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使用深度人臉辨識，將人臉與即時影像中的資料庫進行比對。
什麼是人臉辨識？
人臉辨識系統使用電腦視覺技術，將數位影像或影像幀中的人臉與人臉資料庫相比對。 深度學習演算法能夠使用數位監控攝影機，或網路攝影機的影像串流，即時辨識人臉。
在過去的五年裡，使用深度神經網路的人臉辨識模型的效能，得到了大幅提高。 最先進的演算法在人臉辨識任務中，實現了高於人類等級的效能（高於 97.53%）
深度學習臉部辨識的特點
分析攝影機的框架，以檢測和定位人臉。 隨後，應用臉部辨識來有效辨識受試者。
- 臉部驗證是將一張臉與另一張臉進行比較，以驗證它是否匹配的過程。
- 臉部辨識是指在影像資料庫中查詢一張臉。 這個過程基於多次迭代的臉部驗證。
- 使用監控攝影機的影像串流進行人臉辨識。
- Edge AI 透過將裝置端處理與基於雲的查詢相結合，允許高效能的人臉辨識應用。
人臉辨識的價值
臉部辨識是最受歡迎的電腦視覺應用之一。 雖然與虹膜辨識和指紋辨識相比，臉部辨識的準確性仍然較低，但由於其非接觸式過程，它被廣泛採用。 在過去的幾年裡，這項技術取得了巨大的進步，谷歌、臉書等開發的許多人工智慧人臉辨識模型的準確率接近 99%。
- 一個人或多人的自動和非侵入性辨識。
- 在現實世界環境中用於基礎設施保護的智慧影像監控。
- 具有近即時效能的準確人工智慧模型，對閉塞、表情、照明和姿勢越來越強大。
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