تقنية التعرف على الوجه Options

تقنية التعرف على الوجه Options

Blog Article

تعتبر تقنيّة التعرف على الوجه تقنية متقدمة تساعد في التعرف على الوجوه البشرية وتحديدها من خلال صورة أو مقطع فيديو. يعتمد النظام المُستخدم في هذه التقنيّة على القياسات الحيوية لرسم ملامح الوجه من خلال الصورة أو الفيديو.

البحث عن الأشخاص المفقودين. في مجال إنفاذ القانون، يمكن استخدام أنظمة التعرف على الوجه للمساعدة في العثور على الأشخاص المفقودين. يمكن لأنظمة التعرف على الوجه المقترنة بكاميرات مراقبة الشوارع أو كاميرات المرور التقاط وجه واحد من بين حشود الآلاف.

ومع ذلك، هناك العديد من المخاوف بشأن الاستخدام المتزايد لهذه التقنية. من أبرز السلبيات المخاطر المتعلقة بالخصوصية، حيث يمكن استخدام البيانات البيومترية بطرق غير مرخصة أو مراقبة الأفراد بدون علمهم.

أحمد الأحمد يكتب: الجنسيات المقيدة والسياحة العلاجية حقائق ام أوهام

في الأمس، كان يُنظر إلى تقنية التعرف على الوجه على أنها شيء مستبعد ومأخوذة مباشرة من الخيال العلمي. ولكن على مدى العقد الماضي، لم تصبح هذه التكنولوجيا الرائدة مجدية فحسب، بل أصبحت واسعة الانتشار.

منصة التأشيرات الإلكترونية: بوابة نحو مستقبل السفر الحديث

إليك جدول يوضح إيجابيات وسلبيات تقنيات التعرف على الوجه:

الاحتلال يرفع مستوى التأهب في الجليل الأدنى وجنوب الجولان

تم نشر ثلاثة أبحاث جديدة مؤخراً، وهي تثير الانتباه المطلوب حول هذه المسألة:

تعد أنظمة إدارة الحضور ضرورية في أي بيئة تعليمية أو بيئة عمل لتتبع سجلات الحضور. تتضمن الأساليب التقليدية لإدارة الحضور تسجيل الحضور اليدوي باستخدام السجلات الورقية والبطاقات المثقبة ، والتي تكون عرضة للخطأ وتستغرق وقتًا طويلاً.

يمكن للمبردات اكتشاف عمر وجنس المتسوق الذي يقف أمامها وعرض إعلانات مخصصة على شاشة المبرد لتتناسب مع ملف تعريف المستهلك.

سمات الأجهزة التقويمية المستخدمة مع مصابي الشلل الدماغي

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.

تحيز. تتمتع أنظمة التعرف على الوجه – مثل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي – بتاريخ من التحيز. من المرجح أن تخطئ أنظمة التعرف على الوجه نور التي تفتقر إلى التنوع في تدريب الخوارزميات في التعرف على أعضاء مجموعات الأقليات، أي المجموعات التي لم تكن ممثلة بشكل متساوٍ في بيانات التدريب.