Empat aplikasi pengecaman muka utama berdasarkan AI
Kira-kira tiga puluh tahun yang lalu, konsep apl pengecaman muka kelihatan seperti fantasi. Tetapi kini, aplikasi ini melaksanakan banyak tugas seperti mengawal tangkapan palsu, mengurangkan kadar jenayah siber, mendiagnosis pesakit dengan penyakit genetik dan memerangi serangan perisian hasad.
Pasaran penganalisis profil muka global bernilai USD 3.2 bilion pada 2019 dan dijangka berkembang pada CAGR sebanyak 16.6% menjelang akhir tahun 2024. Terdapat trend yang semakin meningkat dalam perisian pengecaman muka dan kawasan ini akan meningkatkan keseluruhan landskap digital dan teknologi. Jika anda bercadang untuk membangunkan apl wajah untuk terus mendahului persaingan, berikut ialah senarai ringkas beberapa apl pengecaman muka terbaik.
Senarai apl pengecaman wajah yang sangat baik
Luxand: Pengecaman muka Luxand bukan sekadar apl; portal berteknologi tinggi yang lengkap bermula pada tahun 2005 yang merangkumi pelbagai perkhidmatan dan aplikasi. Apl pengesan muka ini termasuk SDK muka, sesuai untuk pengawasan, biometrik dan kegunaan lain yang diterima pakai oleh gergasi industri global.
Pengecaman muka Luxand telah membantu jenama besar seperti LG, Phillips, Unilever, Universal Pictures, Ford, Badoo, P&G dan Samsung. Selain itu, Luxand menyediakan perkhidmatan kepada organisasi besar seperti Pusat Jenayah Siber Jabatan Pertahanan A.S., Perkhidmatan Forensik Kebangsaan Korea Selatan dan Kementerian Dalam Negeri Singapura.
Beberapa syarikat pembangunan aplikasi mudah alih mahu Luxand mencipta apl dengan ciri berkuasa yang serupa. Daripada mengesan 70 ciri wajah unik kepada mengenal pasti wajah dalam strim video langsung atau rakaman dan mengesahkan pengenalan profil, apl ini boleh melakukan semuanya.
FaceApp: Apl pengesanan muka ini pada asalnya dilancarkan pada 2017 untuk peranti iOS. Kemudian, apabila popularitinya berkembang, FaceApp turut muncul di Android. Ini ialah apl ciri penggayaan berasaskan AI yang celik teknologi di mana pengguna boleh menggantikan latar belakang dengan hanya satu klik dan menggunakan penapis warna dan kabur lensa dengan menggunakan aplikasi ini.
Apl muka dalam talian menimbulkan trend menyiarkan versi lama foto di media sosial, yang menjadi trend hangat. Malah selebriti seperti Jennifer Lopez dan Justin Bieber dikaitkan dengan apl ini, yang menjadikan kadar penglibatan dan pengekalan pelanggan apl itu melonjak.
AppLock: AppLock ialah salah satu apl paling popular di kalangan pengguna. Anda boleh memilih untuk bekerjasama dengan mana-mana syarikat pembangunan android teratas untuk mencipta apl serupa. Apl menjejaki perisian supaya hanya pengguna boleh mengakses maklumat peribadi, akaun kewangan dan apl media sosial mereka.
Selain pengecaman muka pada telefon mudah alih, pengecaman suara juga digunakan untuk meningkatkan keselamatan. Suara dan wajah pengguna bertindak seperti kata laluan, seperti kunci biometrik yang membuka kunci semua apl. AppLock menggabungkan fon pembesar suara dan teknologi pengecaman muka untuk memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan selamat. Selain itu, apl ini mencipta pilihan pengesahan sandaran untuk menggunakan kaedah sandaran anda jika keadaan muka atau suara adalah melampau.
Ujian DNA Muka: Ini ialah apl pengecaman muka keturunan yang mengambil kontur wajah seseorang dan mengira titik muka unik secara berterusan. Apl ujian DNA muka menggunakan kira-kira 68 titik muka yang berbeza sambil membandingkan anatomi seseorang dengan yang lain, sama seperti pengecaman muka.
Apl pengecaman muka juga membantu membandingkan ciri serupa dua orang atau memahami jika mereka berkaitan. Walaupun anda boleh membandingkan profil wajah adik-beradik, anda juga boleh mengesahkan hubungan antara ahli keluarga melalui algoritma apl.
Tamat
Pengecaman muka ialah masa depan ekosistem digital dan teknologi. Melabur dalam apl muka untuk peranti iPhone dan Android boleh memberi anda kejayaan terbaik untuk wang anda. Untuk membina apl pengecaman muka percuma terbaik, upah pembangun apl mahir untuk apl Android dan iOS.
Atas ialah kandungan terperinci Empat aplikasi pengecaman muka utama berdasarkan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
