更正一下，我這星期天上傳的影片【開心學】心理學如何幫助了我by劉軒 | 書評+實測 ，這個影片裡面我用來模擬變老長相的app，影片裡講錯啦~不是faceoff，是faceapp，這個在安卓手機和iphone都可以下載喔! 截圖底下有免費版本的各模式，還有用smile模式的搞笑照 :D

【校園特報】

學習不只在校園！台中教育大學數位內容科技系修「整合設計」課的學生，去年課程結束前全班協助台中西川社區舉辦古婚禮，運用所學的數位內容科技，幫新人模擬變老的Q版新人照，象徵「白頭偕老」；也將新娘穿的繡花鞋，改造成發光感應器，一閃一閃發亮成為全場注目焦點。

授課的數位內容科技系副教授盧詩韻表示，希望學生活用數位內容科技，課程結束前找到台中推廣古婚禮的社區，讓學生和推廣古婚禮的社區婆婆媽媽們，辦場符合傳統與風俗的古婚禮。

更多內容:http://goo.gl/YmE7kU

邪惡鄰居自從上次被牛給帶走之後呢，懷恨在心所以直接把牛給囚禁起來了!!
但是...那隻是可是如來佛牛呢!! 可以使出北斗神拳和牛蹄山，把鄰居打入地獄!!
鄰居還跑去研究巫術想要復仇!! 但是似乎...變成詛咒自己了?!!

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【影片章節】
00:00 新更新介紹
00:45 如來佛牛惡作劇
05:36 老鼠巫術惡作劇

#歡樂遊戲 #惡作劇 #邪惡鄰居

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BGM來源：https://dova-s.jp/
片尾曲：You 8 Me

情侶許下了海誓山盟成為了夫妻，彼此互相扶持，給予對方愛和鼓勵，有時雖會爭吵；有時會冷戰，但對彼此的關心絕不會少，或許，就這樣吵吵鬧鬧一輩子了。

一對準夫妻決定用影像的方式記錄彼此變老的妝扮，模擬與枕邊人生活到了50、70、90歲各是甚麼樣子，在過程中雙方也對於未來充滿了想像，最後也因為有所感觸而落淚。也許，最幸福的事莫過於能夠陪伴在對方身邊，一起變老，看著對方花白的頭、滿臉的皺紋，相視而笑。好在你在。

影片授權：【Lewis Videography路易斯影像】(https://www.youtube.com/channel/UCiVc_j7Sb_yXg2fc4jalWjQ)
FB：https://business.facebook.com/lewisvideography/


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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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