RE-ID Nedir? Kişi Sayma Sistemlerinde Tekrar Ziyaret Analizi

Perakende sektöründe ziyaretçi trafiğinin doğru ölçülmesi, mağaza performansını değerlendirmek için önemli bir veri kaynağıdır. Ancak bir mağazaya gün içerisinde kaç giriş yapıldığını bilmek, kaç farklı kişinin mağazayı ziyaret ettiğini veya müşterilerin ne sıklıkla geri döndüğünü açıklamak için yeterli değildir.

Standart kişi sayma sistemleri, belirlenen giriş ve çıkış noktalarından gerçekleşen insan geçişlerini ölçer. Aynı müşteri gün içerisinde mağazaya iki veya daha fazla kez girdiğinde, bu hareketler ayrı giriş olayları olarak kaydedilebilir.

RE-ID (Re-Identification) teknolojisi, farklı zamanlarda veya kamera görüntülerinde algılanan kişilerin aynı kişi olup olmadığını değerlendirmek amacıyla kullanılan gelişmiş eşleştirme yöntemidir.

RE-ID destekli uygun sistemler, kısa süreli tekrar girişlerin ilişkilendirilmesi, aynı ziyaretçinin farklı alanlarda yeniden algılanması veya belirli koşullarda tekil ziyaretçi tahminlerinin iyileştirilmesi amacıyla kullanılabilir.

Ancak RE-ID teknolojisi, her zaman uzun dönemli tekrar ziyaret analizini veya aynı kişinin günler sonra kesin olarak tanınmasını sağlamaz. Algoritmanın çalışma yöntemi, kullanılan veri türleri, eşleştirme zaman penceresi ve saklama politikaları elde edilebilecek sonuçları belirler.

Bu nedenle kişi sayma sistemlerinde RE-ID değerlendirilirken yalnızca cihazın teknik kataloğunda bu özelliğin bulunması yeterli değildir. Sistemin hangi ziyaretleri, hangi süre boyunca ve hangi doğrulukla ilişkilendirebildiği açıkça doğrulanmalıdır.

RE-ID Nedir?

RE-ID, İngilizce Re-Identification ifadesinin kısaltmasıdır. Türkçede yeniden tanımlama veya yeniden eşleştirme olarak açıklanabilir.

Bilgisayarlı görü alanında Person Re-Identification, bir kamerada algılanan kişinin farklı bir kamera görüntüsündeki veya başka bir zamandaki gözlemle aynı kişiye ait olup olmadığının belirlenmesini amaçlar.

Klasik RE-ID yaklaşımında kişinin görünüşünden elde edilen ayırt edici özellikler karşılaştırılır.

Kullanılan algoritmaya göre:

• Kıyafetlerin renk ve doku özellikleri.

• Vücut şekli ve görünüşü.

• Kişinin görüntü içerisindeki genel oranları.

• Belirli hareket özellikleri.

• Farklı açılardan elde edilen görsel özellikler.

• Kamera konumu ve zaman bilgileri.

değerlendirilebilir.

Yapay zekâ tabanlı sistemlerde bu özellikler matematiksel temsil veya feature embedding biçiminde işlenebilir.

Ancak RE-ID, her zaman kişinin gerçek kimliğinin veya adının öğrenilmesi anlamına gelmez. Sistem, gerçek kimliği bilinmeyen iki gözlemin aynı kişiye ait olabileceğini tahmin edebilir.

Buna rağmen kişinin adının bilinmemesi, yapılan veri işlemenin otomatik olarak anonim veya KVKK kapsamı dışında olduğu anlamına gelmez.

Kişi Sayma Sistemlerinde RE-ID Nasıl Çalışır?

RE-ID destekli sistemlerde temel amaç, farklı gözlemler arasında uygun eşleşmeler kurmaktır.

Görünüş tabanlı bir RE-ID sisteminin genel işleyişi şu aşamalardan oluşabilir.

1. Kişinin Algılanması

Sensör veya kamera, tanımlı alana giren kişiyi algılar.

Sistem kişi sayma amacıyla giriş hareketini kaydederken, RE-ID işlevi için ayrıca uygun görsel özellikler çıkarabilir.

2. Görsel Özelliklerin Çıkarılması

Algılanan kişinin görüntüsünden, kullanılan yapay zekâ modelinin değerlendirebildiği özellikler çıkarılır.

Bunlar renk, doku, genel görünüş veya diğer matematiksel özellik temsillerini içerebilir.

3. Geçici Takip Bilgisinin Oluşturulması

Sistem, algılanan kişiye belirli bir işlem veya takip oturumu kapsamında geçici bir tanımlayıcı atayabilir.

Bu tanımlayıcı, müşterinin adı veya gerçek kimlik numarası olmak zorunda değildir.

4. Yeni Gözlemlerin Karşılaştırılması

Kişi farklı bir kamerada veya daha sonraki bir zamanda tekrar algılandığında yeni özellikler çıkarılır.

Sistem bunları önceki gözlemlerle karşılaştırabilir.

5. Eşleştirme Kararı

Eşleşme benzerliği belirlenen koşulları karşılıyorsa iki gözlemin aynı kişiye ait olabileceği değerlendirilir.

Karar yalnızca görsel benzerliğe dayanmayabilir. Zaman aralığı, kamera yerleşimi ve hareketin fiziksel olarak mümkün olup olmadığı gibi ek koşullar da kullanılabilir.

6. Analitik Raporlama

Eşleştirme sonuçları, sistemin kullanım amacına göre farklı raporlara dönüştürülebilir.

Örneğin:

• Tekrarlanan kısa süreli girişlerin ayrıştırılması.

• Tekil ziyaretçi sayısının tahmini.

• Farklı bölümlerdeki ziyaret hareketlerinin ilişkilendirilmesi.

• Uygun sistemlerde ziyaret süresinin hesaplanması.

• Belirli tekrar ziyaret örüntülerinin değerlendirilmesi.

Ancak bu raporların tamamı bütün RE-ID cihazları tarafından desteklenmez.

RE-ID ile Standart Kişi Sayma Arasındaki Fark Nedir?

Standart kişi sayma sistemleri ile RE-ID teknolojisi farklı amaçlar için geliştirilmiştir.

Önemli nokta şudur:

RE-ID teknolojisinin bulunması, sistemin bütün ziyaretleri tekilleştirdiğini veya bütün tekrar ziyaretleri doğru tespit ettiğini göstermez.

Örneğin sistem yalnızca 15 dakika içerisinde gerçekleşen tekrar girişleri ilişkilendiriyorsa, bir saat veya bir gün sonraki girişlerde aynı sonuç beklenmemelidir.

RE-ID ile Tekil Ziyaretçi Sayısı Aynı Şey mi?

Hayır.

Tekil ziyaretçi sayısı (unique visitor count), tanımlı raporlama döneminde birbirinden farklı olduğu belirlenen kişilerin sayısıdır.

RE-ID ise farklı gözlemleri aynı kişiyle eşleştirmek için kullanılabilecek yöntemlerden biridir.

Örneğin bir mağazada bir gün içerisinde aşağıdaki hareketler gerçekleşmiş olsun:

Bu örnekte dört farklı kişi altı giriş hareketi gerçekleştirmiştir.

Standart bir kişi sayacı toplam altı giriş kaydedebilir.

Buna karşılık yalnızca kısa süreli tekrar girişi ayrıştıran bir RE-ID sistemi, A ziyaretçisinin ikinci girişini eşleştirip C ziyaretçisinin üç saat sonraki girişini eşleştiremeyebilir.

Bu durumda sistemin raporladığı tekil ziyaretçi tahmini gerçek sayıdan farklı olabilir.

Dolayısıyla tekil ziyaretçi verisinin doğruluğu, eşleştirme zaman penceresinden ve algoritma performansından doğrudan etkilenir.

RE-ID Bir Saat Sonra Geri Gelen Kişiyi Tanıyabilir mi?

RE-ID teknolojileri hakkında en çok merak edilen konulardan biri, bir kişinin mağazadan çıkıp belirli bir süre sonra yeniden gelmesi durumunda aynı kişi olarak eşleştirilip eşleştirilemeyeceğidir.

Örneğin:

• Müşteri saat 10.00'da mağazaya giriş yaptı.

• Saat 10.30'da mağazadan çıktı.

• Saat 11.30'da tekrar mağazaya geldi.

Bu müşterinin bir saat sonraki girişinin aynı kişiyle ilişkilendirilip ilişkilendirilemeyeceği, RE-ID sisteminin teknik tasarımına bağlıdır.

Bunu belirleyen temel faktörler şunlardır:

• Eşleştirme zaman penceresi.

• Özellik temsilinin saklama süresi.

• Algoritmanın kısa veya uzun dönemli kullanıma uygunluğu.

• Kıyafet ve görünüş değişiklikleri.

• Giriş ve çıkış görüntülerinin kalitesi.

• Benzer görünümlü ziyaretçilerin bulunması.

• Eşleştirme benzerlik eşiği.

• Kullanılan ek tanımlayıcılar ve bunların hukuki uygunluğu.

15 Dakikalık RE-ID Sistemi

FootfallCam'in 13 Mart 2025 tarihli açıklamasında, 3D Pro2 ile 15 dakika gibi kısa bir süre içerisinde gerçekleşen tekrar girişlerin tekil ziyaretçi sayımında ayrıştırılabildiği belirtilmektedir.

Bu açıklama, ürünün uzun dönemli ziyaretçi sadakati analizi yaptığı şeklinde yorumlanmamalıdır.

Bir Saatlik Eşleştirme

Bir saatlik süre, bazı sistemler için tanımlanabilir bir eşleştirme penceresi olabilir. Ancak bu özellik doğrulanmadan bütün RE-ID sistemlerinin bir saat sonraki ziyaretçiyi tanıyabildiği söylenemez.

Ayrıca eşleştirme penceresinin uzatılması, otomatik olarak doğruluğun artmasını sağlamaz. Daha uzun zaman aralıklarında aday gözlem sayısı ve yanlış eşleşme riski artabilir.

Günler veya Haftalar Sonraki Tekrar Ziyaret

Günler veya haftalar arasındaki eşleştirme, kısa süreli görünüş tabanlı RE-ID'den farklı bir gereksinimdir.

Özellikle kişinin kıyafetlerinin değişmesi, klasik görünüş tabanlı sistemlerin performansını olumsuz etkileyebilir.

Bu nedenle uzun dönemli tekrar ziyaret raporları için üreticinin kullandığı yöntem ve veri saklama koşulları ayrıca incelenmelidir.

RE-ID Zaman Penceresi Nedir?

Eşleştirme zaman penceresi (Matching Time Window), yeni algılanan bir kişinin geçmişteki hangi zaman aralığında bulunan gözlemlerle karşılaştırılabileceğini belirleyen teknik parametredir.

Örneğin bir sistemde:

• 5 dakika.

• 15 dakika.

• 30 dakika.

• 60 dakika.

• 24 saat.

gibi farklı zaman pencereleri tanımlanması teknik olarak mümkün olabilir.

Ancak bu değerler her üreticinin sunduğu standart seçenekler değildir.

Zaman Penceresi ile Veri Saklama Süresi Aynı mı?

Hayır.

Zaman penceresi, eşleştirme amacıyla değerlendirilen geçmiş aralığıdır.

Veri saklama süresi, ilgili görsel özelliklerin, takip bilgilerinin veya diğer kayıtların sistemde ne kadar süre tutulduğudur.

Örneğin bir sistem 60 dakikalık eşleştirme penceresi kullanabilir ancak kayıtları farklı bir sürede silebilir.

Bunun tersi olarak daha uzun süre tutulan verilerin tamamı, tekrar ziyaret eşleştirmesinde kullanılmayabilir.

Üreticiden bu iki parametrenin ayrı ayrı açıklanması istenmelidir.

RE-ID Teknolojisinde Eşleştirme Eşiği Nedir?

RE-ID algoritmaları farklı görüntü veya gözlemler arasındaki benzerliği matematiksel olarak değerlendirebilir.

Bu değerlendirmede similarity score veya matching score olarak adlandırılan puanlar kullanılabilir.

Sistem belirli bir eşik değerinin üzerinde bulunan sonuçları eşleşme adayı olarak kabul edebilir.

Ancak bütün RE-ID algoritmaları aynı puanlama ölçeğini kullanmaz.

Bazı sistemlerde yüksek değer daha güçlü benzerlik ifade ederken farklı uygulamalarda düşük mesafe değeri daha güçlü eşleşmeyi gösterebilir.

Eşik Değerinin Düşük Tutulması

Benzerlik eşiğinin gevşek tutulması, daha fazla gözlemin eşleştirilmesine neden olabilir.

Bununla birlikte farklı kişilerin yanlışlıkla aynı kişi olarak değerlendirilme riski artabilir.

Eşik Değerinin Yüksek Tutulması

Daha katı eşik, belirli yanlış eşleşmeleri azaltabilir.

Ancak aynı kişinin farklı görüntülerde yeniden eşleştirilememesi riski de artabilir.

Bu nedenle uygun eşik seçimi yalnızca en yüksek eşleşme sayısına göre yapılmamalıdır.

RE-ID sisteminde doğru eşleştirme oranı ile yanlış eşleşme oranı birlikte değerlendirilmelidir.

RE-ID Sistemlerinde Hangi Hatalar Oluşabilir?

RE-ID teknolojisinin saha performansını belirleyen en önemli konulardan biri eşleştirme hatalarıdır.

False Match — Yanlış Eşleşme

Farklı iki kişinin aynı kişi olarak değerlendirilmesidir.

Örneğin birbirine benzer kıyafetler giyen iki ziyaretçi yanlışlıkla eşleştirilebilir.

Bu durumda tekil ziyaretçi sayısı olduğundan düşük hesaplanabilir.

Missed Match — Kaçırılan Eşleşme

Aynı kişinin iki ayrı gözleminin ilişkilendirilememesidir.

Örneğin kişi farklı kamera açısı veya kısmi örtüşme nedeniyle tanınamayabilir.

Bu durumda tekil ziyaretçi sayısı olduğundan yüksek hesaplanabilir.

Track Fragmentation — Takip Bölünmesi

Bir kişinin aynı görüş alanındaki hareketinin kesintiye uğrayarak farklı takip parçalarına ayrılmasıdır.

Özellikle kalabalık girişlerde ve görüntüdeki örtüşmelerde görülebilir.

Identity Switch — Kimlik Karışması

İki kişinin takip bilgilerinin belirli bir noktada birbirine karışmasıdır.

Bu durum özellikle insanların birbirine çok yakın yürüdüğü ortamlarda önem taşır.

Görünüş Değişimi

Kıyafet, çanta, saç görünümü, ışık koşulları ve kamera perspektifindeki değişiklikler eşleştirme performansını etkileyebilir.

Akademik araştırmalarda, günler veya haftalar arasında kişinin kıyafet değiştirmesinin uzun dönemli görünüş tabanlı RE-ID için önemli zorluklardan biri olduğu vurgulanmaktadır.

RE-ID Teknolojileri Nelerdir?

Piyasada tekrar ziyaret veya tekil ziyaretçi analitiği için kullanılan yöntemlerin tümü aynı değildir.

Görünüş Tabanlı RE-ID

Görüntülerden çıkarılan kıyafet, görünüş ve diğer görsel özelliklerin karşılaştırılmasıyla çalışır.

Kısa dönemli kişi eşleştirme ve çok kameralı analitik uygulamalarında değerlendirilebilir.

Çok Kameralı RE-ID

Farklı kamera görüş alanlarında algılanan kişilerin ilişkilendirilmesi amaçlanır.

Kameralar arasındaki zaman ve konum bilgileri kullanılabilir.

Ancak farklı kameralar arasında takip yapılabilmesi için cihazların ve yazılımların ortak eşleştirme altyapısını desteklemesi gerekir.

Wi-Fi ve BLE Tabanlı Ziyaretçi İlişkilendirme

Belirli analitik sistemleri, mobil cihazlardan algılanabilen Wi-Fi veya Bluetooth sinyallerini kullanarak tekrar karşılaşmaları ilişkilendirmeye çalışabilir.

Bu yaklaşım, klasik görüntü tabanlı person RE-ID ile aynı yöntem değildir.

Önemli sınırlamaları:

• Ziyaretçinin algılanabilir bir cihaz taşıması gerekebilir.

• Cihazın ilgili kablosuz özelliği kapalı olabilir.

• MAC adresi rastgeleleştirmesi eşleştirmeyi etkileyebilir.

• Bir ziyaretçi birden fazla cihaz taşıyabilir.

• Aynı cihazın her zaman aynı kişi tarafından kullanıldığı varsayılamaz.

Bu nedenle cihaz tabanlı tekrar ziyaret tahminleri gerçek tekil kişi sayısıyla otomatik olarak eşdeğer değildir.

Sadakat Programı ve Üyelik Verileri

Müşterinin gönüllü üyelik veya uygun işlem kayıtları aracılığıyla farklı ziyaretlerinin ilişkilendirilmesi, uzun dönemli müşteri ilişkilerinin değerlendirilmesinde farklı bir yöntemdir.

Ancak bu yöntem anonim kişi sayma değildir ve kişisel veri işleme yükümlülükleri gerektirir.

Teknolojilerin Karşılaştırması

Bu yöntemler farklı veri kalitesine, mahremiyet risklerine ve uygulama koşullarına sahiptir.

RE-ID Teknolojisi AVM ve Mağazalara Ne Kazandırabilir?

RE-ID destekli uygun analitik sistemleri, temel mağaza ziyaretçi verilerinin bazı yönlerden geliştirilmesine yardımcı olabilir.

Tekil Ziyaretçi Tahminlerinin İyileştirilmesi

Kısa süre içerisinde tekrar giriş yapan ziyaretçilerin belirli kurallarla ayrıştırılması, aynı kişinin birden fazla kez sayılmasından kaynaklanan farkları azaltabilir.

Ancak bunun başarısı eşleştirme performansına ve veri işleme koşullarına bağlıdır.

Mağazalar Arası Trafik İlişkileri

Bir AVM veya perakende alanında farklı giriş ve bölgelerdeki hareketlerin ilişkilendirilmesi, uygun teknoloji ve hukuki koşullar altında ziyaretçi akışına ilişkin ek analizler sağlayabilir.

Ancak yalnızca giriş sayılarının bilinmesi, gerçek kişiler arasında otomatik rota eşleştirmesi yapıldığı anlamına gelmez.

Ziyaret Süresi Analizi

Uygun eşleştirme altyapıları, giriş ve çıkış gözlemlerini ilişkilendirerek ziyaret süresine ilişkin tahminler oluşturabilir.

Ancak eksik veya yanlış eşleşmeler ziyaret süresi raporlarında önemli hatalara neden olabilir.

Personel Hariç Tutma

Bazı üreticiler, tekrar eden personel hareketlerini ziyaretçi sayımından ayrıştırmak için RE-ID benzeri yöntemler kullanabilmektedir.

Ancak personel hariç tutma işlevinin hangi veriler üzerinden çalıştığı, doğruluğu ve çalışanlara ilişkin veri işleme koşulları ayrıca değerlendirilmelidir.

Müşteri Sadakati Analizi

Tekrar ziyaret eğilimleri, uygun veri kaynaklarıyla mağazanın müşteri ilişkileri hakkında yardımcı gösterge oluşturabilir.

Ancak tekrar ziyaret oranı, doğrudan müşteri memnuniyeti veya marka sadakati ölçümü değildir.

Satın alma davranışı, memnuniyet araştırmaları ve müşteri ilişkileri gibi başka göstergelerle birlikte yorumlanmalıdır.

RE-ID ile Tekrar Ziyaret Oranı Nasıl Hesaplanır?

Tekrar ziyaret analitiğinde en sık kullanılan göstergelerden biri geri dönen ziyaretçi oranıdır.

Ancak kullanılan pay ve paydanın tanımlanması önemlidir.

Örneğin belirli raporlama döneminde:

• Tahmini farklı ziyaretçi sayısı: 1.000.

• Tanımlanan geçmiş dönem içerisinde daha önce de ziyaret ettiği eşleştirilen farklı kişi sayısı: 240.

olsun.

Bu örnekte geri dönen ziyaretçi oranı %24 olarak hesaplanır.

Ancak bu sonuç, tekil ziyaretçi ve geri dönen kişi eşleştirmelerinin güvenilir olduğunu varsayar.

Tekrar Ziyaretçi Oranı ve Tekrar Giriş Oranı

Bu iki gösterge birbirinden farklı olabilir.

Tekrar ziyaretçi oranı: Tanımlı dönemde geri döndüğü belirlenen farklı ziyaretçilerin oranıdır.

Tekrar giriş oranı: Tekrarlanan giriş hareketlerinin belirlenen toplam girişlere oranı olarak tanımlanabilir.

İkinci tanım, kullanılan yazılıma göre değişebilir.

Bu nedenle raporda yalnızca Repeat Visitor Rate veya Returning Customer Rate yazması yeterli değildir.

Ölçümün kişi bazlı mı, ziyaret bazlı mı, cihaz bazlı mı yapıldığı ve geçmişe dönük zaman penceresi açıkça belirtilmelidir.

RE-ID Doğruluğu Nasıl Ölçülür?

RE-ID teknolojisinin başarısı yalnızca toplam ziyaretçi sayısının manuel sayımla yakın çıkması üzerinden değerlendirilemez.

RE-ID, farklı gözlemler arasındaki eşleştirmelerin doğruluğunu ölçmeyi gerektirir.

Bu amaçla bağımsız referans veriyle aşağıdaki sonuçlar değerlendirilmelidir:

True Match — Doğru Eşleşme

Aynı kişiye ait iki gözlemin sistem tarafından doğru eşleştirilmesidir.

False Match — Yanlış Eşleşme

Farklı kişilere ait gözlemlerin yanlışlıkla aynı kişi olarak değerlendirilmesidir.

Missed Match — Kaçırılan Eşleşme

Aynı kişiye ait gözlemlerin sistem tarafından ilişkilendirilememesidir.

Precision ve Recall

Eşleştirme başarısını değerlendirmek için precision ve recall gibi göstergeler kullanılabilir.

Burada TP doğru eşleşmeleri, FP yanlış eşleşmeleri ve FN kaçırılan gerçek eşleşmeleri ifade eder.

Örneğin:

Bu sonuçlar örnek hesaplamadır; herhangi bir üreticinin gerçek performans ölçümü değildir.

RE-ID alanındaki akademik çalışmalarda Rank-1 ve mAP gibi sıralama tabanlı ölçütler de kullanılmaktadır.

Ancak akademik veri setlerinde elde edilen başarı sonuçları, mağazada tanımlı süre içerisinde geri dönen ziyaretçilerin gerçek saha eşleştirme performansıyla aynı değildir.

Satın alma kararında üreticinin yalnızca genel RE-ID doğruluk yüzdesini değil, gerçek kullanım senaryosundaki yanlış ve kaçırılan eşleşme oranlarını da açıklaması beklenmelidir.

RE-ID Saha Validasyonu Nasıl Yapılmalı?

RE-ID sistemlerinde validasyon, kullanılan eşleştirme teknolojisinin gerçek koşullarda test edilmesidir.

Özellikle mağaza ve AVM uygulamalarında aşağıdaki senaryolar değerlendirilmelidir.

1. Kısa Süreli Tekrar Giriş

Aynı test katılımcısı mağazadan çıktıktan beş veya on dakika sonra tekrar giriş yapar.

Sistemin eşleştirme sonucuyla gerçek durum karşılaştırılır.

2. Bir Saat Sonra Tekrar Giriş

Aynı test katılımcısı yaklaşık bir saat sonra geri gelir.

Bu test, yalnızca ilgili sistemin böyle bir eşleştirme penceresi sunduğu durumlarda gerçek bir kabul kriteri olarak kullanılmalıdır.

3. Farklı Günlerde Tekrar Ziyaret

Aynı kişi farklı günlerde yeniden gelir.

Bu senaryo, kısa dönemli RE-ID ile uzun dönemli ziyaret ilişkilendirme yeteneklerini ayırmak için önemlidir.

4. Benzer Görünümlü Kişiler

Benzer kıyafetler giyen farklı kişiler sisteme dahil edilir.

Yanlış eşleşme davranışı değerlendirilir.

5. Farklı Kamera Açıları

Kişi farklı görüş açılarından algılanır.

Çok kameralı sistemlerde eşleştirme performansı ölçülür.

6. Kalabalık ve Örtüşme

Grup geçişleri ve kişilerin birbirini kısmen kapattığı durumlar test edilir.

7. Kıyafet ve Aksesuar Değişiklikleri

Kişinin ceket, çanta veya diğer görünüş özelliklerini değiştirmesi durumunda sistemin davranışı ölçülür.

8. Veri Saklama ve Silme

Eşleştirme için kullanılan verilerin belirlenen süre sonunda silinip silinmediği ve raporların nasıl etkilendiği doğrulanır.

Bu testler, hukuka uygun ve gerekli bilgilendirme sağlanmış kontrollü bir test grubu üzerinden gerçekleştirilmelidir.

RE-ID Sistemlerinde KVKK ve Kişisel Veri Koruması

RE-ID teknolojisi, farklı gözlemlerin aynı kişiyle ilişkilendirilmesini amaçladığından veri koruma açısından dikkatle değerlendirilmesi gereken bir alandır.

Özellikle bir ziyaretçinin farklı kamera görüntülerinde veya farklı zamanlarda tekrar eşleştirilmesi, kişinin adının bilinmemesi durumunda dahi kişisel veri işleme niteliği taşıyabilir.

RE-ID Anonim Bir Teknoloji midir?

RE-ID sistemlerinin tamamının anonim çalıştığı söylenemez.

Bazı ürünler görüntüleri cihaz içinde işleyebilir, ham görüntüleri dışarı aktarmayabilir veya yalnızca toplu istatistikler yayımlayabilir.

Bu özellikler veri koruma risklerinin azaltılmasına katkı sağlayabilir.

Ancak sistemin aynı kişiye ait farklı gözlemleri ilişkilendirebilmesi için kullandığı ayırt edici veriler ve işleme süreçleri ayrıca değerlendirilmelidir.

Hash Kullanılması Veriyi Anonim Yapar mı?

Tek başına hayır.

Bir tanımlayıcının hash değerine dönüştürülmesi, bu değerin hiçbir koşulda kişisel veri olmadığı anlamına gelmez.

Kişilerin farklı ziyaretlerinin bu değer üzerinden ilişkilendirilebilmesi, veri işleme faaliyetinin niteliğini etkileyebilir.

KVKK'nın anonimleştirme rehberine göre anonim hâle getirilmiş veriler, başka verilerle eşleştirildiğinde dahi kimliği belirli veya belirlenebilir bir kişiyle ilişkilendirilemeyecek durumda olmalıdır.

Bu nedenle üreticinin hash, privacy-safe veya anonymous analytics ifadelerini kullanması tek başına hukuki uygunluk kanıtı değildir.

RE-ID Biyometrik Veri İşler mi?

Bu sorunun cevabı kullanılan algoritmanın özelliklerine ve veri işleme amacına bağlıdır.

Kişileri benzersiz biçimde tanımak veya doğrulamak amacıyla fiziksel, fizyolojik ya da davranışsal özelliklerin özel teknik işlemlerden geçirilmesi, biyometrik veri işleme değerlendirmesini gündeme getirebilir.

Ancak her renk veya kıyafet analizinin otomatik olarak biyometrik veri olduğu da söylenemez.

Bu nedenle sistemin kullandığı özellikler, kişiler arasında ne ölçüde sürekli bağlantı kurduğu ve gerçek veri işleme amacı incelenmelidir.

RE-ID Uygulamalarında Temel Veri Koruma Kontrolleri

• Kişi eşleştirmesinin gerçekten gerekli olup olmadığı belirlenmelidir.

• Daha az müdahaleci kişi sayma yöntemleri değerlendirilmelidir.

• Kişisel veri işleniyorsa uygun hukuki dayanak saptanmalıdır.

• Gerekli aydınlatma yükümlülükleri yerine getirilmelidir.

• Biyometrik veri işleme söz konusuysa özel nitelikli veri hükümleri değerlendirilmelidir.

• Eşleştirme için kullanılan verilerin saklama süresi belirlenmelidir.

• Gereksiz görüntü ve kalıcı tanımlayıcıların tutulmasından kaçınılmalıdır.

• Veri sorumlusu ve veri işleyen ilişkileri tanımlanmalıdır.

• Bulut hizmetlerinin ve yurt dışına veri aktarımının koşulları incelenmelidir.

• Kullanıcı erişimleri ve silme süreçleri denetlenmelidir.

Önemli: Temel ziyaretçi trafiği ölçümü için RE-ID gerekli değilse, kişileri farklı ziyaretler arasında ilişkilendirmeyen alternatif sistemler tercih edilebilir.

RE-ID Destekli Kişi Sayma Sistemi Seçerken Nelere Dikkat Edilmeli?

Doğru RE-ID çözümünün belirlenmesi, üreticinin katalog özelliklerinden daha kapsamlı bir teknik inceleme gerektirir.

Teknoloji ve Algoritma

RE-ID işleminin görünüş tabanlı görüntü eşleştirmesiyle mi, cihaz sinyalleriyle mi, yoksa başka bir veri ilişkilendirme yöntemiyle mi gerçekleştirildiği sorulmalıdır.

Eşleştirme Süresi

Sistemin beş dakika, on beş dakika, bir saat veya farklı günler arasındaki eşleştirme yeteneği doğrulanmalıdır.

Çok Kameralı Destek

Tek sensör içerisinde yapılan takip ile farklı kamera görüntülerinde yapılan eşleştirme birbirinden ayrılmalıdır.

Doğruluk ve Hata Oranları

Yanlış eşleşme ve kaçırılan eşleşme sonuçları gerçek mağaza koşullarında ölçülmelidir.

Ölçüm Tanımları

Tekil ziyaretçi, tekrar ziyaretçi, tekrar giriş, oturum ve ziyaret süresi kavramlarının yazılımda nasıl tanımlandığı incelenmelidir.

Veri Saklama

Ham görüntü, özellik vektörü, cihaz tanımlayıcısı ve raporlama verilerinin ne kadar süre saklandığı açıklanmalıdır.

Yazılım ve Entegrasyon

Sistem raporlarının uygun mağaza analitiği veya merkezi yönetim platformuna nasıl aktarıldığı kontrol edilmelidir.

KVKK Uyumluluğu

Eşleştirme amacıyla işlenen verilerin hukuki değerlendirmesi ve veri koruma tedbirleri proje öncesinde tamamlanmalıdır.

RE-ID Sistemi Satın Alma Öncesi Teknik Kontrol Listesi

Proje değerlendirmesinde aşağıdaki sorular yanıtlanmalıdır:

• RE-ID uygulamasının temel kullanım amacı tanımlandı mı?
• Tekil ziyaretçi ile tekrar ziyaretçi kavramları ayrıştırıldı mı?
• Kullanılan eşleştirme teknolojisi belgelendi mi?
• Görünüş tabanlı RE-ID ile Wi-Fi/BLE analitiği birbirinden ayrıldı mı?
• Maksimum eşleştirme zaman penceresi doğrulandı mı?
• Bir saat sonraki tekrar giriş için ürünün desteği test edildi mi?
• Farklı günlerde eşleştirme gerçekten gerekli mi?
• Birden fazla kamera arasında eşleştirme destekleniyor mu?
• Yanlış eşleşme ve kaçırılan eşleşme oranları ölçüldü mü?
• Kalabalık ve benzer kıyafetli kişilerle test yapıldı mı?
• Zaman senkronizasyonu ve cihaz bağlantıları kontrol edildi mi?
• Raporlama verilerinin matematiksel tanımları doğrulandı mı?
• Veri saklama ve silme koşulları açık mı?
• Üreticinin mahremiyet beyanları teknik olarak doğrulandı mı?
• KVKK ve gerekli veri koruma değerlendirmeleri tamamlandı mı?
• Saha kabul kriterleri ve periyodik validasyon planı oluşturuldu mu?

RE-ID Hakkında Sık Sorulan Sorular

RE-ID ne demek?

RE-ID, Re-Identification ifadesinin kısaltmasıdır. Farklı zamanlarda veya kamera görüntülerinde algılanan kişilerin aynı kişi olup olmadığını değerlendirmeyi amaçlayan teknolojidir.

RE-ID kişi sayma sistemlerinde ne işe yarar?

Uygun sistemlerde kısa süreli tekrar girişlerin ayrıştırılması, tekil ziyaretçi sayısının tahmini ve farklı alanlardaki ziyaret hareketlerinin ilişkilendirilmesi için kullanılabilir.

RE-ID bir saat sonra gelen müşteriyi tanır mı?

Sistemden sisteme değişir. Eşleştirme zaman penceresi, kullanılan veri türleri ve algoritma performansı bunu belirler. Bütün RE-ID sistemlerinin bir saat sonra geri gelen kişiyi tanıdığı varsayılmamalıdır.

RE-ID aynı kişiyi ertesi gün tanır mı?

Bazı uzun dönemli ilişkilendirme yöntemleri bu amaçla kullanılabilir. Ancak kısa dönemli görünüş tabanlı RE-ID sistemlerinde ertesi gün aynı kişinin eşleştirilmesi garanti değildir.

RE-ID yüz tanıma mıdır?

Hayır. RE-ID yüz tanıma olmadan görünüş özellikleriyle gerçekleştirilebilir. Ancak farklı uygulamalarda biyometrik veya başka kişisel tanımlayıcıların kullanılması mümkündür.

RE-ID için kaç kamera gerekir?

Tek kamera veya sensör üzerinde belirli tekrar giriş işlevleri uygulanabilir. Farklı alanlar arasındaki eşleştirme için birden fazla kamera ve uygun merkezi yazılım gerekebilir.

RE-ID tekil müşteri sayısını kesin belirler mi?

Hayır. Yanlış eşleşme ve kaçırılan eşleşme hataları oluşabilir. Tekil ziyaretçi sonuçları saha koşullarında doğrulanmalıdır.

RE-ID ile müşteri sadakati ölçülebilir mi?

Tekrar ziyaret eğilimleri hakkında yardımcı bilgiler sağlanabilir. Ancak tekrar ziyaret, tek başına müşteri sadakatinin veya memnuniyetinin kesin ölçüsü değildir.

RE-ID sistemleri KVKK'ya uygun mudur?

Hukuki uygunluk kullanılan veri türüne, eşleştirme yöntemine, veri işleme amacına ve uygulanan önlemlere bağlıdır. RE-ID özelliğinin bulunması otomatik olarak hukuka uygunluk sağlamaz.

RE-ID teknolojisi olmadan tekrar ziyaret analizi yapılabilir mi?

Evet. Uygun hukuki koşullarda üyelik, sadakat programı veya diğer doğrulanabilir işlem verileri üzerinden de tekrar ziyaret analizi gerçekleştirilebilir. Ancak bu yöntemlerin veri işleme kapsamı farklıdır.

Sonuç: RE-ID Teknolojisi Gerçekten Ne Sağlar?

RE-ID, kişi sayma ve perakende ziyaretçi analitiğinde farklı gözlemlerin aynı kişiyle ilişkilendirilmesini amaçlayan gelişmiş teknolojidir.

Kısa süreli yeniden girişlerin ayrıştırılması, tekil ziyaretçi tahminlerinin iyileştirilmesi ve belirli çok kameralı analizler RE-ID'nin önemli uygulama alanları arasındadır.

Ancak RE-ID, tek başına uzun dönemli müşteri tanıma veya kusursuz tekrar ziyaret analizi anlamına gelmez.

Özellikle eşleştirme zaman penceresi, yanlış eşleşme oranı, kaçırılan eşleşme oranı, veri saklama süresi ve kullanılan tanımlayıcıların niteliği sistem seçiminde belirleyici teknik kriterlerdir.

Bir RE-ID sisteminin başarısı, katalogda yer alan özelliklerin sayısıyla değil, gerçek saha koşullarında doğrulanmış eşleştirme performansı ve ilgili veri koruma yükümlülüklerinin karşılanmasıyla değerlendirilmelidir.

Kaynaklar

1. KVKK — Biyometrik Verilerin İşlenmesinde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

2. KVKK — Kişisel Verilerin Silinmesi, Yok Edilmesi veya Anonim Hale Getirilmesi

3. KVKK — Anonim Hale Getirme Yönetmeliği