[爆卦]電腦視覺演算法是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇電腦視覺演算法鄉民發文沒有被收入到精華區:在電腦視覺演算法這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 電腦視覺演算法產品中有8篇Facebook貼文,粉絲數超過7萬的網紅iThome,也在其Facebook貼文中提到, Amazon宣布自有品牌生鮮超市開始試營運,店內設置智慧購物車Amazon Dash Cart,運用電腦視覺演算法和感測器融合技術來辨識購物籃中的商品,讓消費者從專用車道經由系統自動扣款後即可離開,不須排隊結帳 https://www.ithome.com.tw/news/139676 ...

 同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,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...

電腦視覺演算法 在 健身查德|私人教練銷售攻略 |教練成功學 Instagram 的最佳貼文

2021-08-02 18:19:49

查德IG經營心得「0到6000粉之路」 我從來沒有想過有一天, 我的IG粉絲能夠破6000人, 我曾經覺得我不適合經營IG, 所以才經營不起來, 但我做到了,我覺得你也可以做到。 這一篇文章是我整理了讓自己的IG粉絲成長的訣竅,如果你也想要經營IG的話,也許這一篇能夠幫助到你 1️⃣ 發...

電腦視覺演算法 在 Ruby盈瑩 Instagram 的精選貼文

2020-10-07 22:20:12

還沒用過Spotify的人可以直接跳到最後兩行🤪🤪🤪 讓我運動更有動力更有趣更不會累的秘訣之一:聽音樂。 Spotify有一堆健身、跑步歌單 讓我運動的時候更享受 真的越跑越有樂趣不會無聊欸! 還可以依照不同強度、不同運動項目選擇相對應的歌單。 最近愛上聽Podcast 看書速度極慢的我 聽P...

  • 電腦視覺演算法 在 iThome Facebook 的精選貼文

    2020-08-30 12:00:50
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    Amazon宣布自有品牌生鮮超市開始試營運,店內設置智慧購物車Amazon Dash Cart,運用電腦視覺演算法和感測器融合技術來辨識購物籃中的商品,讓消費者從專用車道經由系統自動扣款後即可離開,不須排隊結帳
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  • 電腦視覺演算法 在 工業技術研究院 Facebook 的最佳貼文

    2020-08-21 19:00:38
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  • 電腦視覺演算法 在 DIGITIMES智慧應用網 Facebook 的精選貼文

    2020-05-17 18:00:20
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    Invisible AI推出獨立攝影機電腦元件,可執行極度優化的電腦視覺演算法,來追蹤生產線作業員的動作,把作業員的動作跟動作範例進行比較,即可發現錯誤或找出流程中其他問題...(Louis:壓力山大阿)
    ..
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  • 電腦視覺演算法 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文

    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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