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關於 影像辨識 資料庫 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

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在影像辨識 資料庫這個產品中，有45篇Facebook貼文，粉絲數超過4萬的網紅緯育TibaMe，也在其Facebook貼文中提到， 你想成為具備 AI & Data Science 能力的未來關鍵人才？ ⠀⠀ 學程從基礎思維、核心技術、產業應用 逐步培養AI資料科家必備技能， #包含9大關鍵職能 程式語言、資料庫、網路爬蟲、 資料探勘、資料視覺化、機器學習、 影像辨識、深度學習、自然語言處理。 ⠀⠀ #給你完整18週的全線上培訓...
　同時也有13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...

「影像辨識 資料庫」的推薦目錄：


影像辨識 資料庫 在 緯育TibaMe Facebook 的精選貼文

緯育TibaMe By 緯育TibaMe

2021-10-01 12:33:02 有 2 人按讚
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你想成為具備 AI & Data Science 能力的未來關鍵人才？
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影像辨識 資料庫 在 緯育TibaMe Facebook 的精選貼文

緯育TibaMe By 緯育TibaMe

2021-06-10 17:00:02 有 34 人按讚
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❓ 很多學員在粉絲團私訊留言詢問：
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影像辨識 資料庫 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

台灣物聯網實驗室 IOT Labs By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-05-29 18:18:27 有 0 人按讚
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機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

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影像辨識 資料庫 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文

范琪斐 By 范琪斐

2020-01-04 22:00:04 有 1,365 人看過 有 23 人喜歡
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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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... 與多張影像上的預測. 2.TrainNetwork 從零開始建立手寫字辨識模型. 3.TransferLearning 進行遷移式學習，使用Pre-train Model訓練自己的資料庫，建立新的辨識模型.

#57. 多角度臉部辨識 - 台灣儀器科技研究中心

由電腦計算虛擬人臉後，擷. 取各角度的人臉圖像，做為判斷人臉的虛擬資料. 庫，最後以PCA 判別偵測到的影像是否為資料庫. 人臉影像，系統流程圖如圖1。 本文所開發的虛擬人 ...

#58. 人臉辨識系統 - 國立教育廣播電臺

而「人臉識別」則是判斷輸入的影像，屬於人臉資料庫中的哪一人，例如警察巡邏看到可疑分子時，可以拍下臉部照片輸入機器，與警察局的通緝犯資料庫照片 ...

#59. 台灣行車影像資料庫與深度學習影像辨識引擎 - YouTube

還記得之前台北大橋的「機車瀑布」嗎 ？台灣的機車密度非常驚人，連AI分析技術都眼花撩亂啊 ！讓我們看看科技專案支持下，資策會研發的「台灣行車 ...

#60. 臉部辨識：如何提升機器學習的性別辨識成功率 - GiST 性別科技

臉部辨識系統其實是AI影像分析技術的應用，其準確性來自於訓練AI的資料庫內容是否夠多元。曾有研究發現，演算法會自動將一張「在廚房的男性」照片標示為女性，而資料庫 ...

#61. Flag's 創客‧自造者工作坊用AI 影像辨識學機器學習 - 旗標

最後會使用ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的 ...

#62. AI 人臉辨識 - 逢甲大學

行影像擷取，再將擷取到的影像藉由人工智慧建立的模型進行辨識。在辨識神經 ... 機器學習跟深度學習都需要大量的資料庫進行訓練，且模型的建構需要很長的時.

#63. 人工智慧之物件辨識系統 以水果辨識為例 - 致理科技大學

進行影像識別的動作，使用影像辨識技術區分是何種水果後，再透過網頁的形式 ... 的資料庫來顯示其資訊，網頁中會顯示的「相關食譜」則是點擊後，會開啟新.

#64. 人臉表情辨識資料庫 - 大家一起學AI

最近在做人臉表情辨識(Facial Expression Recognition)，所以需要蒐集人 ... 影像尺寸 : 針對此資料庫做尺寸統計，橫軸為尺寸大小(數字x10即為影像長 ...

#65. GV-AI FR - 影像分析- 影像管理軟體- 產品資訊- GeoVision

GV-AI FR · 支援最高8支IP攝影機 · 即時人臉辨識及提供查詢記錄功能 · Masked face recognition · 當目標朝向影機移動，平均1秒完成人臉辨識 · 系統支援100,000筆人臉資料庫，每 ...

#66. 【影像辨識｜】職缺- 2023年6月熱門工作機會 - 1111人力銀行

(本專區為建立原住民人士履歷資料庫使用，非具原住民身分者，請至其他職務進行投遞應徵。) 研發內容： 深度學習技術於影像及視訊領域相關之應用與系統開發1.

#67. 什麼是臉部辨識？ - Amazon AWS

臉部辨識可以辨識影像或視訊中的人臉，確定兩張影像中的人臉是否屬於同一 ... 指紋辨識軟體透過將個人的指紋與資料庫中的一個或多個指紋進行比較來驗證個人的身分。

#68. 深度學習應用於以影像辨識為基礎的個人化推薦系統

在推薦系統實作上，使用服飾品牌Lativ與Uniqlo的商品資料庫，拍攝受測者身上的服飾圖片，共26張照片作為輸入資料，計算商品資料庫中前5名與受測者身穿服飾最相似之商品進行 ...

#69. 理解優缺點及應用概況人臉辨識簡易實作動手玩 - 網管人

人臉辨識技術屬於電腦視覺的範疇，現今結合了人工智慧的技術，讓電腦視覺 ... 人臉圖像匹配與識別：將輸入的影像與資料庫中已存在的人臉特徵數據進行 ...

#70. 利用MATLAB進行電腦視覺深度學習 - 鈦思科技

(imageDatastore是一個以MATLAB Datastore指令建立的資料庫，可分次有效率的處理 ... 這些較高階的影像特徵更適合拿來進行辨識任務，因為所有的基本特徵都已被納入成為 ...

#71. 方象國際|以科技實現您的想像

安防監視目標搜索、動態人臉辨識、智慧乳牛疾病辨識、車牌辨識、彩色濾光片瑕疵 ... 認證綁定帳號、分群篩選群發、聊天機器人、標籤功能、報表輸出、資料庫整合。

#72. ZV-1F | 說明指南| 還原影像資料庫（靜態影像/動態影像）

如果在電腦上處理影像檔案，影像資料庫檔案中可能發生問題。在此類情況下，將無法在本產品上播放記憶卡上的影像。此外，如果記憶卡先在另一個裝置中使用過，然後再放進 ...

#73. 使用深度學習於花朵辨識之研究與應用

深度學習 ； 花朵影像辨識 ； 智慧型裝置 ； deep learning ； flower ... 是使用傳統的辨識方法，使用者需輸入影像後，需要經過正規化、分割、擷取特徵，再與資料庫中 ...

#74. 人工智慧AI再進化高雄大學研發智慧影像辨識機器手臂(行政院 ...

吳志宏說，讓機器手臂聰明靈活的關鍵，是搭載高解析度攝影鏡頭，並且透過Deep Learning技術架構自主開發專屬影像辨識技術，包括建立物體「標準影像資料庫」與「通用計算 ...

#75. 花蓮海域鯨豚影像辨識( PHOTO - 黑潮海洋文教基金會

(Photographic identification，簡稱PHOTO-ID)，即拍攝海豚背鰭或具有可辨識特. 徵的照片，累積與建立個體影像資料庫，再進行個體辨識並進一步作為分析族.

#76. VAIDIO 5.3- AI智能人臉識別比對模組- 電腦軟體 - 資訊服務採購網

提供2路即時影像串流授權進行AI人臉識別與快搜。可支援高達建立10,000筆人臉資料庫，每筆可建立5張人臉並且可使用上傳照片立即進行人臉比對功能。

#77. 108基隆首都生活圈觀光重點遊憩場域交通管理計畫

AI影像辨識，物件偵測，機器學習，Object Detection，YOLOv3 ... iTraView 智慧影像辨識系統 ... AI影像辨識，MQTT事件整合，非關聯式資料庫.

#78. AI Maker 案例教學- 行人屬性辨識 - OneAI 文件

行人屬性辨識的技術可應用在智慧交通或安防上，例如在影像資料庫中，搜尋符合特徵條件的行人圖片，用來協尋失智老人、走失的小孩或警察調用路口監視器來追尋嫌疑犯或 ...

#79. 醫療用影像辨識_專利快訊20190705 - 華淵鑑價股份有限公司

醫療用影像辨識相關技術與專利分析-20190705連結下載 ... 患者的視網膜醫療圖像中，辨識出糖尿病的視網膜病變，並且成立醫療影像資料庫蒐集經人工標註的醫療影像資料， ...

#80. 深層類神經網路圖像辨識模型突旅

突旅以Wide-ResNet作為DNN影像分類模型， ... 以辨識. 為基礎的. 索引系統. 突旅Sudden Travel與大數據. 結構化. 大數據資料庫 ... 利用AI影像辨識輔助搜尋資料庫，.

#81. TWI384408B - 影像辨識以及輸出方法與其系統 - Google Patents

然後，根據該條件搜尋資料庫中對應的已知影像以進行比較而產生辨識結果。 本發明提供一種影像辨識與輸出方法以及其系統，其係對事先建立之已知樣本影像內所具有的像素 ...

#82. GAZIRU - NEC

Client 端建立分類資料庫，能即. 時辨識影像。 將鏡頭對準汽車. 即可顯示產品目. 錄。 服飾的色彩. 與設計. Client. 可由Client 端作辨識、分類。 能辨識衣物或設計上 ...

#83. 電腦視覺、影像處理- 專題研究 - 學科主題資源- 銘傳大學

序號 學年度 指導老師 1 110 陳珍源 2 110 駱有聲 3 110 黃炳森

#84. 多人臉影像視覺辨識技術

需基本的影像處理計算，即能求出代表整張臉部的特徵向量。當系統進行辨識時，僅需. 比對特徵向量間的差異值，即可判斷出身份，因此比對的資料庫不用儲存影像檔，改善.

#85. 電機系教授吳志宏開發智慧影像辨識機器手臂自動夾取分類體現 ...

使機器手臂聰明靈活的關鍵是搭載高解析度攝影鏡頭，並且透過Deep Learning技術架構自主開發專屬影像辨識技術，包括建立物體「標準影像資料庫」與「通用 ...

#86. Node-RED + OpenWhisk + 人臉辨識+ 資料庫

AlchemyVision影像辨識. ▫ Image Link Extraction-. ▫ Image Tagging-. ▫ Face Detection/Recognition- When provided an image file or URL, the AlchemyVision ...

#87. 導入Ai影像辨識系統,無人商店全面啟動！Big data分析人才需求 ...

Ai影像辨識結合人工智慧和Big data,是無人商店運作的關鍵技術,未來無人 ... 的Big data中，辨認出商品、客人的樣貌，並且繼續記錄在資料庫中，後續還 ...

#88. [10A025]影像辨識技術分析之應用

辨識 技術從技術本質的角度來說仍有許多的共通性，在許多的場景上人臉和行為辨識皆以視覺運算為基礎，擷取整個影像後，再根據應用的不同，從資料當中以資料庫比對或機器 ...

#89. Pinterest app 現可辨識影像中的多樣物件 - Yahoo奇摩

將可從一張照片中，找到更多物件的線索，讓你能夠快速地註記或搜尋更多自己感興趣的圖片-- 其實Galaxy S8 的Bixby 影像辨識也有吃到這方面的資料庫， ...

#90. 手勢自動標記及分類工具 - CH.Tseng

傳統的手勢辨識採用影像處理手法，針對手部圖片進行影像分析，重點在於形狀及特徵點 ... 三個dataset，圖片來源為其它開源影像資料庫（如PASCAL VOC…

#91. 建立於Android 系統之鑰匙自動辨識系統 - 台中區網

本論文提出一套Android Based 的鑰匙自動辨. 識系統，使用者只須使用智慧型手機的Camera 拍. 攝欲辨識的鑰匙，系統就會自動從影像中切割出物. 件，與特徵資料庫進行比對， ...

#92. 【台灣醫療科技新突破】人工智慧3分鐘自動辨識「肺腫瘤 ...

（台灣英文新聞/生活組綜合報導）北醫大巨量影像資料庫研究計畫，以人工智慧AI系統開發肺部腫瘤不須人工標註的病理影像辨識系統，準確率達95%以上，且每名 ...

#93. 影像辨識技術運用於藥物檢索系統之研究 - isu.edu.tw

人機介面的部份也針對資料庫內的影像. 做擷取，讓使用者在使用的時候還有圖片可以對照。 關鍵詞：Vision Builder AI、LabVIEW、Microsoft Office Access、藥物影像. Page 4 ...

#94. 應用深度學習研製智慧行動辨識不同災害

步驟3 : Encoder 輸出所有影像特徵向量資料庫 。 步驟4 : 將. 中所有影像特徵向量，使用APNN 演算法建. 立nAPNN 顆二元樹，.

#95. 數位化林業調查技術研發計畫-溪流魚類調查導入AI影像辨識應用

河川魚類資料庫彙整300種，收集全國(本島、外島)溪流上游至河口之魚種，包含原生種262種、外來種38種。 蒐集魚類資料與物種照片時發現有部分資料 ...

#96. 淺談人工智慧於醫學影像的應用

1國立陽明大學生物醫學影像暨放射科學系. 2國防醫學院三軍總醫院放射診斷部 ... 藉由人工智慧演算法，從電腦斷層影像辨識 ... 以訓練的資料庫辨識為主，面對複雜多元的.

#97. 人臉口罩影像辨識之探討、分析與實作 - 松山工農

PC 程式流程如圖三，Webcam 先初始化並擷取影像，設置人臉口罩的資料庫. 的路徑，讓電腦利用AI 去抓取資料庫的數據，接著當受試者站到電腦前時來辨識. 人是否有戴口罩，當 ...

#98. Synology 人臉辨識管理手冊

透過強大的AI 影像分析功能，Synology Deep Video Analytics (DVA) 應用程式能夠即時運算大量 ... 在設定人臉辨識任務前，建議您先建立一個人臉資料庫。

#99. 威聯通推出QVR Face智慧人臉辨識分析解決方案- asmag.com.tw

QVR Face影像辨識解決方案，可動態分析任何標準的RTSP格式串流的攝影機 ... 一個辨識任務，並購買授權方案添增彈性擴充部署任務、人員資料庫數量。