祝大家88節快樂～
送上88好禮
莊子兵法要來線上直播啦～
還有監視器角度觀看！你就是遊戲的主辦者！
故事工廠
#莊子兵法
#kktix
❤️8/15下午兩點半～不見不散

唉，好事變壞事！

https://news.ltn.com.tw/news/society/breakingnews/3586790

https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/3562616

會勘228紀念公園監視器設備｜

今日嘉彥與花蓮縣警察局及轄區派出所，前往會勘位於曙光橋北側的228紀念公園監視器設備，了解現有的監視器角度是否有存有死角或設備老舊需要更新。

而除了228公園的部分之外，今日也一併瞭解旁邊自行車步道口的監視器設備狀況，同時今日到場後發現公園雜草生長的狀況比較繁盛，嘉彥也一併聯絡主管機關加強維護環境清潔。

#228紀念公園 #監視器 #安全 #自行車 #運動民眾

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【彩蛋提醒】小羅到底在國世頭上畫了什麼？！讓我們繼續看下氣~~~~~
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客人：「師傅！咪咪數是什？哦，焦距單位喔。」
客人：「師傅！焦距是什麼？哦，視角角度喔。」
客人：「師傅！視角角度多少啊？可以看多廣啊？啊這邊看的到嗎？那邊看的到嗎？」

師傅內心：啊啊啊啊啊啊!!!!!!(土撥鼠叫)

師傅冷靜，師傅別崩潰，我們來拯救你了(誤)。
各位人客！師傅講得你霧煞煞嗎？
攝影機角度廣角？超廣角？90度？30度？
講半天真的是有聽沒有懂！別怕！小羅今天直接帶你看，直接給你看畫面
通通用畫面講得清清楚楚給你，筆記拿出來，師傅要開始說明給你聽囉！

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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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