bursa escort bursa escort bursa escort bursa escort bursa escort bursa escort bursa escort istanbul escort istanbul escort istanbul escort vtunnel
Bugun...



EFF‘nin Sokak Duzeyinde Gozetim yazı dizisinden:Yüz tanıma

Tarih: 01-03-2018 22:50:18 Güncelleme: 02-03-2018 23:19:18 + -


Yüz tanıma, bireyin yüzünü kullanarak kimliğini tespit veya teyit etme yöntemidir. Yüz tanıma sistemleri, fotoğraflardan, videolardan veya gerçek zamanlı olarak insanların kimliklerini tespit etmek için kullanılabilir. Aynı zamanda kolluk kuvvetleri de polis noktalarında mobil cihazları kullanarak kimlik tespiti yapabilir.


EFF‘nin Sokak Duzeyinde Gozetim yazı dizisinden:Yüz tanıma

Yüz tanıma

EFF‘nin Sokak Duzeyinde Gozetim yazı dizisinden

Yüz tanıma, bireyin yüzünü kullanarak kimliğini tespit veya teyit etme yöntemidir. Yüz tanıma sistemleri, fotoğraflardan, videolardan veya gerçek zamanlı olarak insanların kimliklerini tespit etmek için kullanılabilir. Aynı zamanda kolluk kuvvetleri de polis noktalarında mobil cihazları kullanarak kimlik tespiti yapabilir.

Fakat yüz tanıma verileri, insanları işlemedikleri suçlarla ilişkilendirmek gibi hatalara yol açabilir. Yüz tanıma yazılımı, bilhassa Afro-Amerikanları ve diğer etnik azınlıkları, kadınları ve gençleri tespit etmekte kötü ve belli grupları tanımlarken sık sık yanlış tespitler yapmakta veya hiç tanımlayamamaktadır.

Ayrıca, yüz tanıma ifade özgürlüğünü kullanan kişileri hedef göstermek için de kullanılmıştır. Yakın gelecekte, yüz tanıma teknolojisi muhtemelen çok daha yaygın olacaktır. Bu teknoloji bireyin dışarıdaki her hareketini, araçları plakalarından tespit eder gibi, takip etmek için kullanılabilir. Gerçek zamanlı yüz tanıma şimdiden diğer ülkelerde kullanılmakta ve hatta Birleşik Devletler’de de spor etkinliklerinde kullanılmaktadır.

Yüz tanıma sistemleri, insanın yüzündeki spesifik, ayırt edici detayları kullanır. Gözlerin arasındaki mesafe veya çenenin şekli gibi bu detaylar, matematiksel ifadelere dönüştürülüp yüz tanıma veri tabanındaki diğer yüzlerle karşılaştırır. Belirli bir yüzün verileri genellikle “yüz şablonu” diye bilinir ve sadece bir yüzü diğerlerinden ayırt edebilecek detayları içerdiğinden fotoğraftan farklıdır.

Bazı yüz tanıma sistemleri, bilinmeyen kişiyi birebir eşleştirmekten ziyade bilinmeyen kişi ile veri tabanındaki yüz şablonlarını karşılaştırıp, yaklaşık eşleşme skorunu hesaplamak için tasarlanmıştır. Bu sistemler sadece tek bir sonuç getirmek yerine birkaç olası eşleşmeyi, doğru eşleşme ihtimaline göre sıralar.

Yüz tanıma sistemleri zayıf aydınlatma, düşük çözünürlük ve uygunsuz görüş açısı (örneğin kişi aşağı bakarken yukarıdan çekilmiş bir fotoğraf) gibi zorlu koşullar altında kişileri tespit etme becerileri bakımından farklılık gösterir.

Söz konusu hatalar olduğunda, anlayabilmek için iki temel kavram vardır:

Yüz tanıma sistemi, bir yüzü, veritabanında olduğu halde, eşleştiremediğinde sonuç “yanlış negatif” olur. Diğer bir deyişle sistem sorguya yanıt olarak hatayla sıfır sonuç gönderir.

Yüz tanıma sistemi, bir yüzü, veri tabanındaki bir yüzle eşleştirmesine rağmen eşleştirme yanlış ise bu da “yanlış pozitif” olur. Polis memuru Joe’nun resmini yüklediğinde sistemin “Bu Jack” demesi gibi.

Bir yüz tanıma sistemini araştırırken “yanlış pozitif” ve “yanlış negatif” oranlarına bakmak önemlidir çünkü neredeyse her zaman bir el değiştirme vardır. Örneğin, telefonunuzun kilidini açmak için yüz tanımayı kullanıyorsanız sistemin sizi tespit etmekte birkaç defa başarısız olması (yanlış negatif) başka insanları siz olarak tanımlayıp (yanlış pozitif) telefonunuzun kilidini açmasına izin vermesinden iyidir. Yanlış tanımlamanın sonucu, masum bir insanın hapse girmesi olacaksa sistem asgari yanlış pozitif verecek kadar tasarlanmalıdır.

 

KOLLUK KUVVETLERİ YÜZ TANIMAYI NASIL KULLANIYOR

Kolluk kuvvetleri, yüz tanımayı rutin polis işlerinde gittikçe daha sık kullanıyor. Polis, tutuklulardan portreleri toplayıp yerel, eyalet ve federal yüz tanıma veritabanlarında karşılaştırıyor. Bir kez tutuklunun fotoğrafı çekildiğinde, portresi bir veya daha fazla veritabanında yer alır ve polisin yapacağı her soruşturmada taranmak için uygun olur.

Böylece kolluk kuvvetleri bu devasa fotoğraf veri tabanını kullanarak sosyal medyadan, CCTV’lerden, trafik kameralarından, hatta insanların açık alanda kendilerini çektikleri fotoğraflardan bile insanların kimliklerini tespit edebilir. Aynı zamanda illegal aktivitelerde bulunduğundan şüphelenilen yüzler gerçek zamanlı olarak ‘etkin liste(hot list)’deki insanlarla karşılaştırılabilir.

Mobil yüz tanıma, polis memurlarının akıllı telefonlar, tabletler veya diğer taşınabilir cihazlarla, açık alanda sürücünün veya yayanın fotoğrafını çekip fotoğrafı, ivedilikle, bir veya daha fazla yüz tanıma veritabanında kimlik tespiti için aratmasına izin veriyor. Örneğin, San Diego’da, TACIDS (Taktiksel Kimlik Tespiti Sistemi) yaklaşık 25 karakolun kolluk kuvvetleri memurlarına insanları durdurup, tabletlerini veya telefonlarını kullanarak, bu insanların fotoğraflarını çekip ülkenin fotoğraf veritabanında aratmasına izin veriyor.

Yüz tanıma, havaalanlarında, gümrük geçişlerinde ve Olimpiyat Oyunları gibi etkinliklerde kullanıldı. Yüz tanıma, marketler ve stadyumlar gibi özel alanlarda da kullanılabilir fakat özel sektörde yüz tanımaya farklı kurallar uygulanabilir.

Yüz tanımanın bu kullanımlarını destekleyen, yerel, eyalet ve federal veri tabanlarıdır. Tahminlere göre Birleşik Devletler’deki tüm eyalet ve yerel kolluk kuvvetlerinin %25’i veya daha fazlası kendi veritabanlarında veya diğer ajansların veri tabanlarında yüz tanıma taraması yapabilir.

Governing Dergisi’ne göre, 2015 ve öncesinde en az 39 eyalet, kendi Motorlu Araçlar Departmanlarında (DMV) sahteciliği tespit etmek için yüz tanıma yazılımını kullandı. The Washington Post, 2013’te, bu eyaletlerden 26’sının, kolluk kuvvetlerine sürücü ehliyeti veritabanlarını araması veya aranmasını talep etmesi yetkisi verdiğini bildirdi, ancak bu sayı büyük ihtimalle zaman içinde arttı.

Veritabanları yerel seviyede de bulunabilir ve bu veritabanları çok büyük olabilir. Mesela, Florida’daki Pinellas İlçe Şerif Ofisi’nin veritabanı muhtemelen en büyük yüz analizi veritabanlarından biridir. Georgetown Üniversitesi’ndeki bir araştırmaya göre veritabanı 240’tan fazla ajansla ayda yaklaşık 8000 defa taranıyor.

Federal hükümetin çeşitli yüz tanıma sistemleri var fakat kolluk kuvvetleri için en kullanışlı olan FBI’ın, 30 milyondan fazla yüz tanıma kaydı bulunan, Yeni Nesil Kimlik Tespiti (Next Generation Identification) veritabanıdır. FBI, eyaletin ve yerel ajansların açık ve hızlı bir şekilde erişmesine izin verir, bundan kasıt federal düzeydeki hiç kimse bireysel aramaları denetleyemez.

FBI’ın ayrıca sadece Yüz Analizi, Karşılaştırma ve Değerlendirme (FACE) Servisleri üzerine yoğunlaşan bir takımı var. FBI devlet DMV’leri (Motorlu Araçlar Departmanı) ve Dışişleri Bakanlığı’ndaki 400 milyondan fazla suçlu olmayan insanların fotoğraflarına erişebilir.

Georgetown Üniversitesi, yüz tanımayı kullanan büyük sayılardaki DMV veritabanlarına, pasaport fotoğrafı Dışişleri Bakanlığı’nda bulunan Amerikalıların ve Birleşik Devletler vizesi olanların sayılarını dikkate alarak, Amerikalı yetişkinlerin yarısının bu yüz tanıma veri tabanlarından bir ya da daha fazlasına girdiğini hesapladı.

 

YÜZ TANIMAYI KİM SATIYOR

Idemia’nın (eski adıyla OT-Morpho veya Safran) yan kuruluşu olan MorphoTrust, Birleşik Devletler’deki yüz tanımanın ve diğer biyometrik tanımlama teknolojilerinin en büyük tedarikçilerinden biridir. MorphoTrust, devlet DMV’leri, federal ve eyalet kolluk kuvvetleri, sınır kontrolü ve havaalanları (TSA PreCheck dahil) ve Dışişleri Bakanlığı için sistemler tasarladı. Diğer yaygın tedarikçiler de 3M, Cognitec, DataWorks Plus, Dynamic Imaging Systems, FaceFirst ve NFC Global’dir.

 

YÜZ TANIMANIN YARATTIĞI TEHLİKELER

Kolluk kuvvetlerinin yüz tanıma verilerini toplaması kolayken vatandaşların bu durumu göz ardı etmesi güçtür. Yüzler her zaman herkese açıktır ve insanlar şifre değiştirir gibi yüzlerini değişemezler. Ajanslar arasında bilgi alışverişinin arttığını görüyoruz. Kameralar daha da güçleniyor ve teknoloji hızla gelişiyor.

Yüz tanıma verileri çoğunlukla daha yargıç önüne çıkmamış, suçluluğu veya masumluğuna karar verilmemiş insanların mugshot (gözaltında polis tarafından çekilen fotoğraf) fotoğraflarından elde edilir. Mugshot fotoğrafları, fotoğrafın sahibine suç yöneltilmemiş olsa bile, neredeyse asla veritabanlarından silinmez.

Yüz tanımanın sık kullanılmasına ve teknolojideki ilerlemeye rağmen yüz tanıma verilerinin hatalı olma eğilimi vardır. Hatta FBI, kendi mahremiyet değerlendirmesinde, sistemin aynı kişinin diğer fotoğraflarını doğru bir şekilde tespit etmek için yeteri kadar güvenilir olmayabileceğini ve yanlış tanımlamaların oranının artmasına neden olacağını kabul etti.

Veritabanlarındaki insanlar arttıkça yüz tanıma da kötüleşiyor. Çünkü dünyadaki bir çok insan birbirine benziyor ve benzer yüzler arttıkça eşleşme isabeti düşüyor.

Yüz tanıma yazılımı özellikle Afro-Amerikanları tespit etmekte başarısız. FBI’yla birlikte hazırlanan bir 2012 çalışması, Afro-Amerikanları tespitteki başarının diğerlerinden düşük olduğunu gösterdi. Yüz tanıma yazılımı diğer etnik azınlıkları, genç insanları ve kadınları da daha yüksek oranda yanlış tespit ediyor. Adli veritabanları, bazı ırksal önyargılı polis uygulamaları nedeniyle, orantısız sayılarda Afro-Amerikanları, Latinleri ve göçmenleri içeriyor. Dolayısıyla yüz tanıma teknolojisinin kullanımının beyaz olmayan insanlarda farklı etkileri var.

Bazıları, insani yedek kimlik tespitinin (bilgisayarın tespitlerini onaylayan bir insan) yalancı pozitifleri engelleyebileceğini savunuyor. Yine de, araştırma, özel eğitimden geçmemiş insanların, verilecek kararların neredeyse yarısında, gösterilenin eşleşme olduğu konusunda yanlış kararlar verdiğini gösteriyor. Ne yazık ki çok az sistemin potansiyel eşleşmeleri eleyecek özel eğitimli personeli var.

Yüz tanıma ifade özgürlüğünü kullanan insanları hedeflemekte kullanılabilir. Örneğin Freddie Gray’in ölümüyle ilgili protestolarda, Baltimore Polis Departmanı sosyal medyadaki fotoğrafları kullanarak protestocuların kimliğini tespit edip tutukladı.

Georgetown Center’ın, Mahremiyet ve Teknoloji üzerine hazırladığı bir raporda, analiz edilen 52 ajanstan sadece birinin -Ohio Adli Soruşturma Bürosu- bu teknolojiyi kullanarak ifade özgürlüğünü kullanan insanları tespit etmeyi açıkça yasaklayan bir yüz tanıma politikası var.

Çok az yüz tanıma sistemi suistimal için denetlenmektedir. Georgetown’ın incelediği, yüz tanımayı kullandığını kabul eden 52 ajanstan kamuya açık bir kullanım politikası olanlar %10’dan azdı. Sadece iki ajans (San Francisco Polis Departmanı ve Seattle bölgesindeki South Sound 911) teknolojinin satın alımını isabet eşiğine göre sınırlandırıyor. Sadece bir ajans -Michigan Eyalet Polisi- denetim sürecinin dokümantasyonunu sağlıyor.

Sıradan Amerikalıları, yüz tanıma teknolojisinin suistimalinden koruyan çok az önlem var. Genel olarak ajansların ve kolluk kuvvetlerinin insanların kimliklerini tespit etmek için arama izinlerine hatta suç işlendiğine dair bir şüpheye bile ihtiyaçları yok.

Illinois Biyometric Bilgi Mahremiyeti Yasası bu teknolojinin özel kullanımı için kişinin bilgilendirmesini ve rızasını gerektirir ama bu yasa sadece özel şirketleri etkileri kapsar, kolluk kuvvetleri bu yasaya tabi değildir.

EFF’IN YÜZ TANIMA ÜZERİNE ÇALIŞMALARI

Advertisements

Hem hükümetin hem özel şirketlerin kullandığı yüz tanımaya olan anlamlı kısıtlamaları destekliyoruz. Mahremiyet, Teknoloji ve Hukuka İlişkin Senato Alt Komitesinin yanı sıra Meclis Komitesi’nin Yüz Tanıma Teknolojisinin Kullanımı hakkındaki Gözetim ve Hükümet Reformu Oturumunda tanıklık ettik. NTIA face recognition multistakeholder process’e de katıldık ama şirketler yüz tanımadaki anlamlı kısıtlamalara uymadıklarından diğer NGO’larla birlikte terk ettik.

Yüz tanıma sistemleri hakkındaki önceden gizli olan bilgileri edinmek için ısrarla kamuya açık kayıtlar talep ettik. Yüz tanıma kayıtlarına erişmek için FBI’a dava bile açtık.

2015’te, EFF ve MuckRock, ülkedeki kolluk kuvvetlerinin satın aldığı çeşitli biyometrik teknolojiler hakkında bilgi almak için bir crowdsourcing kampanya başlattı. Minnesota ACLU’su (Amerikan Sivil Özgürlükler Birliği) ile birlikte, projedeki bir yerel katılımcının talep ettiği, Hennepin Eyaleti Şerifi Ofisi’nin yüz tanıma programıyla ilgili e-mail’lerinin kamuya açılmasını talep eden amicus dosya verdik.

EFF’nin Adli Davalari

EFF – ABD Adalet Bakanligi

Tony Webster – Hennepin Eyaleti ve Hennepin Eyaleti Şerifi Ofisi

Daha Fazla Bilgi İçin

The Perpetual Line-up

Face Recognition Technology: FBI Should Better Ensure Privacy and Accuracy (ABD Sayıştayı)

California Cops Are Using These Biometric Gadgets in the Field (EFF)

Face Recognition Performance Role of Demographic Information (IEEE)

Privacy Impact Assessment for the Facial Analysis, Comparison, and Evaluation (FACE) Services Unit (FBI)

 




Kaynak: Dünyadan çeviri-Saruhan Şen

Editör: yeniden ATILIM

Bu haber 178 defa okunmuştur.

FACEBOOK YORUM
Yorum

DİĞER Çeviri Haberleri

ÇOK OKUNAN HABERLER
SON YORUMLANANLAR
FOTO GALERİ
  • 2016 tarihi Diyarbakır Newroz'undan
    2016 tarihi Diyarbakır Newroz'undan
  • İstanbul'dan Şırnak'a '#Akşam7deBarışaSesVer' eylemleri büyüyor
    İstanbul'dan Şırnak'a '#Akşam7deBarışaSesVer' eylemleri büyüyor
  • İstanbul’da binlerin çığlığ;‘Saray savaş, halklar barış istiyor’
    İstanbul’da binlerin çığlığ;‘Saray savaş, halklar barış istiyor’
  • Güncel
    Güncel
  • Yitirdiğimiz,Dostlar,yoldaşlar...
    Yitirdiğimiz,Dostlar,yoldaşlar...
  1. 2016 tarihi Diyarbakır Newroz'undan
  2. İstanbul'dan Şırnak'a '#Akşam7deBarışaSesVer' eylemleri büyüyor
  3. İstanbul’da binlerin çığlığ;‘Saray savaş, halklar barış istiyor’
  4. Güncel
  5. Yitirdiğimiz,Dostlar,yoldaşlar...
FOTO GALERİ
VİDEO GALERİ
  • AFP'nin Afrin'den geçtiği görüntüler
    AFP'nin Afrin'den geçtiği görüntüler
  • Kardeş Türküler - Dom Dom Kurşunu / Mahzuniye Saygı
    Kardeş Türküler - Dom Dom Kurşunu / Mahzuniye Saygı
  • İşçi Sınıfının Anası: Jones Ana
    İşçi Sınıfının Anası: Jones Ana
  • 'Hesabı halk soracak' diyen HAZİRAN'cılara müdahale: Gözaltılar var
    'Hesabı halk soracak' diyen HAZİRAN'cılara müdahale: Gözaltılar var
  • Nazım Hikmet İşçilerimizin 1 Mayıs'ını Kutluyor!
    Nazım Hikmet İşçilerimizin 1 Mayıs'ını Kutluyor!
  • Kemal Sunal'ın sansürlenen 1 Mayıs sahnesi
    Kemal Sunal'ın sansürlenen 1 Mayıs sahnesi
  1. AFP'nin Afrin'den geçtiği görüntüler
  2. Kardeş Türküler - Dom Dom Kurşunu / Mahzuniye Saygı
  3. İşçi Sınıfının Anası: Jones Ana
  4. 'Hesabı halk soracak' diyen HAZİRAN'cılara müdahale: Gözaltılar var
  5. Nazım Hikmet İşçilerimizin 1 Mayıs'ını Kutluyor!
  6. Kemal Sunal'ın sansürlenen 1 Mayıs sahnesi
VİDEO GALERİ
YUKARI