Yüz tanıma

Açılış

Teklif dosyasının kapağında bir turnike fotoğrafı vardı, altında tek cümle: "Kart yok, kuyruk yok, yüzünüz yeter."

Tuncay Bey dosyayı Murat Bey'in masasına bırakırken vardiya değişimini anlattı. Sabah altıda kart okuyucunun önünde dört dakikalık kuyruk oluşuyordu. Her hafta birkaç kişi kartını evde unutuyordu, geçen ay da bir işçi gelmeyen arkadaşının kartını okutmuştu. Güvenlik firması ana kapıdaki iki turnikeyi kameralı olanlarla değiştirmeyi öneriyordu. Çalışanlar bir kez fotoğraf çektirecek, turnike kameraya bakan yüzü altı yüz kırk kişilik listede arayacak, bulursa kapıyı açacaktı.

İkinci sayfa "kara liste" adlı bir eklentiyi anlatıyordu. Aynı yazılım otopark girişindeki kamerayı da izleyecek, fabrikaya girişi yasaklanmış birini görürse güvenlik kulübesine uyarı gönderecekti. Listeye kimin gireceğine fabrika karar verecekti. Sayfanın altında kapaktaki sayı tekrar ediyordu: "Doğruluk yüzde doksan dokuz virgül dokuz."

Aynur Hanım iki sayfayı zımbadan ayırıp masaya ayrı ayrı koydu. "Birinde kapı açılıyor, ötekinde biri güvenliğe çağrılıyor. Doğrulukları nasıl aynı çıkmış?"

Murat Bey, kilitli klasör açıldığında tedarikçiye sorduğu soruyu hatırladı: pozitif hangisi? Turnikede yanılmak bir yabancının içeri girmesi demekti, ya da bir işçinin kapıda ikinci kez kameraya bakması. Kara listede yanılmak, hiçbir şey yapmamış birinin güvenlik görevlisinin karşısına çıkarılmasıydı. Satış müdürü Nurten Hanım sayfanın kenarına küçük bir not düşmüştü: müşteri ziyaretçileri de otopark kamerasının önünden geçiyor.

Dosyada bu hataların hiçbirine ait bir sayı yoktu.

Tek fikir

Yüz tanıma, iki yüzü özetleyen sayı dizilerini karşılaştırıp puanı bir eşikle keser. Aynı eşik, tek bir kayıtla karşılaştırmada ve uzun bir listede aramada çok farklı sayıda yanlış eşleşme üretir; hatanın bedeli de kimin üzerinde kullanıldığına göre değişir.

Nasıl çalışır

Ders 1.5'te telefonun yüz kilidini biyometrik doğrulama olarak tanımlamıştık: cihaz, kameradaki yüzü tek bir kayıtla karşılaştırır ve "bu, kayıtlı kişi mi?" sorusuna evet ya da hayır der. Bu ders aynı makinenin içini açıyor.

Sistemin içinde hiçbir kişi bulunmaz. Ders 10.2'deki görüntü sınıflandırıcısının her sınıf için bir çıktısı vardı; fabrikadaki altı yüz kırk kişi için altı yüz kırk çıktılı bir ağ kurulmaz. Yüzü sayı dizisine çeviren ağ, geliştiricinin elindeki kimlik etiketli milyonlarca fotoğrafla bir kez eğitilir. Eğitimin amacı, aynı kişinin farklı fotoğraflarından çıkan dizilerin birbirine yakın, farklı kişilerinkinin uzak düşmesidir. Fabrikaya yeni bir işçi başladığında ağ yeniden eğitilmez; işçinin fotoğrafından bir dizi çıkarılıp listeye eklenir.

Karar, puan ile eşik arasında verilir. Aynı kişiye ait çiftlerin puanları yüksek bir tepede, farklı kişilere ait çiftlerinkiler alçak bir tepede toplanır, ama iki tepenin etekleri üst üste biner. Ders 7.4'teki eşik bu iki eteğin arasında bir yere konur ve iki hata oranını birlikte belirler.

Ders 1.5'teki "milyonda bir", rastgele bir yabancı için hesaplanmış bir yanlış eşleşme oranıydı. Firmanın yüzde doksan dokuz virgül dokuzu hangi oran olduğunu söylemiyordu.

Turnikenin teklifi Ders 1.5'teki kilitten bir noktada ayrılıyordu: işçi kart göstermeyecekti. Kart olsaydı yüz, kartın sahibinin tek kaydıyla karşılaştırılırdı. Kart olmayınca soru "bu, iddia ettiği kişi mi?" olmaktan çıkıp "bu, listedeki herhangi biri mi?" olur.

Bire çok aramada liste uzunluğu kadar karşılaştırma yapılır ve her biri küçük bir yanlış eşleşme şansı taşır.

Sabit eşik burada ikinci kez önem kazanır. Bir grubun yanlış eşleşme oranı on kat yüksekse, aynı on bin kişilik listede o gruptan bir kişinin her aramasında beklenen yanlış aday sayısı bire çıkar ve en az bir yanlış adayın gelme olasılığı yaklaşık yüzde altmış üçe yükselir. Yüz katta beklenen sayı ondur. Eşik herkes için aynıdır; yanlış alarmlar herkese eşit dağılmaz.

Sahada

Nerede yanılır

Bir yüz tanıma sisteminin en sık yanıldığı yer, satıcının sınama koşulu ile kurulduğu yerin koşulu arasındaki boşluktur. NIST raporundaki görüntülerin üçü, ışığı ve duruşu standartlara uygun portrelerdi; dördüncüsü sınır kapısında hızla çekilmiş, standarttan sapan fotoğraflardı ve yanlış eşleşmemeler orada belirgin biçimde yükseldi. Otopark kamerası ise sürücüyü ön camın arkasından, yandan, gece çeker.

Kara listenin bir yanılgısı daha vardır ve Ders 7.6'dan tanıdıktır. Yasaklı birinin kapıya gelmesi nadirdir; otopark kamerasının önünden ise her gün yüzlerce masum yüz geçer. Taban oranı bu kadar düşükken, küçük bir yanlış eşleşme oranı bile uyarıların çoğunu yanlış alarm yapar. Birkaç hafta boşa koşan görevli uyarıya bakmayı bırakabilir.

Tartışmanın kendisi de yanılabilir. Yüz tanımadaki önyargı konuşulurken en çok anılan çalışma aslında yüz tanımayı ölçmedi.

İki çalışma birbirini yalanlamaz, farklı makineleri ölçer: bir sınıflandırıcının hatası, aynı yüz üzerinde çalışan bir eşleştiricinin hatası sayılmaz.

Uygulama

Güvenlik firmasının iki sayfasını hesapla ayıracaksın. Sayılar kurgusal.

1. Her karşılaştırmada yanlış eşleşme oranı yüz binde bir. Kartlı turnikede yüz, kartın sahibinin tek kaydıyla karşılaştırılır. Başkasının kartını alan bir yabancının bir denemede kapıyı açma olasılığını yaz.
2. Kartsız turnikede yüz altı yüz kırk kişilik listede aranır. Listede olmayan bir yabancı için beklenen yanlış eşleşme sayısını bul ve bunu "kaç denemede bir" diye söyle.
3. Kara listede kırk kişi var, kapıdan günde bin iki yüz geçiş yapılıyor. Bir geçişte yaklaşık yanlış uyarı olasılığını, günlük ve üç yüz iş günlük yanlış uyarı sayısını hesapla.
4. Yasaklı biri yılda iki kez kapıya gelsin ve sistem onu yüzde doksan dokuz olasılıkla yakalasın. Bir yılın uyarılarından kaçının gerçek olduğunu yüzde olarak bul.
5. Geçişlerin üç yüzünü yapan bir grupta yanlış eşleşme oranı on kat yüksek olsun. O gruptan ve geri kalan dokuz yüz geçişten gelen günlük yanlış uyarıları ayrı hesapla; uyarıların yüzde kaçı bu gruba düşer?
6. Aynı eşikte yanlış eşleşmeme oranı yüzde bir. Günde kaç kişi kapıda ikinci kez bakmak zorunda kalır?
7. Bu altı sayıdan birini seç ve satın alma yazısına bir şart cümlesine çevir.

Birinci adımda olasılık yüz binde birdir. İkincide beklenen sayı yüz binde altı yüz kırk, yani binde altı virgül dörttür; yaklaşık yüz elli altı denemede bir. Kartı kaldırmak, yabancıya karşı korumayı altı yüz kırk kat zayıflatır. Üçüncü adımda bir geçişte olasılık yaklaşık on binde dörttür; günde sıfır virgül kırk sekiz, yılda yaklaşık yüz kırk dört yanlış uyarı çıkar. Dördüncüde iki gerçek uyarı yüz kırk altı uyarının içindedir, yaklaşık yüzde bir virgül dört. Beşincide o gruptan günde yaklaşık bir virgül iki, geri kalandan sıfır virgül otuz altı yanlış uyarı gelir; geçişlerin dörtte birini yapan grup uyarıların yaklaşık yüzde yetmiş yedisini alır. Altıncıda on iki kişi. Yedinci adım için ipucu: satıcının verdiği yüzde doksan dokuz virgül dokuz bu altı sayıdan hiçbirini hesaplamaya yetmezdi.

Defter: "Kapı ve liste" sayfasını ikiye böl. Sol yarıya bire bir karşılaştırmanın, sağ yarıya bire çok aramanın sayılarını yaz; her sayının yanına o hatanın kimin önüne çıktığını ekle: kapıda bekleyen işçi, içeri giren yabancı, güvenliğe çağrılan ziyaretçi.

Hata köşesi

Sorumluluk

Firmanın teklifi iki ayrı kullanımı tek sayının altında topluyordu. Murat Bey'in kararı ikisini ayırmak oldu. Turnikede kart kalacak, yüz yalnız kartın sahibiyle karşılaştırılacak; yüzle geçmek istemeyen çalışan kartla geçmeye devam edecek. Kara liste eklentisi alınmadı; yasaklı biri gelirse kulübedeki görevli onu bildiği yoldan tanıyacak. Satın alma yazısına, satıcının yanlış eşleşme ve yanlış eşleşmeme oranlarını fabrikanın kendi kapı kamerasında, gece ve gündüz, yaş grubu ve cinsiyete göre ayrı ölçmesi şartı girdi. NIST raporu, sistemin sahibinin kendi algoritmasını kendi görüntüleriyle tanıması gerektiğini yazar; yayımlanmış bir test bunu yerine koymaz.

Kartla geçme seçeneği bu tanıma dayanır: işe girmenin tek yolu yüz olursa rızanın ne kadar özgür olduğu sorulur.

Kapanış

1. Yüz tanıma, yüzü özetleyen sayı dizilerini karşılaştırıp bir benzerlik puanını eşikle keser; eşik, yanlış eşleşme oranı ile yanlış eşleşmeme oranını birlikte belirler ve "doğruluk" hangisinin kastedildiğini söylemez.
2. Bire çok aramada yanlış eşleşme şansı listenin uzunluğuyla büyür; düşük taban oranıyla birleşince, kara listedeki uyarıların çoğu masum insanlara düşer.
3. NIST ölçümlerinde gruplar arası fark en çok yanlış eşleşmede büyüktü; sabit eşik bu farkı belirli insanların önüne çıkarır, o yüzden oranlar sistemin kurulduğu yerde, grup grup ölçülür.

Üç soru

1. Turnikede kartı kaldırmak, yüz tanımayı bire bir doğrulamadan bire çok tanımlamaya nasıl çevirir ve bu bir yabancının kapıyı açma olasılığını neden artırır?
2. Bir satıcı "yanlış eşleşme oranımız yüz binde bir" diyor. Bu sayı on bin kişilik bir arama listesinde ne anlama gelir, ve satıcıdan başka hangi sayıyı istersin?
3. Gender Shades çalışmasının sonuçları neden doğrudan bir yüz tanıma sisteminin hata oranı diye aktarılamaz?

Yanıtlar

1. Kartla, yüz yalnız kartın sahibinin kaydıyla karşılaştırılır; tek karşılaştırma, tek yanlış eşleşme şansı. Kart kalkınca yüz listedeki herkesle karşılaştırılır ve bir yabancının listedeki herhangi birine benzeme şansı yaklaşık liste uzunluğu kadar katlanır. Altı yüz kırk kişilik listede bu, yüz binde birden yaklaşık yüz elli altıda bire çıkmak demektir.
2. Listede olmayan biri arandığında beklenen yanlış aday sıfır virgül birdir, en az bir yanlış adayın gelme olasılığı yaklaşık yüzde dokuz virgül beştir. Satıcıdan, listenin gerçek uzunluğunda ölçülmüş yanlış aday oranını, aynı eşikteki yanlış eşleşmeme oranını ve ikisinin yaş grubu ile cinsiyete göre ayrı değerlerini istersin.
3. Çünkü o çalışma, bir yüzden cinsiyeti tahmin eden sınıflandırıcıları ölçtü; iki yüzün aynı kişiye ait olup olmadığına karar veren eşleştiricileri değil. İki görev farklı makinelerle yapılır. Yüz tanımadaki grup farkı, onu ölçen bir çalışmadan ve hangi hata oranı olduğu söylenerek aktarılır.

Sonraki derse köprü

Pikseller, filtreler, bir yüzü özetleyen sayılar: Modül 10 hep tek bir görüntünün içine baktı. Modül 11 sıranın kendisinin bilgi taşıdığı veriye geçiyor. Ders 11.1, Zaman serisi, dünün ölçümünden yarınınkini tahmin etmeyi ele alıyor: turnikedeki günlük geçiş sayıları gibi gün gün dizilen bir ölçümde geçmişin hangi kısmı geleceği söyler, hangi kısmı yalnız geçmişte kalmış bir deseni tekrar eder?