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在 ai辨識應用產品中有59篇Facebook貼文,粉絲數超過34萬的網紅Inside 硬塞的網路趨勢觀察,也在其Facebook貼文中提到, #2021INSIDE未來日|從物聯網到 AI 應用,AI 視覺辨識領域在近年來已有許多顯著的應用,專注於是人臉辨識的訊連科技,是如何以智慧之眼之力加速 AI 發展驅動 AIoT 產業革新呢? 訊連科技執行長黃肇雄分享人臉辨識全球局勢以及 FaceMe 應用案例: #訊連科技 #人臉辨識 #AI...
同時也有2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...
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ai辨識應用 在 謝晨彥股怪教授 Instagram 的精選貼文
2021-09-16 09:49:35
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ai辨識應用 在 火力創新|創新實驗室 FIL? Instagram 的最讚貼文
2021-09-03 21:27:47
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ai辨識應用 在 腦洞大開|商業時事X 議題分析 Instagram 的最佳解答
2021-08-02 18:58:02
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ai辨識應用 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
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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