Üniversite öğrencilerinden, kişiyi yürüyüşünden tanıyan yapay zeka sistemi

ANKARA'da Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü öğrencileri, biyometrik kimlik doğrulama alanına yenilikçi bir yaklaşım getirmek amacıyla önceden veri setine kaydedilen kişileri kamera kullanmadan ve yürüyüşünden tanıyabilen yapay zeka sistemi geliştirdi.

Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü öğrencileri Yağız Akın Baştopçu, Defne Uluhan, Betül Nuriye Koparmal ve Ekin Saydam, biyometrik kimlik doğrulama alanına yenilikçi bir yaklaşım getirmek amacıyla önceden veri setine kaydedilen kişileri kamera kullanmadan ve yürüyüşünden tanıyabilen yapay zeka sistemi geliştirdi. Yüz tanıma ve kamera tabanlı biyometrik sistemlerin veri güvenliği ve kişisel mahremiyet ihlali nedeniyle geliştirilen Mikrodalga Radar ile Kişi Tanıma (MicroID) sistemi, sensörler aracılığıyla görüntü kaydı oluşturmadan çalışabilen alternatif bir kimlik doğrulama yöntemi olarak dikkat çekiyor. MicroID, bireylerin yürüyüş sırasında sergilediği kendine özgü hareket özelliklerini analiz ederek, kimliklendirme gerçekleştiriyor. Sistem, ortamda bulunan 60 GHz mikrodalga radar sensörleri aracılığıyla insan hareketlerinden elde edilen nokta bulutu verilerini topluyor ve bu veriler kullanılarak yapay zeka destekli yöntemlerle insan iskeleti çıkarılıyor ve bireylerin yürüyüş karakteristikleri modelleniyor. Ardından algoritmalar tarafından analiz edilen bu hareket örüntüleri sayesinde kişiye özgü biyometrik özellikler belirlenerek kimlik doğrulama gerçekleştiriliyor. Sistem ayrıca düşük ışık, karanlık ortam veya görüş engeli gibi koşullardan etkilenmeden çalışabiliyor.

'YÜZDE 85-90 DOĞRULUK ORANI ALDIK'

Öğrencilerden Betül Nuriye Koparmal, sistemin bir yapay zeka sistemi olduğunu söyleyerek, "Biz öncelikle aynı 'Face ID' yüz tanıma sistemleri gibi sizden bir veri topluyoruz. Ondan sonra o topladığımız veriyi bizim modelimize veriyoruz; o modelimizi eğitiyoruz ve günün sonunda sizi gerçek zamanlı bir şekilde tanıyabilir hale getiriyoruz. Sistem insan hareketlerinden elde edilen nokta bulutunu şöyle işliyor; sensör belirli bir frekans aralığında bir dalga gönderiyor ve size çarpıp geri dönen dalgayı geri topluyor. Bu topladığı dalgaları aslında sizin her bir saniye için bir nokta bulutu haline getiriyor ve sizin başınız, omzunuz, her yerinizden noktalar topluyor. Bu noktalar da sizin 3 boyutlu olarak uzayda X, Y, Z olarak koordinatlarınızı alıyor. Bunun üzerinden sizi aslında nokta bulutu olarak tanımlamış oluyoruz. Topladığımız o hazır veri setinde yaklaşık 15 kişilik bir veri insan grubu vardı. Bu 15 kişi üzerinden değerlendirme yaptığımızda yaklaşık yüzde 93'lük bir başarı aldık. Gün sonunda yüzde 93 bandında hazır veri seti üzerinde, kendi topladığımız verilerde de yüzde 85-90 aralığında bir doğruluk oranı aldık" dedi.

'SİSTEMİ PARİS'TE SERGİLEYECEĞİZ'

Koparmal, geliştirdikleri sistem ile Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) başta olmak üzere; Avrupa standartlarında insanların biyolojik verilerinden yüz, parmak izi gibi yöntemlerden sıyrıldıklarını belirterek, "Sadece yürüyüşünüze bakarak onun zaman içerisindeki değişimleri, bu bir parmak izi gibi herkesi birbirinden ayırt eden bir özellik olduğu için bu şekilde hiçbir biyolojik veri toplamadan kameradan ayrışmış olduk. Sistemi tamamen biz geliştirdik. Arkadaşlarımla bir sene boyunca üzerine çalışarak aldığımız bütün veri setleri, kendi topladığımız veri setleriyle tamamen kendimiz yerli ve milli bir şekilde geliştirmiş olduk. Bu proje ile marketlerden istihbarata kadar sistemimizin çalışabileceğini düşündük. En çok savunma sanayi ve istihbarat için kullanılabilecek bir şey olduğunu düşündük. Çünkü kamera, istihbarat tarafında çalışan insanlar açısından bir tehdit oluşturuyor. Ve kamera ışık bağımlı bir sensör. Işığın olmadığı alanda bizim sistemimiz çalışabiliyor. Projemizle ilgili 'Uluslararası Yapay Zeka' konferansına bir bildiri yazdık. 27 Eylül'de Paris'te bir konferans olacak ve orada yazdığımız bu modeli ve geliştirdiğimiz sistemin sunumunu yapacağız. Orada bir dereceye girersek çok iyi olacak" ifadelerini kullandı.