Yüz tanıma, duygu analizi, demografik tespit.

FaceNomi, Yazılım Koçu çatısı altında geliştirilen dört Nomi modalitesinden ilkidir. Görüntü işleme + yüz tanıma alanında kurumsal kullanım için optimize edilmiştir. Yüz tanımada tek bir "doğruluk yüzdesi" yanıltıcıdır: her sistem bir çalışma noktasında çalışır ve yanlış eşleşme (FMR) ile yanlış ret (FNMR) oranları birlikte verilmedikçe rakam yorumlanamaz. Kurulumda eşik, kullanım senaryonuza göre birlikte belirlenir — güvenlik girişinde yanlış eşleşme, perakende sayımında yanlış ret daha pahalıdır. Çıkarım süresi donanıma bağlıdır ve kurulumda ölçülerek raporlanır. Bağımsız karşılaştırma için NIST FRVT sonuçları referans alınabilir (https://pages.nist.gov/frvt/). KVKK uyumlu mimari standart özelliktir. Perakende, güvenlik, otelcilik, eğitim, sağlık sektörlerinde aktif kullanılır.

Klasik yüz tanıma çözümlerinden farkı üç temel boyutta: (1) Türkçe ve Türkiye kullanıcı profili optimizasyonu — uluslararası modellerin Türk yüz özellikleri ile yaşadığı bias düzeltilmiştir. (2) KVKK uyumlu by-design — otomatik yüz maskeleme, lokal işleme (görüntü cloud'a gitmez), anonim metrik standart. (3) Edge AI dağıtım hazır — Jetson, Coral, Apple Neural Engine optimize versiyonları mevcuttur.

Anti-spoofing (liveness detection) entegre çalışır — yazdırılmış fotoğraf, ekrandan replay ve 3D maske gibi sunum saldırısı (presentation attack) girişimleri tespit edilir. Bu özellik özellikle finans (biyometrik kimlik doğrulama), güvenlik (yetkilendirilmiş giriş) ve e-imza onaylı işlemler için kritiktir. Modül ISO/IEC 30107-3 çerçevesine göre tasarlanır: başarım FAR ile değil — FAR bir yüz eşleştirme metriğidir (ISO/IEC 19795-1) — standardın tanımladığı APCER (saldırı sunumlarının hatalı kabul oranı) ve BPCER (gerçek kullanıcıların hatalı reddi) çiftiyle, saldırı türü başına raporlanır. Tasarım hedefimiz FIDO Biyometrik Sertifikasyon Seviye 2 bandıdır: PAI türü başına IAPAR ≤ %7, BPCER ≤ %15 (kaynak: FIDO Biometrics Requirements v4.0). Kesin rakam kamera, aydınlatma ve saldırı türüne göre değişir; kurumsal projelerde bunu bağımsız akredite laboratuvar testiyle (iBeta / ISO/IEC 30107-3 Seviye 1-2) doğrulamanızı öneririz.

Mağaza analitiği için sunduğumuz heatmap modülü, müşteri akış yolunu, durma noktalarını, raf etkileşimini görselleştirir. Bu veriler mağaza yerleşim optimizasyonu, kampanya etkisi ölçümü, personel verimliliği analizi için karar destek sağlar. Perakende vaka portföyümüzde mağaza dönüşüm oranını %18-32 artıran müdahaleler tespit edilmiştir.

KVKK uyumu için kritik özellik: yüz tanıma sürecinde kişinin kimlik bilgisi (TC kimlik no, ad-soyad) modele girilmez. Sadece bir hash ID üretilir, bu ID kurumun kendi yetki sistemiyle eşleştirilir. Görüntü 24 saatten fazla saklanmaz (müşteri politikasına göre kısaltılabilir). DPO (Data Protection Officer) eşliğinde değerlendirme standart pratiktir.

FaceNomi, Yazılım Koçu AI Agent Olgunluk Spektrumu (AAOS) Seviye 2-3 kategorisinde konumlanır — kurumsal veri üzerinde eğitilmiş LLM Chatbot + Tool-Use Agent yetenekleri. ChatNomi ile entegre çalışabilir: FaceNomi yüz tanıma → kullanıcı kimliği → ChatNomi kişiselleştirilmiş sohbet. Multi-modal müşteri deneyimi mimarisi için temel yapı taşıdır.