Normal bir kameradaki grnt ile infrared kameradaki grnt arasnda ok dk bir balant var. Buna ilave

olarak ayet sz konusu kii kouyorsa ya da kiinin atei varsa infrared grnt yine deiiyor. Bu sebeplerle,

bu teknoloji iin zlmesi gereken problem olduka ilginleiyor. te bu noktada, nral alar ve derin renme

teknolojileri devreye giriyor.

Nral alar biyolojiden ilham alnarak yaplm, takip edinilen verilerden renmeyi salayan, bir programlama

paradigmas. Derin renme ise nral alarda renme iin kullanlan gl birtakm teknikleri ieriyor. Nral

alar ve derin renme gnmzde grnt tanma, ses tanma ve doal dil ileme de birok soruna en iyi

zm sunuyor.

Almanya derin nral a (deep neural network) metodunu kullanarak bahsedilen sorunlarn stesinden gelmi.

Bu metodla karmak bir bilgisayar program, insan beynini taklid ediyor ve veri setleri arasnda balantlar

kuruyor. Kullanlmak zere yeterince veri salanmas artyla, bu metod doadaki kompleks balantlar ve

desenleri tespit etmede olduka verimli.

Sistemin ok farkl ekilmi fotoraflarla beslenmesi gerekiyor. Farkl k altnda, farkl yz ifadeleriyle ve gnn

farkl saatlerinde ekilmi insan fotoraflar kullanlyor. Nral ada kullanlmak zere yeterince rnek fotoraf

alndktan sonra, nral a yz, yzde 80 oranla ve 35 milisaniyede tanyabiliyor.

Termal yzleri veri tabanlarnda tutulan yzlerle (mesela adli ya da polis veritabanlar) tam olarak

eletirebilmenin gvenilir bir yolu yok. Dolaysyla, sz konusu aratrmann adli konulardaki uygulamalar

destekleyebilmesi konusunda u anda bir ak var deniliyor.

Yine de bu teknolojinin yaknda sulularn karanlkta tespitine yardmc olmas bekleniyor. te yandan, bu

teknoloji ile zel hayata mdahale konusunda da birok sorun kacaa benziyor Teknolojilerin gelimesiyle

ortaya kan gvenlik, salk, zel hayata mdahale gibi konularn zmnn geciktirilmeden, hatta