市場上最常見的人臉識別終端是Kinect。 它使用攝像頭和激光指示器來識別用戶的臉,因為這些是人類身份的主要元素,人們想知道他們在和誰說話。 但是這項技術並不完美,例如,對於大量人群或在不同的照明條件下,它並不總是準確的,特別是對於黑暗區域和具有某些類型的化妝品和頭飾的人可能難以識別。
下一代人臉識別技術可以在遠處識別您,這可能是基於光傳感器而不是攝像頭。 這項技術已經由索尼公司開發,該公司在2014年5月展示了其原型,但僅在SIBOS舉辦的最近一次行業活動中獲得了大獎。 SIBOS是一個致力於電信諮詢和業務發展的國際商業協會
人臉識別技術正在興起。 在過去的幾年中,它已成為視頻監控的非常流行和有用的功能-在機場,火車和汽車上。
出於安全目的,還可以使用人臉識別技術來識別個人。 例如,您可以使用人臉識別技術來檢測可疑人員,然後根據需要為他們分配訪問控制或其他安全措施。
人臉識別終端是安全和監視使用最多的技術。 為了使房間裡的人的身份保持匿名,可以通過將他們與照片數據庫進行比較來識別他們的臉。 該技術用於在機場,警察調查,犯罪現場調查等過程中進行識別。 人臉識別背後的想法是,它在不損害隱私的情況下使用盡可能多的數據。
人臉識別技術已被預測為本世紀末最重要的技術之一。 隨著硬件和軟件的進步,未來看起來一片光明。 我從事的一項研究項目預測,2035年,計算機將有可能比今天的人眼更有效地處理圖像,即使它們不允許我們看到對方的眼睛或記錄
在安全和監視領域,人臉識別終端是必不可少的工具。 雖然它有它的優勢,例如實時檢測嫌疑人的能力,但也有缺點。 面部識別技術不是萬無一失的,它經常被自己的技術所愚弄。
雖然人臉識別已經使用了多年,但我們終於開始看到它進入我們的日常生活。 它可以在許多不同的領域使用,如安全,遊戲,甚至與我們的智能手機。
面部識別技術為B2B公司提供了一個自動化營銷活動的巨大機會。 他們的努力將得到增加的銷售額和更高的轉化率的回報。 但是,挑戰在於如何將這項技術實施到他們的業務中。
在本文中,我們將討論人臉識別終端。
人臉識別終端允許用戶執行高級任務以進行圖片識別,例如: 將一組靜止圖像中的人臉與人臉數據庫進行匹配,檢測面部特徵的微小變化,這些變化指示不同的人甚至同一張臉上的不同表情。 這不僅對人臉識別很重要,而且對其他基於圖像的任務 (例如對象檢測和3D重建) 也很重要。
人臉識別終端是照顧客戶需求的重要工具。 它幫助我們使我們的數字身份更加安全和高效。
它將被許多公司用於以下應用:
它將在今年年底上市。
今天的人臉識別技術使我們在日常生活中更容易識別人。 特別是,當我們簡單地指向手機上的照片時,我們可以很好地了解與誰交談。 然而,今天的人臉識別技術並不完美: 它可以被假裝是別人的人甚至可能是這個人自己的照片所愚弄。
因此,緩解此問題的一種方法是開發一種算法,該算法可以捕獲圖像是否實際上是您面前的圖像,然後告訴您您前面的那個人是否看起來像這個人或那個。