أفضل محطة التعرف على الوجه

أثبتت تحليلات البيانات والتعلم الآلي أنها مفيدة للغاية في العديد من مجالات التكنولوجيا. تم تطبيق هذا أيضًا على مجال الاتصال ، حيث أصبحت الاتصالات المباشرة وجهاً لوجه أو وجهاً لوجه بشكل متزايد قاعدة.

التكنولوجيا في طور الإعداد ويمكن أن تصبح أداة فعالة للغاية للاتصالات التفاعلية. كما نعلم جميعًا ، عندما يتحدث شخص ما وجهاً لوجه ، عادة ما يكون من الصعب رؤية أعينهم بسبب انكسار الضوء.

مزيج من A.I. تعد تقنية التعرف على الوجه من أكثر الاتجاهات الواعدة في صناعة الاتصالات عبر الإنترنت اليوم. إنه مصدر إلهام دائم لجميع أنواع التطبيقات ، من الإعلان إلى وسائل التواصل الاجتماعي إلى أنظمة المراسلة للشركات والمؤسسات على حدٍ سواء. ومع ذلك ، لا تزال التكنولوجيا غير جاهزة للاستخدام في التواصل وجهاً لوجه أو وجهاً لوجه بين شخصين †“ حتى الآن.

ستشمل المهمة تطوير نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يمكنه التعرف على الوجوه في الوقت الفعلي وإرسالها إلى شخص آخر عبر كاميرا على هاتفه / جهاز لوحي / كمبيوتر محمول باستخدام FaceTime. سيسمح أيضًا للعملاء الذين لا يمكنهم الوصول إلى الكاميرا (أو شخص لا يريد أن يظهر وجهه / وجهها) بإرسال رسائل إلى زملائهم عبر Face

لا يزال البحث حول استخدام التعرف على الوجه في الاتصال في مرحلته المبكرة.

هناك اختلافات مختلفة بين الإنسان والآلة من حيث فهم معنى الوجه. يمكن إجراء التحليل السلوكي للوجوه باستخدام تقنيات التعلم الآلي ، والتي لا يمكن مقارنتها بشكل مباشر مع تلك المبنية على تقنيات استخراج البيانات التي تم استخدامها لنفس الغرض منذ ملايين السنين. سيركز هذا القسم على التحديات الرئيسية التي يواجهها أولئك الذين يعتزمون استخدام هذه التقنية لتحليل تعابير الوجه وسلوكياته ، بالإضافة إلى التطبيقات المحتملة للمستخدمين ، بما في ذلك المطورين والمصممين والباحثين.

مع تطور التكنولوجيا المتقدمة ، يمكننا الآن أن نشعر بالراحة مع الكثير من الاتصالات غير المعلنة بين شخصين.

نظرًا للتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ، كان العديد من الأشخاص يسألون "ما الذي سأحتاجه لأكون قادرًا على التحدث وجهًا لوجه مع مساعدي الافتراضي بشكل منتظم".

أحد الحلول التي يتم النظر فيها هو التعرف على الوجه كطريقة لتحسين التواصل وجهاً لوجه. تم استخدامه بالفعل في بعض التطبيقات ، ولكن كان من المتوقع حدوث أول اختراق لهذه التقنية بحلول عام 2020.

لأول مرة على الإطلاق ، لدينا جهاز للتعرف على الوجه قادر على التعرف ليس فقط على الأشخاص †وجوه s ولكن أيضا عواطفهم.

يعطي نظرة عامة حول كيفية عمل تقنية التعرف على الوجوه وكيف يمكن استخدامها لأتمتة مهام التعرف على الوجه.

تعمل تقنية التعرف على الوجوه على التقاط الوجوه في الصور أو مقاطع الفيديو وتحويلها إلى نقاط بيانات بيومترية. يتم استخدام مجموعة من التقنيات المختلفة للقيام بذلك ، ولكن هناك طرق يمكن من خلالها أتمتة العملية.

تزداد الأمور تعقيدًا مع نمو الذكاء الاصطناعي. من الطبيعي أن تصبح أنظمة التعلم الآلي أكثر ذكاءً مع مرور الوقت.

كانت محطات التعرف على الوجوه ، أو FTRs ، موجودة منذ وقت طويل الآن. يتم استخدامها للتعرف على الوجوه في الصور. غالبًا ما يستخدمها تجار التجزئة أو الشركات الأخرى التي تحتاج إلى تحديد الأشخاص في الصور قبل أن يشتروا شيئًا منهم. عادةً ما تلتقط FTRs الصور وتقرأ الوجوه منها ثم تحاول مطابقتها مع قاعدة بيانات لصور الأشخاص من أجل إنشاء تمثيل دقيق لوجوههم والتوصل إلى برنامج التعرف على الوجه لإنشاء قوالب تعريف لعمليات الشراء أو العمليات الأخرى بين العملاء والمتاجر.

اكتسبت FTRs الكثير من الشعبية مؤخرًا لأنها تستطيع التعرف على الوجوه من مقاطع الفيديو القصيرة أيضًا

تستحوذ الروبوتات على وظائفنا ، وتستبدل الأوصاف الورقية بالتعرف على الصوت أيضًا.

س: هل ستتمكن من التعرف على الروبوت من الصورة؟

ج: لا ، أنا †لا يخاف م ، ولكن يمكنك التعرف على النموذج المفضل لديك من كل هذه.

استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في مجال التعرف على الوجوه الطرفية.

مثال على تطبيق التعلم الآلي هو نظام اكتشاف الوجه الذي طورته وكالة ناسا والذي يمكنه عرض الصور في مساحة ثلاثية الأبعاد باستخدام خوارزميات متعددة.

يعد التعرف على الوجه جانبًا مهمًا للعديد من التطبيقات ولكن قد يكون من الصعب الحصول على نتيجة جيدة باستخدام التكنولوجيا الحالية. تتطلب أنظمة التعرف على الوجوه الكثير من البيانات لتتم معالجتها وليست دقيقة عند مقارنتها ببرامج التعرف على الوجوه المطورة في مجالات أخرى مثل معالجة الصور واستعادة الصور ورؤية الكمبيوتر. العيب في هذا النهج هو أنه لا توجد طريقة لتدريب النظام فيما يتعلق بالعوامل التي تؤثر على دقته مثل العمر والجنس وما إلى ذلك. هذا يجعل من الصعب على المطورين تجربة أساليب مختلفة حتى يجدون شيئًا ينتج عنه نتائج جيدة.

يمكن حل هذه المشكلة مع