İngiltere Southampton Üniversitesi biyometri araştırmacıları, kulakları tanımanın yeni bir yolunu keşfettiklerini açıkladılar; üstelik nerdeyse yüzde yüze yakın bir başarı oranıyla. Yayımlanan araştırma sonuçlarına göre boru şeklindeki yapılar, örneğin kulaklar, “görüntü ışın dönüşümü” adı verilen bir yöntemle görüntülerde belirlenebiliyor ve tanımlama yapmakta kullanılabiliyor. Araştırmacılar, bu yöntemde kulak sarmalı üzerinde durulduğunu, kulak sarmalının eliptik şeklinin kullanılarak kulak biyometrisi için kayıt tutulabileceğini belirtiyorlar.

Kulağın yapısının, doğumdan yaşlılığa kadar korunduğu, ilerleyen zamanla organın yaşlanmayıp yalnızca büyüdüğü tespit edilmiştir. Southampton araştırmacıları, kulağın biyometrik çalışmalar için zengin ve değişmeyen bir yapısı olması itibariyle avantajlı olduğu söylüyorlar. Kulağın yapısının doğumdan yaşlılığa kadar korunduğunun, ilerleyen zamanla organın yaşlanmayıp yalnızca büyüdüğünün altını çiziyorlar.

Başka bir üstünlükleri de değişen yüz ifadeleriyle beraber değişmemeleri. Ayrıca, bulundukları yer dolayısıyla (kafanın yan tarafında ve ortada), bir görselde kulak ararken tahmin edilebilen bir arka plan bulunduğunu da ekliyorlar. Bir kulak aradığınızda kabaca sağında, solunda nasıl bir yüzey var tahmin edebilirsiniz; örneğin yüz tanıma işleminde bu daha zordur, bir yüz görüntüsün arka planında ne olduğunu önceden ayarlayabilmek gerekir.

Buna rağmen %99,6 başarı ile saptama yapılabilmiştir. Saçlarla kapatılabilirler. Bilim insanları bunun üstesinden gelebilmek için kulağı tanımlayıp kafadan ayırabilecek algoritmalar geliştirdiklerini aktarıyorlar. Araştırmacılar, 252 adet görselde %99,6 başarı ile saptama yapabildiklerini, saçların ve gözlük sapının olduğu durumlarda karışıklığa dirençli bir teknik olduğunu gözlemlediklerini ve sonuçların gelecekte yapısal özelliklerin saptanmasını destekleme yönünde bir potansiyel oluşturduğunu söylüyorlar.

Bilgisayar görüşünün, yani kamera ya da benzeri bir aygıt ile elde edilen görüntünün bilgisayar tarafından işlenerek anlamlandırılmasının en büyük zorluklarından birinin yüz tanıma olduğu belirtiliyor. Açıklama şu şekilde devam ediyor: “Işın dönüşümü tekniği hareket şekli (yürüme, koşma vb) biyometrik kayıtlarında da kullanıma uygun olabilir. Burada bacaklar dönüşüm tekniğinin ayırt etmede kullandığı boru şekilli yapılar olacaktır. Dönüşüm, üç boyutlu görseller üzerinde çalışılırken de kullanılabilir. Bu da üç boyutlu biyometride ya da nesne takip etmede yararlı olacaktır. Dönüşüm tekniği, bilgisayar görüntülerinde yüz tanıma işlemi için bir ön uygulama. Bilgisayar görüşüyse imalat, güvenlik ve sağlık uygulamaları alanlarında hızla yaygınlaşan bir teknoloji.”