كيف يمكن أن تؤثر الانتخابات الأمريكية على منطقة الشرق الأوسط؟
في حين أن التعرف على الوجه يمكن أن يوفر العديد من فوائد الأمان والمصادقة، فإن أنظمة التعرف على الوجه المعيبة أو التي يساء استخدامها يمكن أن تعرض المستهلكين للخطر.
في هذه المقالة ، سوف نستكشف تعقيدات أنظمة الحضور للتعرف على الوجه ، بما في ذلك الفوائد والقيود وتحديات التنفيذ.
الاكتشاف هو عملية العثور على وجه في صورة ما. بفضل ميزة رؤية الكمبيوتر، يمكن لتقنية التعرّف على الوجه اكتشاف الوجوه الفردية والتعرّف عليها في صورة تحتوي على وجه شخص واحد أو أكثر.
"مدير اسمنت كلو خربان" .. مقطع فيديو لرد فعل عامل خلال تساقط الأمطار تحصد ملايين المشاهدات
يمكن استخدام المطابقات التي سجّلت درجات ثقة منخفضة لمعرفة أقرب المطابقات المحتملة التالية، والتي يقيّمها بعد ذلك أحد المحققين الأفراد.
تتمتع خوارزميات تقنية التعرّف على الوجه بدقة شبه مثالية في الظروف المثالية. ولديها معدّل نجاح أعلى في بيئة مدروسة، ولكن بشكل عام معدّل أداء أقل على أرض الواقع. من الصعب تحديد دقة معدل نجاح هذه التقنية، نظرًا لعدم توفّر مقياس واحد يقدّم نظرة شاملة على الأداء.
يعمل نظام التعرّف على الوجه بعد ذلك على تحليل صورة الوجه. فهو يرسم شكل الوجه ويحدّده ويتعرّف على تعبيرات الوجه.
يشعر المنتقدون بالقلق إزاء انتهاكات حقوق الخصوصية، واحتمال المراقبة المستمرة. والتعريفات غير الدقيقة، والتمييز ضد فئات سكانية معينة.
يمكنك استخدام التكنولوجيا لتحليل نمط خط اليد أو مقارنة توقيعين ممسوحين ضوئيًا باستخدام خوارزميات متقدّمة.
الحوسبة السحابية: الحل الأمثل للأفراد والشركات في العصر الرقمي
بالإضافة إلى ذلك، قد تواجه هذه الأنظمة صعوبات في التعرف على الأشخاص بدقة بسبب التحيزات العرقية أو العمرية، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة في بعض الحالات.
زيادة اليقين. يمكن لأنظمة التعرف على الوجه تسجيل وتحديد الوجوه في الصور الفوتوغرافية التي يصعب على البشر اكتشافها. من خلال مطابقة نور الإمارات الوجوه بدقة خوارزميًا، يمكن لأنظمة التعرف على الوجه أن تعزز عملية صنع القرار والتفكير البشري.
تحيز. تتمتع أنظمة التعرف على الوجه – مثل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي – بتاريخ من التحيز. من المرجح أن تخطئ أنظمة التعرف على الوجه التي تفتقر إلى التنوع في تدريب الخوارزميات في التعرف على أعضاء مجموعات الأقليات، أي المجموعات التي لم تكن ممثلة بشكل متساوٍ في بيانات التدريب.