8
-
Macropus Rufus #8 és egy ilyen pontatlan technológiát tesznek kötelezővé:
https://index.hu/techtud/2019/10/14/kinaban_mar_csak_arcszken_utan_lehet_uj_okostelefont_vasarolni/ -
Sir Cryalot #7 Szoftver épít szarból várat?
https://www.semanticscholar.org/paper/Event-based-Vision%3A-A-Survey-Gallego-Delbr%C3%BCck/d3fe000513e6d70220e3c27dbf6f8a2e4b9cd1c0 -
Nos #6 Nem gondolom, hogy a szenzorgyártókra tartozik at arcfelismerő rendszerek optimalizálása. Elég messze van a két terület egymástól. Az egyik egy hardveres feladat, ahol minél jobb képet kell tudni előállítani mindenféle fényviszonyok között bármiről, nem csak arcokról. A másik meg egy deep learning network optimalizálásának a problémája. Persze nagyon rossz képből nem lehet nagyon szuper eredményeket csinálni, de egy jól bevilágított stadionban azért ma már nem probléma baromi jó képeket csinálni bárkiről, akár tízezrével. Nem hiszem, hogy valami műholdról készült egy darab fotó és azt használták :) A probléma inkább ott van, hogy ezek az arcfelismerők még optimális minőségű fotók esetében is tévednek. Számomra érdekes volt például, hogy az amazon face detektora nem az ázsiaiak esetében tévedet nagyobbakat, hanem a fekete nőknél: https://www.vox.com/the-goods/2019/1/28/18201204/amazon-facial-recognition-dark-skinned-women-mit-study. -
#5
"Azok ugyanis önállóan tudják azonosítani a különböző mintákat,... " Ez mit jelent?
Rögtön utána:
"...Ezáltal drámai mértékben csökkentek a hibaarányok. A friss eredmények ennek ellenére sem meggyőzőek és nem is igazán jobbak az évtizeddel ezelőtti eredményeknél."
Durva ellentmondás, nem? -
csicso82 #4 Ez a fotót embernek nézés is érdekes de 3D kamera esetén ez sem szabadna, hogy megtörténjen. -
kvp #3 Van sztereokameras rendszer is, csak abbol a megfelelo felbontasu tul draga. Egyebkent foleg a felbontason verzik el a legtobb megoldas, ugyanis az emberi szem egy kis teruleten lat jo felbontassal, de gyorsan at tudunk fokuszalni. Ugyanehez stadion meretben, statikus kamerakkal mar gigapixeles szereokamera rendszerek kellenek. Tehat nem az algoritmusok benaznak hanem a szenzor gyartok es az adatbazisok osszeallitoi. Sztereo vagy 3 kameras, melysegi terkepes, szembol, ketoldalrol felvett adatbazist hasznalva egy gigapixeles sztereokepes mintan mar a sal/szemuveg se lesz gond, csak annyira mint egy valodi embernek. A felismeresi sebesseg kerdeses meg, ugyanis egy stadionnyi embert egy valodi ember csak honapok alatt tudna atnezni. Egy gep eseten is eleg massziv szamitasi teljesitmenyt kellene rovid idore alatolni, felho alapon. Ha ez nincs, akkor a mintaminoseg csokkentesevel skalaznak fel, ami a talalati pontossag csokkeneset hozza.
ps: Erdekes de Kinaban kepesek komplett szerverfarmokat alatolni egy kozlekedesi kihagasokat kezelo rendszernek is. Ott nem felcserelte az embereket a rendszer hanem egy nagyobb fotot nezett elo embernek. Az klasszikus programhiba, nem mintafelismeresi hiba. -
csicso82 #2 "Most viszont ott tartunk, hogy napszemüveg vagy sál kell a nehezen felismerhetőséghez. Minél erősebben eltakarja, annál nehezebb az azonosítása. Mi, emberek azonban akkor is felismerünk valakit, ha csak félig látjuk az arcát"
Ez egy kulcs gondolat, nagyon érdekes, hogy az emberi szem és agy mennyire intelligensebb, szerintem az egyik gond az arcfelismeréssel - csak tipp - hogy nem 3D-ben történik hiszen csak egy kamera nézi az arcot lehet a szoftver teljesítményén is javítana ha sztereo kamerák lennének. -
Sir Cryalot #1 Normális esetben ez a szenzorgyártók terepe lenne, nem pedig önjelölt Uwe Böllér-eké dehát mint tudjuk a nárcisztikus országok a faszaság példaképei akiknek nem törik bele a foga semmibe, főleg nem a szaros palacsintákba ami nincs :DDDD