Uut tehnoloogiat ei tohiks hukka mõista selle võimaliku väärkasutuse tõttu. Dekodeerige endas olev kuulsus kuulsuste sarnase rakendusega!
Kas ma näen välja nagu Eva Mendes? Kas ma sar
nanen kuulsa isiksusega? Sageli hüüavad inimesed, et nägid inimest, kes näeb välja nagu teletäht. Loodetavasti on teil nüüd rakendused, mis annavad teile teada, milline täht te välja näete. Sellised rakendused kasutavad näotuvastustehnoloogiat. Nüüd on olemas rakendus, mis paneb sind ellu viima oma lapsepõlveunistusi näha välja na E-posti andmed gu printsess või galaktikatevaheline kosmosetulnukas või Avatari superkangelane?
Kuulsuste sarnased rakendused ka ખાતરી કરવા માટે વર્ષના દિવસ સુધીમાં sutavad AI-d, et analüüsida ja pakkuda kuulsuste replikatsiooni tulemusi. Sellised rakendused kasutavad masinõppe algoritme ja näotuvastustehnoloogiat ning analüüsivad teie näoandmeid, et teada saada, millise kuulsusega te sarnanete.
Mis on näotuvastustarkvara?
Näotuvastusrakendused/näotuvastusrakendused/näojälgimise rakendused võivad lisada teie rakenduse kasutajatele kohandatud visuaalse kogemuse. Need ühilduvad populaarsete raamistikega. Saate luua suurepärase UGC rakenduse Banuba SDK tööriistadega.
Kes on teie kuulsuse kaksik? Lihtsalt avage rakendus, klõpsake oma pildil, esitage see ja saate teada, kes on teie kuulsuse lähim vaste. See on 100% tasuta. Õppige tundma kiireimaid ja parema täpsusega võrdlusi.
Lensa on uus fotode loovuse rakendus, mis võib pakkuda just seda, mida otsite. See programm kasutab tehisintellekti (AI) tarkvara, et luua ava aob directory tare, kasutades mõnda teie enda üleslaaditud kujutist. Mitte ainult üldsus, vaid ka kuulsused üritavad juba oma selfisid tehisintellektiga teha.
Näited populaarsetest 13 näotuvastus- ja kuulsustega seotud rakendustest
(Peaaegu igal rakendusel on sarnased pakkumised)
- Gradiendi rakendus: näoilu redaktor
- Replika: Minu AI sõber
- Reface: näovahetusvideod/meemid
- Kuulsused: Kuulsused näevad välja sarnased
- Kuulsuste näokuju: Transfo
- Sarnane: kuulsus
- Nägu – sa näed välja nagu kuulsus
- LikeStar: nägu nagu kuulsus
- Staar näo järgi: kuulsused näevad välja sarnased
- Y-Star: kuulsused näevad välja sarnased
- Looky – kuulsus sarnane
- Vaata
- Näoskanner, kelle moodi ma välja näen
Kuulsuste näotuvastusrakenduste funktsioonid
Kuulsuste välimuse rakendusel on potentsiaali teha järgmist:
- Värvige juuksed uuesti
- Hägune taust
- Redigeeri fotot
- Looge kollaaže
- Retušeeri nägu
- Beatify portreed
- Reguleerige nahatooni
- Rakenda filtreid
- Laadige üles oma videod
- Kiirem töötlemisaeg
- Sotsiaalne sisselogimine
- Fotoredaktor
- Kuulsuste sarnane filter
- AI portreed
- Loom, mille moodi sa välja näed
- Etnilise kuuluvuse hinnang
mine, esindamine ja kontrollimine. Ja esitusfaasi näokujutistel on palju väljundeid vektoritena, nagu VGG Face, Google FaceNet, Dlib ja ArcFace.
- Näotuvastusülesandeid saab käivitada sügava näoga pythoni jaoks ja mõne koodireaga.
- Relatsiooniandmebaasid: Oracle, Microsoft SQL, IBM DB2, SQLite, MySQL, Redis, Cassandra, Hadoop, MongoDB,
- Teegid: Spotify Annoy, Facebook Faiss, NMSLIB, Elasticsearch, Pinecone,
- Andmebaas: Neo4j
- Algoritmid: k-NN, a-NN
Rohkem uuendusi on võimalikud Swift, Core ML, TuriCreate, Clearview AI ja Vision API abil. Need rõhutavad natiivset näotuvastuse API-t, näo jälgimist ARkitiga, teksti- ja vöötkoodituvastust ning piltide registreerimist. Samuti kasutab see kohandatud Core ML-mudeleid igasuguste pildistamisülesannete jaoks. Spetsiaalsed närvimootorid ja ML-kiirendid võimaldavad mobiilirakenduste arendajatel juurutada seadmetes võimsaid ML-mudeleid, kasutades kõigi mudelite ühtset esitust täielikult ära. Sisuliselt sisaldab see – TensorFlow, PyTorch, Keras, LibSVM, dmlc XGBoost, ONNX, Caffe ja PyTorch.
Väljakutsed: kas näotuvastus on eetiline probleem?
Näotuvastustehnoloogiaid rakendatakse sageli ilma nõusoleku või teavitamiseta. Juurdepääs töötajate, üldsuse või klientide valvekaameratele või videokanalitele ei tähenda, et oleks hea mõte neid andmeid kasutada ilma mõjutatud osapooli teavitamata. Näotuvastustehnoloogia (FRT) kasutamine kujutab sageli oma kasutajatele olulist turvaohtu, kuna kasutab biomeetrilisi andmeid (näopilte), mis võib hõlpsasti ära kasutada identiteedivargust ja muid pahatahtlikke eesmärke.
Monetiseerimine: kuidas doppelgangeri rakendused raha teenivad?
- Reklaamimine bänneripaigutuste, lühireklaami, täisekraani reklaamimise ja mängulisuse elementidega reklaamide kaudu
- Tellimine : tellides turul juhtivaid videoid, õpetusi, videoid ja pilveteenuseid.
- Rakendusesisesed ostud : see võimaldab kasutajatel näha tasulise sisu tegelikku väärtust.
- Sponsorlus : kui teie rakendus saab igapäevast kasutajaliiklust, saavad rakenduse avaldajad luua ühenduse teiste sama ärinišiga ettevõtetega, jagada kogutulu võrdselt ja maksta välja igakuised sponsoritasud.
Järeldus:
Näotuvastustehnoloogia uuringud põhinevad esituse etapil, kuid oluline on määrata ka tootmispõhiste rakenduste arhitektuur. Enamik FRT tehnoloogiapakke on läbinud inimtaseme täpsuse.
Seda tehnoloogiat on kasutatud ka uurimistöös, mis ei piirdu kunsti loomisega. Kuid tarbijad on sellele sageli vastu seisnud privaatsusprobleemide tõttu. Käib ratsionaalne arutelu selle üle, kas näotuvastusest saadav kasu on väärt negatiivset mõju, mida see võib avaldada marginaliseeritud rühmadele ja elanikkonna üldisele privaatsusele. Mõned keskendunud kunstnikud on isegi loonud vahendid näotuvastuse vältimiseks äratundmisalgoritmi petmise teel. Kuid see meetod on ebatäiuslik ja seda võib olla keeruline õigesti rakendada, kui mõelda mobiilirakenduste arendamisele.
