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AI遇見，未來預見👁🗨
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近年，AI智能領域在高度的進化下，🤖機器也能與人交談與互動！
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從👶新生兒的生理狀態監測，到銀髮族🧓日常照護，甚至無須透過穿戴裝置，就能感測到被照護者的飲食習慣、睡眠品質😴與喜怒哀樂等的情緒，在銀髮族最重要的安全照護上，還有跌倒偵測與即時通報功能，而且它不只會照顧人，玩樂這塊也很在行，無聊時想唱個歌🎤，用台語跟它點播嘛ㄟ通喔~
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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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站在海關的自動查驗閘道，面對相機，一秒後閘道迅速開啟；拿起手機，相機瞬間辨識解鎖，進入主螢幕，這樣的使用體驗我們早已不陌生。
不過說到臉孔辨識，更好玩的或許是能夠辨識出年齡、在臉上加上可愛狗耳朵、狗鼻子或貓熊黑眼圈、或是讓我們看見變老之後會長成什麼樣的那些 App。自從機器辨識人臉的準確率因深度學習而在近幾年突飛猛進，甚至超越人類所能，各種延伸出的應用也越來越多元跟普及……只不過，就像每一樣人類的發明，當精靈從神燈裡被釋放，起初設想不到，或是不願設想的事情，總是隨之而來。
將近兩個月以來，香港「反送中」示威與抗爭持續升高，而這些抗議群眾如何反警方的監控科技，也成為焦點。他們除了戴上口罩、面罩，還使用在野外看星星時會用到的指星筆雷射光對準警方的蒐證攝影機，為的就是避免事後被人臉辨識軟體查出身份。同時，在同樣備受外界關注的新疆，在市區無處不在的海康威視監控系統，則是「再教育營」以外，另一個讓聽到相關消息的人毛骨悚然的存在。
相較於其他生物特徵識別技術，像是指紋、虹膜、聲紋等等，臉孔辨識在於「自然」，以及「不容易被察覺」這兩點上佔有優勢，但這優勢是對辨識者來說的，對於被辨識者，這樣的優勢就成了擋也擋不住的破口。
人臉辨識深度學習 在 【臺灣人臉辨識實例：中華電信】千分之一少數是關鍵 - Pinterest 的八卦
Jul 24, 2019 - 光引進深度學習技術還不夠，中華電信研究院還要建立臺灣自己的人臉資料庫，打造出在地人臉也能認的一套臉部辨識引擎，提高人臉辨識力. ... <看更多>