[爆卦]人臉辨識應用是什麼?優點缺點精華區懶人包

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人臉辨識應用 在 謝晨彥股怪教授 Instagram 的精選貼文

2021-09-16 09:49:35

【東、西互別苗頭誰才是AI王者?】 AI人才培育 全球人工智慧領域高層次學者, 200名最具影響力學者和1800名提名學者中, 美國占大多數達1,164人次,占比58.2%, 中國大陸在學者規模上位列第二,為222人次。 前10大相關研究企業、單位 美國囊括9家包含Google、微軟以及臉書, 中...

人臉辨識應用 在 蔡奇儒 | MedEx 醫適能 Instagram 的最佳解答

2021-09-16 02:43:41

每隔一段時間,我們就可以在產業中、社群平台上看到多位專家爭論著各種訓練法、各種飲食法、各種學派的不一樣的論點。 如果對該知識領域有深入了解的人,通常不會受到什麼影響,多數只是看看各專家講的內容,然後自己腦中有一套衡量的標準。 對於這些領域不了解的大眾或新手教練們,很容易就會落入兩難: 「究竟要...

人臉辨識應用 在 火力創新|創新實驗室 FIL? Instagram 的最佳貼文

2021-09-03 21:27:47

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  • 人臉辨識應用 在 工研院產業學院 Facebook 的精選貼文

    2021-02-03 13:29:00
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    跨領域的AI應用可以為人類帶來很多改變,當AI運用在醫療上,強化了預測與預防概念的醫療,將不再侷限於傳統的治療方式。但「醫療不只有結果,醫療照護過程涵蓋人文、倫理、法律及安全,更不可忽視。」臺灣既有的產業優勢,包括良好的製程管理能力,資通產業結構完整且發達,擁有良好的產業基礎,電子通訊、精密機械、醫療器材與醫療人才充沛。如果醫療也能循臺灣成功的電子產業模式,可加速生醫產業的發展,後發先至。

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  • 人臉辨識應用 在 工研院產業學院 Facebook 的最讚貼文

    2020-12-16 08:45:55
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    隨著影像運算單元(GPU)效能的提升以及相關演算法的演進,有愈來愈多終端產品或應用開始利用影像技術的輔助來執行任務,也因此,在某些特定產業,影像技術甚至是產業升級之關鍵。例如:工業往自動化發展、機器人的視覺系統、醫學影像的診斷等。換句話說,這些新興科技應用,亦是影像辨識未來拓展的熱門趨勢與方向。
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  • 人臉辨識應用 在 工商時報 Facebook 的最讚貼文

    2020-06-01 21:00:28
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    【#名家評論】
    人臉辨識應用於理財規畫 ,仍是金融科技最新亮點之一....

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  • 人臉辨識應用 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文

    2020-01-04 22:00:04

    人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。

    其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

    當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。

    也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。

    雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

    不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。

    像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。

    Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。

    人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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  • 人臉辨識應用 在 范琪斐 Youtube 的最讚貼文

    2020-01-02 22:30:13

    ✭【琪斐大放送】人臉辨識有助公共安全 民眾隱私權如何保護?
    ✭【動眼看熱鬧】AI人臉辨識應用大躍進 科技運作原理全面解析
    ✭【世界都在看】人臉辨識將成全球趨勢 創投積極投資商機無限
    ✭【漏網東西軍】一定要知道的小費文化 各國給小費有大學問!
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  • 人臉辨識應用 在 公視新聞網 Youtube 的最佳貼文

    2019-09-26 14:54:02

    更多新聞與互動請上:
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