Yüz Tanıma Uygulamaları Sektörü Nasıl Şekillendiriyor?

Hem güvenlik hem de güvenlik dışı amaçlar için kullanılabilen yüz tanıma teknolojisi her zamankinden daha yaygın hale gelirken, yüz tanıma, yeteneklerine sahip akıllı kameralar, kullanıcıların çeşitli hedeflerine daha hızlı ulaşmalarına yardımcı oluyor. Yüz tanıma sistemleriyle insanların ve varlıkların, suçlulara veya diğer istenmeyen bireylere karşı korunması amaçlanıyor. Yüz tanıma, güvenli şehir, akıllı şehir ve havaalanlarında listeye alınan kişileri tanımlamak için yüz tanıma sıklıkla kullanılıyor.

Yüz tanıma yazılımı, video gözetim sistemlerini suç faaliyeti ile ilgili tehditleri en aza indirgemek açısından son derece etkili bir hale getiriyor. Kara listeye giren insanlar binaya girdiğinde uyarı sağlamak için kullanılabiliyor.

Güvenlik uygulamaları ve suçla mücadele, yüz tanıma teknolojisi için temel büyüme faktörlerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Pazar araştırmalarına göre yüz tanıma uygulamalarının 2017 yılında 4 milyar ABD dolarından, % 13,9'luk bileşik yıllık büyüme hızıyla 2022 yılına kadar (CAGR) 7,8 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor. Araştırmalar, kamu alanlarında artan gözetim ve izleme ihtiyacının ve hükümet gibi sektörlerde yüz tanıma teknolojilerinin kullanımının artmasının, yüz tanıma pazarının büyümesini destekleyeceğinin altını çiziyor. Yüz tanıma teknolojileri terörizm ve sınır güvenlikleriyle ilgili tehditleri en aza indirgemek için önemli bir yöntem olarak öne çıkıyor. Analistlere göre kamusal alanlarda gözetim ihtiyacının artmasının, yüz tanıma pazarının büyümesini teşvik eden en önemli faktörlerden biri olması bekleniyor.

Yüz tanıma teknolojileri daha iyi iş zekası kazanmaya yardımcı olmak için de kullanılıyor. Yüz tanıma yazılımındaki son gelişmeler sadece gelişmiş güvenlik ihtiyacına odaklanmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri türlerine ve davranışlarına yönelik, daha önce hiç olmadığı fazla bilgi sağlıyor. Analitik yeteneklerin kullanımı, işletmelerin operasyonlarını ve işleyiş biçimlerini şekillendiriyor ve değiştiriyor. Yüz tanıma teknolojisinin iş zekası alanında en yaygın kullanımlarını yaş bilgileri ve cinsiyet değerlendirmesi gibi pazarlama analizleriyle, perakende ortamı oluşturuyor.

Tipik olarak  yüz tanıma yazılımı, gereken işlem gücü miktarı nedeniyle bir sunucuda çalışıyor. Ancak bu süreç çeşitli yüz tanıma ihtiyaçlarını karşılamak için çok zaman alıcı, pahalı ve zor olabiliyor. Sonuç olarak, üreticiler yüz tanıma özelliklerine sahip güvenlik kamerası modellerine ağırlık veriyor. Örneğin, Qualcomm'un 2017 yılında geliştirdiği bir çip, kamera üreticilerinin ürünlerine insan algılama, yüz tanıma, hareket algılama ve diğer işlevleri eklemesini sağlıyor.

Uzmanlar, yüz tanımanın güvenlik sektörü için gittikçe daha fazla trend haline geldiğini söylüyor. Ancak, ağları daha hızlı ve daha kompakt hale getirmek için birçok yaklaşım olsa da, doğruluktan veya kare hızından önemli ölçüde taviz vermeden eski kameralarla çalışmak pek mümkün görünmüyor. Öte yandan, Nvidia Jetson modülü gibi özel donanımlara sahip kameralar, güçlü bir ağı rahatça çalıştırabiliyor. Normalde, tek bir Xeon sunucusuna en fazla 10 kamera bağlanabiliyor. 1.000 IP kamera kullanıldığında, 100 sunucu gerekiyor be bu hem satın alma hem de bakım ve destek açısından devasa maliyetleri beraberinde getiriyor. Gömülü kamera tam da bu noktada bu sorunu büyük ölçüde çözüyor.