面部识别
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人工智能面部识别面临的问题以及对人脸识别的11个误解
现在的人工智能的面部识别算法并不完美。如果你的公司正在考虑部署此技术,则应当注意以下这几个方面。过去十年内,随着我们在人工智能领域取得长足进步,我们能够为嵌入式系统增加一些先进功能,例如人脸识别。虽然...
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谷歌承诺暂不出售面部识别产品以防滥用
谷歌周四发表博文称,在能制定出相关政策以阻止备受争议的面部识别技术被滥用之前,该公司将暂不出售采用这种技术的产品。目前,谷歌正在与其他一些团体合作以确定面部识别技术可能存在的问题。该公司全球事务高级副...
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Hertz宣布利用面部识别和指纹验证技术加快机场租赁流程
赫兹(Hertz)本周二宣布,将利用面部识别和指纹验证技术来加快机场的租赁流程。目前这家全球连锁汽车租赁公司已经和生物识别机场安全公司Clear达成协议,后者为其提供技术支持。目前两家公司合作已经在哈兹菲尔德 -...
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新iPhone同样支持面部识别 供应商从中受益
根据之前的报道,苹果将于今年 9 月推出的 iPhone 系列可能拥有与目前旗舰手机 iPhone X 相同的 3D 技术。现在,我们又听到了相关的信息。CNBC报道称,投资银行 Piper Jaffray 的分析师同样认为,今年的 iPhone 将配...
- 威锋网
- 2018-07-05 14:48
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多伦多大学开发反面部识别系统 人脸识别率降至0.5%
面部识别系统是有争议的,至少可以这样说。上周,亚马逊因向执法机构提供面部扫描技术而成为头条新闻。研究表明,一些面部识别算法对某些种族存在固有的偏见。人们对这种人工智能监视系统的担忧,促使多伦多的研究人...
快讯
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祝贺!2022国际CMF设计奖·颁奖典礼于深圳圆满举办
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一种特殊的循环神经网络:长短期记忆网络
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深度学习中常用的技术:自注意力机制(Self-Attention)
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空间金字塔池化网络(SPPNet):用于图像分类和目标检测的深度神经网络
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Transformer:用于自然语言处理的深度神经网络模型
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蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS):一种基于模拟的搜索算法
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深度神经网络学习模型:残差网络(ResNet)
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图数据的深度学习模型:图卷积网络(GCN)
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数字孪生仿真技术的前沿发展趋势
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利用数字孪生仿真技术打造新一代机器人的优势和挑战
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机器学习有哪些常用算法,性能怎么样,有什么优缺点?
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基于深度学习的自然语言处理模型综述
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人工智能技术在现代科技发展中的作用
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人工智能是怎么改变艺术与创作的?
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CHATGPT对人工智能领域的影响
人物
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祝贺!2022国际CMF设计奖·颁奖典礼于深圳圆满举办
2023年3月17日晚上7点,由国际CMF设计奖.组委会主办的【2022国际CMF设计奖CMF DESIGN AWARD ·颁奖典礼】于中国深圳隆重举办。大奖组委会及评委团专家、国内外资深CMF专家及行业领导在现场为获奖单位颁发获奖证书与奖杯。【2022国际CMF设计奖CMF DESIGN AWARD ·颁奖典礼】盛况国际CMF设计奖是全...
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一种特殊的循环神经网络:长短期记忆网络
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络,由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出,用于解决传统循环神经网络(RNN)在长时间序列训练中出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM可以通过门控机制来决定是否记住或遗忘过去的信息,从而使其可以更好地处理长时间序列数据。...
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深度学习中常用的技术:自注意力机制(Self-Attention)
自注意力机制(Self-Attention)是一种深度学习中常用的技术,主要用于处理序列数据,如自然语言处理中的文本。自注意力机制通过计算每个词与其他词之间的相似度来建立它们之间的关系,并根据这些关系来加权地计算每个词的表示。在自注意力机制中,每个词的表示由三部分组成:查询向量(query vector)、键向量(key vector)和...