5 TIPS ABOUT تقنية التعرف على الوجه YOU CAN USE TODAY

5 Tips about تقنية التعرف على الوجه You Can Use Today

5 Tips about تقنية التعرف على الوجه You Can Use Today

Blog Article



“ماسك” يخسر معركة قضائية بشأن مكافأة نهاية خدمة موظف في تويتر

وعندما اختبر الباحثون هذا النظام باستخدام مجموعة بيانات اختبار ألوان الجنسين لبولاميني، وجدوا أنه ساعد على التقليل إلى حد كبير من فرق الدقة ما بين الذكور ذوي البشرة الفاتحة والسمراء، مقارنة مع خوارزمية تدريب معتادة، على الرغم من أنه لم يقض على الفرق تماماً.

تستخدم الشركات تقنية التعرّف على الوجه للتعرّف بشكل فريد على المستخدمين الذين ينشئون حسابات جديدة على منصة إلكترونية.

إمكانية الوصول. يمكن أن يدعم التعرف على الوجه أيضًا إمكانية الوصول من خلال وصف الصور للمستخدمين ضعاف البصر، بما في ذلك تفاصيل حول الأشخاص الموجودين في الصورة وتعبيراتهم.

"مدير اسمنت كلو خربان" .. مقطع فيديو لرد فعل عامل خلال تساقط الأمطار تحصد ملايين المشاهدات

كيف تحصل الطائرات على شبكة الانترنت وعلى التلفزيون المباشر خلال تحليقها ؟

هناك العديد من الصناعات التي تستفيد من هذه التكنولوجيا؛ حيث تستخدم وكالات تطبيق القانون التعرف على الوجه للحفاظ على المجتمعات أكثر أمانا.

جنّدت وزارة الدفاع علماء وخبراء جامعيين بارزين في مجال التعرف على الوجه لهذا الغرض من خلال تزويدهم بتمويل البحوث.

يمكن أن يؤدي عدم الامتثال إلى عواقب قانونية وإلحاق الضرر بسمعة المنظمة.

استعمال الحرارة المنخفضة في القضاء على الآفات الزراعية في المحاصيل الحقلية

إلى جانب تقنية التعرّف على الوجه، هناك طرق أخرى عديدة لتحديد الهوية باستخدام المقاييس الحيوية:

تعتبر درجات الثقة، والمعروفة أيضًا بدرجات التشابه، نون ضرورية في عمل أنظمة اكتشاف الوجوه والمقارنة بينها. فهي تقدّم ملاحظات حول مدى التشابه بين صورتين.

زيادة اليقين. يمكن لأنظمة التعرف على الوجه تسجيل وتحديد الوجوه في الصور الفوتوغرافية التي يصعب على البشر اكتشافها. من خلال مطابقة الوجوه بدقة خوارزميًا، يمكن لأنظمة التعرف على الوجه أن تعزز عملية صنع القرار والتفكير البشري.

تحيز. تتمتع أنظمة التعرف على الوجه – مثل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي – بتاريخ من التحيز. من المرجح أن تخطئ أنظمة التعرف على الوجه التي تفتقر إلى التنوع في تدريب الخوارزميات في التعرف على أعضاء مجموعات الأقليات، أي المجموعات التي لم تكن ممثلة بشكل متساوٍ في بيانات التدريب.

Report this page