Экспорт:
Папки

/var_null/nauka/kibernetika/ii/neyronnie-seti/raspoznavanie/lyudi/lica
Не экспортировать закрытые директории
Преобразовывать заметки в html
Экспортировать
Удалить директорию
Применить
 Стили директорииДобавить заметку

Создана система искусственного интеллекта, способная идентифицировать человека, несмотря на попытки маскировки его внешности

В настоящее время технологии распознавания лиц уже доведены практически до совершенства, и они широко используются для идентификации преступников, террористов, без вести пропавших людей и т.п. Тем не менее, почти любую систему распознавания лиц, несмотря на степень ее совершенства, можно обмануть при помощи достаточно простых способов маскировки, головного убора, темных очков, накладных усов, бороды и грима. Однако, все эти способы маскировки уже не смогут обмануть новую систему на базе искусственного интеллекта, созданную международной группой исследователей, ведь в ней, помимо искусственного интеллекта, использованы и другие последние наработки в области идентификации замаскированных лиц (Disguised Face Identification, DFI).
Похожие разделы:
Подробнее по ссылке: https://nplus1.ru/news/2016/08/09/faceless-recognition-system2016-08-09 12:25:36 Удалить Фон Изображение Импорт из текстового файла Редактировать Копировать в буфер

Нейросеть научилась распознавать размытые лица

Ученые из института Макса Планка создали нейросеть, которая может распознавать размытые и даже закрашенные лица. Об этом рассказывает портал The Next Web, статья ученых опубликована на сервере препринтов ArXiv.org.
Подробнее по ссылке: https://nplus1.ru/news/2016/06/27/million-face-database2016-06-28 09:45:23 Удалить Фон Изображение Импорт из текстового файла Редактировать Копировать в буфер

Системы распознавания лиц «спасовали» перед большим объемом данных

Программы по распознаванию лиц могут быть не так эффективны, как полагают их создатели. Несмотря на то, что успешность их работы оценивается с помощью баз данных, содержащих десятки тысяч фотографий, когда количество изображений превышает полмиллиона, все алгоритмы справляются с заданием значительно хуже. Исследование будет представлено на Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов на этой неделе.
Участвуй в наполнении сайта, создай свое дерево знаний. Регистрация

@include_encode 2015