#2021INSIDE未來日｜從物聯網到 AI 應用，AI 視覺辨識領域在近年來已有許多顯著的應用，專注於是人臉辨識的訊連科技，是如何以智慧之眼之力加速 AI 發展驅動 AIoT 產業革新呢？
訊連科技執行長黃肇雄分享人臉辨識全球局勢以及 FaceMe 應用案例：
#訊連科技 #人臉辨識 #AI視覺辨識
視覺辨識應用 在 Inside 硬塞的網路趨勢觀察 Facebook 的最佳解答
同時也有16部Youtube影片，追蹤數超過29萬的網紅陳寗 NingSelect，也在其Youtube影片中提到，最新陳寗嚴選雙 PD 超高速充電插頭：https://lihi1.com/RMaQ4 陳寗嚴選 iPad Pro/iPhone 保貼 & 充電頭：https://lihi1.cc/VnHIF 陳寗嚴選兩聲道音響：https://lihi1.com/2ecL7 陳寗嚴選抗菌靜電濾網/防潑水抗菌強化膜：...
「視覺辨識應用」的推薦目錄：
視覺辨識應用 在 AppWorks Facebook 的最佳解答
【醫療 AI 應用 - 新藍海市場】
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AI 電腦視覺辨識應用在醫療診斷，特別是協助醫生降低人為因素的不確定風險，有相當大的市場機會，特別是醫療產業的進入門檻高，且對資訊分享有非常高的要求，例如台灣在醫療顯示器及相關設備的廠商，通常一但能夠進入市場，就能夠享有相當好的利潤。
台灣在健保制度條件下，若能夠協同幾家領先的醫院並取得政府協助，更有條件能夠快速發展醫療 AI 領域的應用，如報導中的大陸業者依圖跟 200 家醫院合作所取得的成果，在台灣可能有機會更短的時間達成。加上整體人口老化趨勢，以及潛在運算法擴大其他市場的可能性，值得 AI 新創思考可能的機會。
by Andy Tsai, senior associate
視覺辨識應用 在 陳寗 NingSelect Youtube 的最讚貼文
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00:00 WWDC 21 雖沒新筆電，但軟體更新多！且蘋果新功能都跨平台！
01:19 iPad 上的多工作業升級：同時開多視窗，工作更方便、直覺
03:28 以往 iPad 從邊框往左拉可變雙畫面，但不太好用...新增畫面切換按鍵，如同小白球
05:18 焦點視窗模式
06:10 如果你有特殊使用偏好...可自訂疊放、組合多工操作介面
06:41 巧控鍵盤有新增快捷鍵：建議多學習蘋果快捷鍵，才會真好用！
07:35「快速筆記本」：限 Apple Pencil，可作筆記並直接分析文字、加 Tag
09:49 備忘錄自動整理快速筆記，且可共作（以往是第三方 APP，現在都內建）
11:22 「SharePlay」：FaceTime 時的即時互動新模式，一起看電影 / 分享即時螢幕畫面
12:54 Safari 更新介面，讓你看的範圍更大，減少工具列佔比，視覺更輕鬆
13:37 分頁群組：大家都喜歡搜集好用網站＋避免以前開太多頁面找不到資料！
16:00 LiveText：機器學習的新應用，自動辨識照片內文字及功能特性
17:42 Visual Look Up 幫你找照片內容的相關情報
18:37 加強版 Swift 寫 Code 更方便，但仍不夠用...要寫 Xcode 還是認命買 Mac 吧！
19:00 Universal Control，只要登入同一 iCloud 帳號，Mac 可控制周圍其他 iPad / iPhone 裝置
#WWDC #iPad #蘋果
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我有自己的偏好，你也有自己的好惡，我們互相尊重，時時用大腦，刻刻存善念，不謾罵，不矯情。可以辯論，不可以沒邏輯。
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視覺辨識應用 在 KidPro醫學級兒童發展教育團隊-恬兒職能治療師 Youtube 的最佳貼文
歡迎來到 #Ally治療師 和 #恬兒治療師 的腦力遊戲室時間!!!
今天要分享一款~由 #治療師設計 的教案小桌遊__✨攻佔地圖✨
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遊戲中除了需要~
顏色分辨能力、數字辨識和點數以及視覺搜尋能力😁
還會考驗和訓練孩子的~
☑規則理解能力
☑挫折忍受度
☑執行功能（executive functions）
☑後設認知能力（metacognition）
☑心智理論(Theory of mind)發展和應用
遊戲中~需要
➡組織訊息、設定目標
➡了解自己思考的路徑，才能有策略的往目標前進
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為什麼對方要選擇把積木放在這個位置，知己知彼、百戰百勝，
這樣才可以去計畫要怎麼擋住對方連成一條線!
是一個適合孩子入門的鬥志小桌遊呦~🤩🤩🤩
#職能治療師 #桌遊 #活動設計
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視覺辨識應用 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文
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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