Google Pixel telefonlar ve Chromebook modelleri için iPhone’lardaki Face ID benzeri gelişmiş tek yüz tanıma sistemi üzerinde çalışıyor. Android Authority tarafından paylaşılan malumatlere göre, şirket içinde “Project Toscana” şifre adıyla anılan bu teknoloji, şimdiki Pixel cihazlardaki yazılım tabanlı yüz kilidi çözümünün ötesine geçmeyi hedefliyor. Söz başlıksu sistemin hem akıllı telefonlarda hem da dizüstü malumatsayarlarda testleri edilmesi, Google’ın biyometrik doğrulama tarafında daha içeriklı tek yaklaşım benimsediğine işaret ediyor. Bunun yanında testlerin farklı ışık koşullarında gerçekleştirilmiş olması, sistemin günlük kullanım senaryolarına odaklandığını gösteriyor.
Kaynağa göre yepyeni yüz tanıma teknolojisi, ön yüzde yalnızca tekbaşına tek kamera deliğine malik tek Pixel telefonları üzerinde denenmiş durumda. Buna ilave olarak ikisi farklı Chromebook modelinde da harici kameralar aracılığıyla testlerin sürdürüldüğü belirtiliyor. Mevcut Pixel telefonlarda kullanılan yapay zekâ yardımli yüz kilidi sistemi özellikle düşük ışıkta yeterlilik icra sunmaması dolayı eleştiriliyordu. Ne var ki Project Toscana içerikında geliştirilen çözümün hem iyice hem da zayıf ışık koşullarında çalışabildiği ifadeleri ediliyor. Hatta icra açısından Apple’ın Face ID sistemine benzer tek hız sunduğu talep ediliyor.
Google Project Toscana’yı yepyeni tek Pixel serisi cihazda testleri ediyor olabilir
Apple’ın Face ID sistemi, 30 binden fazla kızılötesi (IR) noktayı kullanıcının yüzüne yansıtan özel tek tasarıktör ve bu noktaların yansımasını okuyan tek IR kamera barındırıyor. Bununla birlikteki bu donanımların yerleştirilebilmesi için iPhone’larda uzunluğu süre çentik tasarımı yeğleme edilmiş, oğullar dönemde ise Dynamic Island çözümüne geçilmişti. Google tarafında ise testleri edilen cihazda yalnızca tekbaşına tek ön kamera bulunması ilgi çekiyor. Raporda özel tek donanımdan açıkça söz edilmemesi bazı sual işaretleri doğuruyor.
Bunun yanında Google’ın hibrit kamera sensörleri üzerinde çalışıyor olabileceği değerlendiriliyor. Bu tür sensörler hem görünür ışığı hem da yakın kızılötesi (NIR) dalgalı boylarını algılayabiliyor. Buna ilave olarak zamanlar uçuşu (time-of-flight) teknolojisinin sisteme entegre edilmesi ve gelişmiş görüntü hatırlatma işlemcisi üzerinden canlılık (liveness) kontrollerinin yapılması ihtimaller arasında mekan alıyor. Özellikle Tensor G6 işlemcisiyle birlikteki daha güçlü tek yapay zekâ altyapısının devreye alınabileceği başlıkşuluyor. Böyle tek yaklaşım, yalnızca fotoğraf üzerinden kandırılmaya karşı daha dayanıklı tek güvenlik katmanı sağlayabilir.
Öte yandan testlerin şimdiki tek Pixel modelinde mi yoksa henüz duyurulmamış tek cihazda mı yapıldığı netlik kazanmış değil. Eğer söz başlıksu alet yıl içinde tanıtılması beklenen Pixel 11 ise, imge altına gizlenmiş görünmez tek IR yayıcı çözümünün yeğleme edilmesi olasılık dahilinde görünüyor. Geçmişte Google’ın imge altı biyometrik sensörler üzerinde çalıştığına dair çeşitli iddialar gündeme gelmişti. Buna rağmen şirketten biçimsel tek doğrulama gelmiş değil.
Google’ın yüz tanıma tarafında daha güvenli ve donanım yardımli tek çözüm geliştirmesi, Android ekosisteminde biyometrik doğrulamanın standartlarını yukarı taşıyabilir. Bununla birlikteki kullanıcı gizliliği ve bilgi güvenliği başlıklarının da şeffaf biçimde ele alınması lüzumecek. Apple, Face ID verilerini alet içindeki Secure Enclave alanında sakladığını uzunluğu süredir vurguluyor. Benzer tek yaklaşımın Google tarafından da sürdürülmesi bekleniyor.
Teknoblog, teknolojiler gündemini farklı platformlarda düzenli biçimde paylaşıyor. WhatsApp kanalında öne çıkan haberleri anlık olarak aktarıyor, Google Haberler üzerinden güncel içerikleri sunuyor, Instagram ve X hesaplarında ilgi çeken başlıkları özetliyor, YouTube kanalında ise ürün ttesirkleri ve detaylı anlatımlarla içeriği tamamlıyor.

1 saat önce
1


















![Cyberpunk 2077, Türkiye'de iPhone'dan Ucuza Satılan Bir Telefonda Çalıştırıldı! [Video]](https://imgrosetta.webtekno.com/file/649525/649525-700x400.jpg)






.jpg?format=webp&width=1200&height=630)


English (US) ·