《文茜的世界財經周報》
【人臉辨識是iPhone 10最引人注目的配備 網路上也流傳許多關於人臉辨識與化妝的笑話 實際上人臉辨識是透過骨骼掃描的生物識別系統 包括中國大陸.美國與芬蘭的無人商店.交通秩序與航空公司 人臉辨識系統已經從過去科幻電影情節進入生活實際運用】
2002年,湯姆克魯斯在電影<關鍵報告>中,刷臉就能辨識身份的高科技,在15年後已經走入我們的現實生活。
科技業巨頭Amazon,推出的無人超商Amazon go,讓外界看到刷臉付帳的便利性,現在他們也宣布將積極發展臉部辨識技術,而這項技術也應用在美國其他領域上。
「這套系統是這樣運作的,只要站在機器前,相機會抓拍我的照片,有資料了,然後我就能登機了,」記者。
這就是未來的旅行方式,拍張照,確認乘客身分,只要幾秒鐘,你的臉就是你的登機證,2017年6月,美國廉價航空JetBlue,運用生物學和人臉辨識技術,將傳統的登機過程簡化到無紙,無設備的自助登機形式,而早在2016年5月,芬蘭航空公司就與機場攜手,進行臉部識別的登機計畫。
「讓機場旅客的行進更快速而順暢,絕對是有可能的,這當然是新科技的最大好處,接下來就是「無柵欄」的時刻,從過程的角度而言,我們確實可以把更多心思,放在服務旅客上,因為海關人員就不必花那麼多時間,檢查相關證件。」
赫爾辛基機場,每天有超過4萬7千名旅客,2016年全年旅客人數,首度突破1千7百萬人次,其中有半數以上是入境旅客,機場的客服,如何透過新科技縮短通關及登機時間,藉以提升旅客的滿意度,是所有繁忙機場管理者的共同心願。
「現在只是測試階段,首先乘客要下載手機APP,接下來輸入姓名及貴賓卡號碼,拍三張自拍照,就可合成無法模仿的生物識別證,然後上傳雲端伺服器,之後乘客只需抵達機場,前往報到櫃台,想像自己走在一條隱形的紅地毯上,服務人員就會立刻知道,乘客姓名與旅行目的地。」
臉部辨識技術,是「生物識別系統」的相關技術之一,比起較早開發的指紋辨識,掌紋辨識,或虹膜辨識,臉部辨識可以更精細地,擷取一個人的容貌特點與比例,大幅提升辨識身份的精準度,並增加「代人假冒」的困難度,因此成為近年來生物辨識領域中,最受矚目的科技。而聯合國在2015年就已公布,期望在2030年,發給人類每一位成員,「生物辨識身分證」,目前已經鎖定歐洲難民,做為優先推動的族群。
「聯合國難民署(UNHCR),正在進行這項計畫,運用生物識別科技,來辦認難民,以便追蹤他們,」在安全與反恐日漸受到重視的今天,臉部辨識系統的運用更加廣泛,透過容貌的捕捉,掌握每個人的身份,比對不明人士的異常資料,立刻示警並採取行動,除了嘗試研發適合企業組織使用之外,校園學生師長,醫院醫護人員的安全保障,甚至是抓違規行人,都是臉部辨識科技可以發揮之處。
由於行人闖紅燈的致死率連年攀升,大陸瀋陽市交警便嘗試利用這套新技術,提醒違規者,別再以身試法,「它由五套系統組成,其中有行人監控系統,人臉識別系統,語音告知系統,大屏幕顯示系統和後台的整個識別系統,」行人闖紅燈後,系統將進行人臉識別,之後會在行人經過路口時抓拍,並捕捉臉部特寫,加上此人通過此路口的全景圖片,四張照片就形成了一個完整的證據鏈,而違規的舉動也會被投放到大螢幕上,「其實就相當於有一個警示的作用,特別直觀,而且我感覺闖紅燈的被投上去,挺不好意思的,」人臉識別技術目前在大陸各領域,都被廣泛利用,2013年成立深度學習研究院的百度,就把識別技術用於協助離散家庭,尋找失蹤兒童,這對目不識丁的陝西夫婦,通過百度尋人平台上傳兒子的照片,很快電腦就找到9張相似的圖片,其中一個便是老人家苦尋不著的兒子,由於他有重度精神障礙,被警方尋獲時連自己的名字都記不住,於是便在失蹤人口欄上隨口說了一個名字。
「匹配上一個孩子名字叫陶家俊,你看像你兒子呀,我說我不相信,」「我一看這就是我娃嘛,」百度憑藉著準確度極高的人臉辨識科技,讓這一家人又相聚在一起,只是隨著人臉識別技術逐漸被廣泛應用,個人隱私也成為各方爭論焦點,如何在方便性與維護基本人權之間,找到適當的平衡點,始終都是科技發展必須面對的挑戰。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,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...
人臉辨識 深度學習 在 Facebook 八卦
#阿捷見面會👀 #智慧城市3月23日不見不散
幾年前美國科技展的採訪,我用非常驚奇的語氣,說著大家今天習以為常的事情:
「在未來,攝影機透過AI深度學習,可以辨識數字和人臉,可以透過車牌辨識,自動取締違規車輛......在機場,可以透過人臉辨識,抓出可疑的恐怖分子......未來汽車,可以進行自動駕駛和自動停車,倒車入庫再也不是苦差事了!」
當時的阿捷還不知道:一切來的這麼快,這都是現在的日常進行式了,路口科技執法日前啟動,半自動駕駛更是連國民車Toyota Altis也搭載了。
只是幾年的光景而已啊!這給我的啟示是科技人是玩真的,智慧城市也一定會到來,我們要做的就是打開好奇心,看看未來即將面臨的巨變,看對趨勢對投資有幫助是一定的,更重要的是,學習新知單純就是很有趣啊。
3/23 (二)下午2:00到3:40分,我將在智慧城市展主持論壇,同場嘉賓將有中保副董事長林建涵和立委蔣萬安,這是一場免費的論壇,大家都可以來報名參加,走出攝影棚的阿捷很期待看到大家,也歡迎大家來參加一系列的活動喔!
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#中保科技 #讓我們來告訴你 #什麼是 #智慧城市 #非凡新聞
人臉辨識 深度學習 在 范琪斐的美國時間 Facebook 八卦
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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《#范琪斐ㄉ寰宇漫遊》每週四晚間十點在 #寰宇新聞台 播出,沒跟上的也沒關係,歡迎訂閱我們的 YouTube 頻道 🔔#范琪斐ㄉ寰宇漫遊 🔔https://reurl.cc/ZvKM3 1030pm準時上傳完整版!
人臉辨識 深度學習 在 范琪斐 Youtube 的評價
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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人臉辨識 深度學習 在 Noodles with Turtle Youtube 的評價
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。
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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>