디지털 에이전트용 얼굴 인식 단말기

AI를 사용하여 스마트 장치에 추가 기능을 추가하는 것만이 아닙니다. 또한 우리가 하는 일을 이해하고 그에 따라 대응하는 것입니다.

우리는 모두 명령을 받고 싶어합니다. †Curring re writing, 그리고 대부분의 사람들은 그렇게 할 수있는 방법으로 자신의 목소리를 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 AI와 머신 러닝의 등장으로 많은 기업이 비즈니스 콘텐츠를 만드는 가장 좋은 방법은 AI를 사용하는 것임을 깨닫기 시작했습니다.

자동화를 사용하여 뉴스레터는 물론 영업 및 마케팅 캠페인을 위한 인바운드 이메일을 생성할 수 있습니다.

얼굴 인식은 사용자가 Photoshop 또는 GIMP와 같은 사진 편집 도구에 사용할 수 있는 얼굴 인식 기술의 핵심 구성 요소 중 하나입니다.

얼굴 인식은 지난 몇 년 동안 점점 더 대중화되었으며 보안 시스템의 핵심 부분이 될 것으로 예상됩니다.

얼굴 인식 이면의 기술은 매우 강력합니다. 그래서 기업들은 정확도를 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이 기술은 카메라나 화면 앞에 있지 않을 때 얼굴을 정확하게 인식하는 데 도움이 됩니다. 얼굴 인식 단말기는 스마트 워치, 스마트폰, 가전 제품, 자동차는 물론 웨어러블 및 컴퓨터용 애플리케이션을 비롯한 전 세계의 다양한 제품에서 찾을 수 있습니다.

우리는 이러한 얼굴 인식 단말기를 인간 작가의 기술 및 능력과 별개로 생각해서는 안 됩니다. 오히려 고객에게 보다 정확한 결과를 제공할 수 있는 기존 워크플로의 개선 사항으로 생각해야 합니다.

디지털 마케팅에서 더 흥미로운 발전 중 하나는 AI와 기계 학습 시스템의 개발입니다. 그들은 인간이 이해하기에는 너무 복잡한 인터페이스로 사용자 인터페이스를 제공하는 것을 가능하게 했습니다.

예를 들어, 사람이 메시지가 성공적으로 전송되었는지 확인하기 위해 얼굴 인식 단말기를 사용할 때 메시지가 말한 내용이나 자신에 대한 내용에 대한 정보를 실제로 수신하지 못합니다. 단말기는 다른 얼굴만 인식하고 나이, 성별, 피부색과 같은 정보가 포함된 응답을 보낼 수 있습니다. 이는 인공지능이 인간이 스스로 할 수 있는 것보다 지각과 추론과 같은 더 지능적인 작업을 수행할 수 있게 함으로써 인간 지능을 대체하는 것으로 볼 수 있습니다. 기계 학습 시스템은 또한 컴퓨터를 사용하거나 컴퓨터를 사용할 줄 모르는 장애인도 사용할 수 있습니다.

얼굴 인식 단말기는 사람의 얼굴을 보기만 해도 얼굴을 인식하는 데 사용됩니다. 이 기술은 사람의 얼굴 특징(예: 눈, 코 등)을 기반으로 합니다. 일반적으로 군중이 많고 보안 조치가 마련되지 않은 공공 장소에서 이러한 유형의 기술을 사용하는 것이 도움이 됩니다.

여기서 "사용" 이란 무엇을 의미합니까?

대부분의 디지털 에이전시는 이 기술을 사용하여 캠페인의 잠재 고객을 식별하고 그에 따라 타겟팅한다고 생각합니다. 예를 들어 하룻밤 묵기 전에 호텔 방에 체크인을 하거나 친구와 함께 차를 타고 낯선 운전자를 알아볼 때.

얼굴 인식 단말기는 얼굴을 인식할 수 있는 장비입니다. 또한 물체, 사람 등을 감지하는 것과 같은 다른 이미지 작업도 수행할 수 있습니다. 얼굴 인식 단말기는 사람 및/또는 차량이 많은 지역에서 정찰을 수행하는 데 사용됩니다.

얼굴 인식은 이미지 인식 및 얼굴 감지 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 새로운 기술입니다. 사람들이 만지지 않고도 멀리 있는 얼굴을 인식할 수 있습니다.

얼굴 인식 뒤에 있는 기술은 사용하기 쉽고 그리 비싸지 않습니다. 그것은 감시 애플리케이션에서 수년간 사용되어 왔으며 로봇이 더 지능화되면 다양한 작업에 사용될 수 있다고 상상할 수 있습니다.

현미경, 프로젝터 및 3D 프린터는 머신러닝 얼굴 인식 단말기에 충분하지 않습니다.

얼굴 인식 기술은 현대 사회에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 이러한 얼굴 인식 장치는 사람이 움직이거나 표정이 바뀌더라도 사람의 얼굴을 인식할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 시대에 안면 인식 기술은 모든 기업의 필수 요소가 되었으며 이러한 기술에 많은 기업이 투자하고 있습니다. 실제로 많은 HR 부서에서 직원이 자신의 직무에 만족하는지 확인하고 새 직책을 찾고 있는지 확인하는 데 사용합니다.