ใช้แป้นลูกศรขึ้น/ลงเพื่อเพิ่มหรือลดระดับเสียงดาวน์โหลดเสียงการระบาดใหญ่ได้จุดประกายให้เกิดการใช้งานใหม่สำหรับซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า แต่อาจต้องปรับแต่งอัลกอริธึม การสวมหน้ากากซึ่งเหลือเพียงแค่หน้าผาก ดวงตา และบางทีสะพานจมูกเท่านั้นที่เปิดเผย อาจทำให้ระบุตัวบุคคลได้อย่างแม่นยำได้ยากขึ้น โดยเฉพาะการบังคับใช้กฎหมายหนึ่งในผู้เล่นดังกล่าวในเวทีนั้นคือ National Institute of Standards and Technology ซึ่งเป็นแหล่งที่สอดคล้องกันสำหรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การพัฒนาเทคโนโลยีล่าสุด และมาตรฐานต่างๆ
“เราอาจเริ่มงานที่แตกต่างกันสองหรือสามส่วน งานแรกเกี่ยว
กับการประเมินคุณภาพ คุณช่วยดูภาพแล้วบอกว่าเป็นภาพที่มีคุณภาพดีได้ไหม? นั่นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับประสิทธิภาพปลายน้ำ การทำงานอีกเล็กน้อยที่เราทำในช่วงการระบาดใหญ่ คือการดูว่า การจดจำใบหน้าจะทำงานได้หรือไม่เมื่อมีคนสวมหน้ากากป้องกันใบหน้า” Patrick Grother นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของ NIST และผู้เชี่ยวชาญด้านไบโอเมตริกกล่าวในรายการFederal Monthly Insights – Digital Transformation
แม้ว่าอัลกอริธึมบางอย่างไม่สามารถทนต่อการมองเห็นใบหน้าที่ลดลงเลย ทำให้อัตราความผิดพลาดเพิ่มขึ้น เขากล่าวว่าอัลกอริทึมบางอย่างกำลังจัดลำดับความสำคัญบริเวณดวงตาของใบหน้าตามธรรมชาติ ทำให้ยังคงใช้งานได้ในบริบทการปฏิบัติงาน เป้าหมายระยะยาวของอุตสาหกรรมไบโอเมตริกคือการทำให้ง่ายขึ้น ซึ่งเขากล่าวว่าหมายถึงความยืดหยุ่นที่มากขึ้นในการจับภาพ
“อย่างที่คุณพูดถึง แนวคิด ‘การเดินทางที่ไร้อุปสรรค’ ที่เราสามารถทิ้งบอร์ดดิ้งพาสและแทนที่ด้วยใบหน้าของคุณที่เดินผ่านสนามบิน ตั้งแต่การเช็คอิน ไปจนถึงการฝากกระเป๋าที่แถว TSA ไปจนถึงห้องรับรองบนเครื่องบิน แล้วขึ้นเครื่องบิน โดยหลักการแล้วสามารถทำได้ด้วยใบหน้าแบบหนึ่งหรือหลายหน้า” Grother กล่าวกับ Tom Temin บนFederal Drive “
คุณเพียงแค่แสดงใบหน้าของคุณ คุณจะถูกคาดหวังที่จุดสัมผัสต่างๆ
ที่สนามบิน และคุณยืนยันตัวตนของคุณโดยใช้การจดจำใบหน้าเพียงอย่างเดียว”
เทคโนโลยีอาจถูกจำกัดในตอนนี้ แต่ Grother เตือนว่าอย่าเดิมพันกับการจดจำใบหน้า ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นในทศวรรษที่ผ่านมา – ไม่ต้องพูดถึงกล้องที่มีความละเอียดสูงกว่าบนโทรศัพท์มือถือ – มีความสำคัญมาก กำไรเหล่านั้นมาจากการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ การค้นหาวิธีต่างๆ ในการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่แบบจำลองวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องด้วยอัลกอริทึมแบบเลเยอร์ ซึ่งคล้ายกับเครือข่ายประสาทของสมองมนุษย์
หาก AI ดึงข้อมูลจากภาพถ่ายหนังสือเดินทางที่ล้าสมัยอายุหลายสิบปีในฐานข้อมูลเพื่อให้ตรงกับภาพในปัจจุบัน นั่นไม่ได้หมายความว่าสิ่งที่ Grother กล่าวว่าเป็น “มาตรฐานแห่งอนาคต” NIST กำลังดำเนินการปรับปรุงมาตรฐานการประเมินคุณภาพ ควรเข้าถึงรายงานได้ ควรอธิบายเทคโนโลยี บันทึกความสามารถของเทคโนโลยี และอธิบายว่าทำงานได้ดีเพียงใดในการตั้งค่าบางอย่าง
“และความแม่นยำสัมพัทธ์: อัลกอริทึมใดทำงานได้ดีกว่าหรือเทคนิคการบีบอัดใดทำงานได้ดีกว่า หรือกล้องใดโดยหลักการแล้ว ถ้าเรามีข้อมูลนั้น ดังนั้น ถ้าคุณไม่วัดสิ่งต่าง ๆ คุณก็จะไม่รู้จริง ๆ ว่าสถานการณ์เบื้องหลังคืออะไร” เขากล่าว
อัลกอริธึมไบโอเมตริกส่วนใหญ่เป็นแบบปิด ซึ่งอยู่ภายใต้การคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญา ซึ่งทำให้การวิจัยเชิงวิชาการเกี่ยวกับอัลกอริทึมดังกล่าวมีข้อจำกัด อัลกอริทึมเหล่านั้นที่ส่งไปยังเกณฑ์มาตรฐานอย่างต่อเนื่องของ NIST นั้นเผยแพร่ต่อสาธารณะ Grother กล่าวว่าพวกเขาเป็นหลักฐานการดำรงอยู่หรือข้อพิสูจน์ของแนวคิดที่เครือข่ายประสาทเฉพาะสามารถทำงานได้
credit : 3daysofsyllamo.org
makedigitalworldeasy.org
thaidiary.net
flashpoetry.net
coachfactoryoutletstoreco.com
glimpsescience.net
sylvanianvillage.com
royalnepaleseembassy.org
21stcenturybackcare.com
coachfactoryonlinea.net
