar verir.

Yüz tanıma sistemlerinde karşılaştırma, saniyede milyonlarca kayıt arasında yapılır ve işlem milisaniyeler içinde tamamlanır. Gelişmiş sistemler olası eşleşmeler arasında güven skoru da üreterek karar vermeyi kolaylaştırır.

Yüz Tanıma Sistemi Nerelerde Kullanılır?

İnsan Kaynakları ve İşyeri Güvenliği

İnsan kaynakları departmanları yüz tanıma sistemlerini çeşitli operasyonel süreçlerde kullanır. Çalışanların işe giriş-çıkışlarının kayıt altına alınmasında, güvenlik protokollerinde yüz tanıma sistemi tercih edilebilir.

Personel devam takibi geleneksel kart basma veya parmak izi okutma sistemlerinin yerini almaktadır. Yüz tanıma tabanlı devam takip sistemleri çalışanların fiziksel teması olmadan, kamera önünden geçmeleriyle giriş ve çıkışlarını kaydedebilir.

Erişim kontrolü şirket içindeki hassas bölgelere (server odaları, ArGe laboratuvarları, yönetim katları) yalnızca yetkili personelin girebilmesini sağlar. 

Fiziksel anahtarların veya giriş kartlarının kaybolma, çalınma veya paylaşılma riskini ortadan kaldırır. Sistem kimin nerede, ne zaman bulunduğuna dair kayıtlar tutarak olası güvenlik ihlallerinin araştırılmasını sağlar.

İşyeri güvenliği uygulamaları tehlikeli makinelerin bulunduğu üretim sahalarında önem taşır. Sistem yalnızca eğitimli ve yetkili personelin belirli ekipmanları kullanmasına izin vererek iş kazası risklerini aza indirir. 

Yüz tanıma teknolojisi sayesinde çalışanların koruyucu ekipman (baret, gözlük, maske) kullanımı da denetlenebilir.

Günlük Yaşamda Yüz Tanıma

Yüz tanıma teknolojisi günlük yaşamımızın çeşitli alanlarında da kullanılıyor. Yüz tanıma sistemi akıllı telefonların kilit açma mekanizmaları ve alışveriş deneyimleri gibi birçok alanda kullanıcı deneyimini iyileştirir.

Mobil cihazlarda yüz tanıma 2017’de Apple’ın Face ID teknolojisiyle oldukça yaygın bir hale geldi. Akıllı telefonların %65’inden fazlası bu teknolojiyi kullanıyor. Kullanıcılar şifre girme zahmetinden kurtularak saniyeler içerisinde cep telefonlarının kilidini açabiliyorlar. 

Perakende sektöründe yüz tanıma genellikle müşteri deneyimini kişiselleştirmek için kullanılır. Mağazaya giren müşterinin daha önceki alışveriş tercihleri tanınarak, kişiye özel indirimler ve öneriler sunulabilir. 

Amazon Go gibi kasasız mağaza konseptleri de yüz tanıma teknolojisiyle müşterilerin alışverişlerini otomatik olarak faturalandırabilir.

Kamu Güvenliği ve Denetim

Yüz tanıma teknolojisinin en yaygın kullanım alanlarından biri de kamu güvenliği ve denetim mekanizmalarıdır. Kolluk kuvvetleri, sınır kontrolü ve kayıp kişilerin bulunması gibi önemli görevlerde yüz tanıma teknolojisinden faydalanılır.

Kolluk kuvvetleri şüphelilerin kimlik tespitinde yüz tanıma sistemlerini aktif olarak kullanır. Kamera kayıtlarından elde edilen görüntüler, polis veritabanındaki kayıtlarla karşılaştırılarak şüphelilerin tespit edilmesini mümkün hale getirir.

Havalimanları ve sınır kontrol noktaları, yolcu kimlik doğrulamasında yüz tanıma sistemlerini yaygın olarak kullanır. Bu teknoloji pasaport kontrollerini hızlandırır ve sahte kimlik kullanımını engeller. Dubai Havalimanı’nda uygulanan “Smart Gates” sistemi, yolcu işlem süresini ortalama 7-9 saniyeye düşürmüştür.

Kayıp kişilerin bulunmasında yüz tanıma teknolojisi, özellikle çocuklar ve yaşlılar için hayat kurtarıcı rol oynamaktadır. Kaybolan kişinin fotoğrafı sisteme yüklenerek, şehir kameralarından elde edilen görüntülerle eşleştirme yapılabilir. 

Yüz Tanıma Teknolojisinin Avantajları

Yüz tanıma teknolojisi çeşitli avantajlar sunar:

• Güvenlik seviyesi: Yüz biyometrisi kolayca kopyalanamayan veya paylaşılamayan bir doğrulama mekanizması sunar. Şifre, kart veya anahtar gibi fiziksel araçların kaybolma, çalınma veya paylaşılma riskleri ortadan kalkar.
• Temassız kimlik doğrulama: Kullanıcıların herhangi bir cihaza dokunmasına gerek kalmadan kimlik doğrulaması yapılabilir. 
• Ölçeklenebilir verimlilik: İnsan kaynakları departmanlarında binlerce çalışanın devam takibi manuel sistemlere göre çok daha hızlı ve hatasız yapılabilir.
• Entegrasyon kolaylığı: Modern yüz tanıma sistemleri mevcut ERP, HRIS (İnsan Kaynakları Bilgi Sistemi) ve güvenlik sistemleri ile entegre edilebilir. Bu sayede veri bütünlüğü korunur ve operasyonel süreçler hızlanır.
• Kullanıcı dostu deneyim: Çalışanlar için şifre, kart veya parmak izi gibi doğrulama yöntemlerini hatırlama veya taşıma zorunluluğu ortadan kalkar. Sadece kamera önünden geçmek, kimlik doğrulaması için yeterli olacaktır.
• Gerçek zamanlı izleme ve raporlama: Sistemler çalışan giriş-çıkış saatlerini, yetkisiz giriş denemelerini ve diğer güvenlik olaylarını gerçek zamanlı olarak raporlayabilir. Bu sayede insan kaynakları ve güvenlik yöneticileri proaktif önlemler alabilir.

Yüz Tanıma ve Veri Güvenliği: KVKK ve GDPR Uyumluluğu

Yüz tanıma teknolojisi kişisel verilerin korunması açısından özel önem taşır. Biyometrik veriler, Türkiye’deki Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve Avrupa Birliği’nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) kapsamında “özel nitelikli kişisel veri” olarak sınıflandırılır.

KVKK göz önünde bulundurulduğunda yüz tanıma sistemlerinin kullanımı için açık rıza alınması zorunludur. İnsan kaynakları departmanları çalışanlardan bu teknolojinin kullanımına ilişkin aydınlatılmış onam formu almalıdır. 

Ayrıca bu sistemleri kullanan firmalar verilerin işlenme amacını, saklama süresini ve güvenlik önlemlerini açıkça belirtmelidir. 

KVKK’nın 6. maddesine göre biyometrik veriler ancak veri sahibinin açık rızasıyla veya kanunlarda öngörülen hallerde işlenebilir.

GDPR açısından bakıldığında yüz tanıma verileri Madde 9 kapsamında “özel kategorili kişisel veri” olarak değerlendirilir. Yüz tanıma verilerinin işlenmesi için sıkı koşullar getirilmiştir:

• Veri işleme faaliyetinin yasal dayanağı net olarak belirtilmeli, 
• Veri saklama süreleri sınırlandırılmalı,
• Veri minimizasyonu ilkesi gözetilmelidir. 

İnsan kaynakları için önerilen veri güvenliği yaklaşımları:

• Yüz tanıma verilerini yalnızca gerekli olan süre boyunca saklayın.
• Verileri şifreli formatta depolayın ve erişimi sınırlandırın.
• Düzenli güvenlik denetimleri ve penetrasyon testleri yapın.
• Çalışanlara verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda şeffaf bilgilendirme yapın.
• Sistemden çıkış yapan çalışanların verilerini yasal süre sonunda tamamen silin.

İnsan Kaynakları için Yüz Tanıma Sistemi Seçerken Dikkat Edilmesi Gerekenler

İnsan kaynakları departmanları için doğru yüz tanıma sistemini seçerken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar vardır. 

Sistem seçiminde göz önünde bulundurulması gereken faktörler şunlardır:

• Doğruluk oranı mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır. Yanlış kabul oranı (FAR) ve yanlış red oranı (FRR) dengesi, sistem güvenilirliğinin önemli belirleyicileridir. 
• Sistem demo sürecinde farklı ortam koşullarında, farklı ışıklarda ve çeşitli demografik gruplar üzerinde test edilmelidir.
• İdeal bir sistem, yüzlerce veya binlerce kullanıcıyı yönetilmeli ve çoklu lokasyonlarda senkronize çalışacak şekilde olmalıdır. 
• Gelecekteki büyüme planlarınızı göz önünde bulundurarak, en az 5 yıllık tahmine uygun kapasite seçilmelidir.
• Kullanıcı eğitimi ve değişim yönetimi süreci, yeni sistemin benimsenmesi için büyük önem taşır. 
• Çalışanların yeni teknolojiye adaptasyonu için kapsamlı eğitim programları planlayıp, sistem kullanımıyla ilgili açık yönergeler hazırlayarak süreci kolaylaştırabilirsiniz. 
• İlk kullanım döneminde teknik destek ekibinin hazır bulunması, olası sorunların hızla çözülmesi için önemlidir.
• Mevcut sistemlerle olan entegrasyon seçenekleri, operasyonel verimliliği doğrudan etkiler. Seçilecek yüz tanıma sistemi, kurumunuzun HRIS, ERP, bordro ve zaman takip sistemleriyle uyumlu çalışabilmelidir. 
• API desteği, açık veri formatları ve esnek entegrasyon seçenekleri önem taşır.

Maliyet analizi sadece başlangıç yatırımını değil, toplam sahip olma maliyetini (TCO) içermelidir. 

Bu kapsamda:

• Donanım maliyetleri (kameralar, sunucular)
• Yazılım lisans bedelleri
• Kurulum ve yapılandırma giderleri
• Eğitim masrafları
• Yıllık bakım ve destek ücretleri
• Enerji tüketimi
• Olası yükseltme maliyetleri değerlendirilmelidir.

Özgür Zaman insan kaynakları ve işyeri güvenliğinde kullanım için ideal yüz tanıma sistemi cihazları sunar. ZKTeco ve Soyal modelleri hızlı tanıma, çoklu biyometrik destek (parmak izi, kart okuyucu) ve yüksek güvenlik özellikleriyle operasyonel verimliliği artırabilir. 

Yüz Tanıma Sistemiyle İlgili Sıkça Sorulan Sorular

Yüz Tanıma Sistemi, Gözlük, Sakal Veya Makyaj Gibi Değişikliklerden Etkilenir Mi?

Modern yüz tanıma sistemleri, gözlük, sakal, hafif makyaj gibi değişikliklerden minimum düzeyde etkilenir. Gelişmiş algoritmalar yüzün değişmeyen temel özelliklerine odaklanarak doğru tanıma yapabilir. Ancak tamamen tanınmayı engelleyen aksesuarlar sistemin doğruluğunu düşürebilir.

Yüz Tanıma Sistemi Kullanmak İçin Çalışanlardan Nasıl İzin Alınmalıdır?

Yüz tanıma sistemi uygulamadan önce, çalışanlara açık ve anlaşılır bir bilgilendirme yapılmalıdır.

Yapılan bilgilendirmeler verilerin hangi amaçla kullanılacağını, nasıl korunacağını, ne kadar süre saklanacağını ve çalışanların haklarını içermelidir. KVKK kapsamında “Açık Rıza Metni” hazırlanmalı ve çalışanlardan yazılı onay alınmalıdır. Alternatif kimlik doğrulama yöntemleri de sunularak çalışanların tercih hakları korunabilir.

Yüz Tanıma Sistemi Mesai Takibi ve Mesai Hesaplamalarında Kullanılabilir Mi?

Yüz tanıma tabanlı devam takip sistemleri çalışanların işe giriş-çıkış zamanlarını otomatik ve hatasız biçimde kaydederek mesai saatlerinin doğruluğunu artırır. Ayrıca fazla mesai hesaplamalarında referans alınabilecek güvenilir veri seti oluşturur. Bu veriler bordro sistemleriyle entegre edilebilir.

Yüz Tanıma Sisteminin Yatırım Getirisi Nasıl Hesaplanır?

Yüz tanıma sisteminin yatırım getirisi hesaplamasında şu faktörler dikkate alınmalıdır:

• Personel devam takibindeki doğruluk artışı ve sağlanan tasarruf
• Güvenlik personeli ihtiyacındaki azalma
• Kart basma ve imza gibi sistemlerin oluşturduğu maliyetlerinin azaltılması
• Veri giriş hatalarının azalmasıyla oluşan verimlilik artışı
• Yetkisiz erişimlerin önlenmesiyle sağlanan güvenlik iyileştirmesi
• Çalışan deneyiminin iyileşmesiyle artan memnuniyet ve bağlılık
• İş kazası risklerinin azalmasıyla oluşan sigorta primi tasarrufları

Ortalama bir orta ölçekli işletmede, yüz tanıma sistemi yatırımının geri dönüş süresi 12-18 ay arasında değişebilir.