Best Face Recognition Terminal

Өгөгдлийн аналитик болон машин сургалт нь технологийн олон салбарт маш их тустай болох нь батлагдсан. Үүнийг нүүр тулан эсвэл нүүр тулсан харилцаа холбоо улам бүр жишиг болж байгаа харилцааны салбарт ч хэрэглэсэн.

Технологийг боловсруулах шатандаа байгаа бөгөөд интерактив харилцаа холбооны маш үр дүнтэй хэрэгсэл болж чадна. Бидний мэдэж байгаагаар хэн нэгэн нүүр тулан ярьж байх үед гэрлийн хугарлын улмаас нүдийг нь харахад хэцүү байдаг.

The combination of A.I. Нүүр царай таних технологи нь өнөөгийн онлайн харилцааны салбарын хамгийн ирээдүйтэй чиг хандлагын нэг юм. Энэ нь зар сурталчилгаанаас эхлээд олон нийтийн мэдээллийн хэрэгсэл, бизнес, албан байгууллагуудад зориулсан мессежийн систем зэрэг бүх төрлийн хэрэглээнд урам зориг өгөх байнгын эх сурвалж болдог. Гэсэн хэдий ч энэхүү технологи нь хоёр хүний ​​хооронд нүүр тулан эсвэл нүүр тулан харилцахад ашиглахад бэлэн болоогүй байна. †“ until now.

Даалгавар нь FaceTime ашиглан нүүр царайг таньж, утас/таблет/зөөврийн компьютерынх нь камераар дамжуулан өөр хүнд илгээх боломжтой хиймэл оюун ухаанд суурилсан системийг хөгжүүлэх явдал юм. Энэ нь камер ашиглах боломжгүй үйлчлүүлэгчид (эсвэл царайгаа харуулахыг хүсэхгүй байгаа хүн) хамт олонтойгоо Face-ээр мессеж бичих боломжтой болно.

Харилцаа холбоонд царай таних аргыг ашиглах судалгаа эхний шатандаа явж байна.

Нүүрний утгыг ойлгох тал дээр хүн ба машин хоёрын хооронд янз бүрийн ялгаа байдаг. Нүүрний зан байдлын шинжилгээг олон сая жилийн өмнө ижил зорилгоор ашиглаж байсан өгөгдөл олборлох арга техниктэй шууд харьцуулах боломжгүй машин сургалтын техникийг ашиглан хийж болно. Энэ хэсэгт нүүрний хувирал, зан төлөвт дүн шинжилгээ хийхэд энэ технологийг ашиглахыг зорьж буй хүмүүст тулгардаг гол бэрхшээлүүд, мөн хөгжүүлэгчид, дизайнерууд, судлаачид зэрэг хэрэглэгчдэд зориулсан боломжит програмуудад анхаарлаа хандуулах болно.

Дэвшилтэт технологи хөгжихийн хэрээр бид хоёр хүний ​​хооронд хэл амгүй маш олон харилцаа холбоо тогтооход таатай байх болно.

Хиймэл оюун ухааны салбарт гарсан дэвшлийн улмаас олон хүмүүс "Би виртуал туслахтайгаа байнга нүүр тулан ярилцахад юу хэрэгтэй вэ" гэж асуудаг.

Боломжит шийдлүүдийн нэг бол нүүр царай таних нь нүүр тулан харилцах харилцааг сайжруулах арга юм. Энэ нь аль хэдийн зарим хэрэглээнд ашиглагдаж байсан ч энэ технологийн анхны нээлт 2020 он гэхэд гарах төлөвтэй байсан.

Бид анх удаагаа зөвхөн хүмүүсийг таних чадвартай нүүр царай таних терминалтай боллоо. †™s faces but also their emotions.

Царай таних технологи хэрхэн ажилладаг, түүнийг царай таних ажлыг автоматжуулахад хэрхэн ашиглаж болох талаар тоймыг өгдөг.

Царай таних технологи нь нүүр царайг зураг эсвэл видео бичлэгт буулгаж, биометрийн мэдээллийн цэг болгон хувиргадаг. Үүнийг хийхийн тулд олон төрлийн технологи ашигладаг боловч үйл явцыг автоматжуулах арга замууд байдаг.

Хиймэл оюун ухаан хөгжихийн хэрээр бүх зүйл улам төвөгтэй болж байна. Цаг хугацаа өнгөрөх тусам машин сургалтын системүүд илүү ухаалаг болох нь зүйн хэрэг.

Нүүр таних терминалууд буюу FTR нь нэлээд эртнээс хэрэгжиж байна. Эдгээрийг гэрэл зураг дээрх нүүр царайг танихад ашигладаг. Тэдгээрийг ихэвчлэн жижиглэн худалдаачид эсвэл бусад компаниуд ашигладаг бөгөөд тэднээс ямар нэгэн зүйл худалдаж авахаасаа өмнө зураг дээрх хүмүүсийг тодорхойлох шаардлагатай байдаг. Эдгээр FTR нь ихэвчлэн гэрэл зураг авч, нүүр царайг нь уншиж, дараа нь тэдний царайг үнэн зөв дүрслэхийн тулд хүмүүсийн зургийн мэдээллийн сантай тааруулж, худалдан авалт эсвэл бусад үйлдлүүдэд зориулж таних загвар үүсгэх нүүр таних программ хангамжийг бий болгодог. үйлчлүүлэгчид болон дэлгүүрүүдийн хооронд.

FTR-ууд сүүлийн үед маш их алдартай болсон, учир нь тэд богино хэмжээний видео бичлэгээс царайг таньж чаддаг

Роботууд бидний ажлыг хариуцаж, цаасан дээрх тайлбарыг дуу хоолой танигчаар сольж байна.

Асуулт: Та зурагнаас роботыг таньж чадах уу?

A: No, I †™m afraid not, but you can recognize your favorite model from all of these.

Нүүр царай таних терминалын салбарт машин сургалт, хиймэл оюун ухааныг ашиглах.

Машин сургалтын хэрэглээний жишээ бол НАСА-гийн бүтээсэн царай таних систем бөгөөд олон алгоритм ашиглан 3 хэмжээст орон зайд зураг төсөллөх боломжтой.

Нүүр царай таних нь олон төрлийн хэрэглээний чухал хэсэг боловч одоогийн технологийн тусламжтайгаар сайн үр дүнд хүрэхэд хэцүү байж болно. Царай таних систем нь маш их мэдээлэл боловсруулахыг шаарддаг бөгөөд зураг боловсруулах, дүрс сэргээх, компьютерийн хараа зэрэг бусад салбарт хөгжүүлсэн царай таних програмуудтай харьцуулахад тийм ч нарийвчлалтай байдаггүй. Энэ аргын сул тал нь нас, хүйс гэх мэт түүний нарийвчлалд нөлөөлдөг хүчин зүйлийн талаар системийг сургах арга байхгүй. Энэ нь хөгжүүлэгчид сайн үр дүнд хүрэх ямар нэг зүйлийг олох хүртлээ янз бүрийн аргыг туршиж үзэхэд хэцүү болгодог.

Энэ асуудлыг шийдэж болно