احفظ اسمي، بريدي الإلكتروني، والموقع الإلكتروني في هذا المتصفح لاستخدامها المرة المقبلة في تعليقي.

في السنوات القليلة الماضية، ظهرت زيادة كبيرة في استخدام تكنولوجيا التعرف على الوجوه وكشفها وتحليلها. من المرجح أن أكثرها ألفة بالنسبة للعامة هي أنظمة التعرف على الوجوه، مثل نظام اقتراح الإشارات على الصور في فيسبوك، ونظام أپل آي دي الذي يستطيع التعرف على أشخاص محددين، أما أنظمة الكشف فهي تحدد وجود الوجه بشكل عام، وتقوم أنظمة التحليل بمحاولة تجديد بعض الصفات مثل الجنس والعرق، وتستخدم جميع هذه الأنظمة حالياً لأهداف مختلفة، بدءاً من التوظيف والبيع بالتجزئة وصولاً إلى الحماية والمراقبة.

يتحقق برنامج التعرّف على بصمات الأصابع من هوية الفرد من خلال مقارنة بصمات أصابعه ببصمة واحدة أو أكثر في قاعدة البيانات.

التحول الرقمي في قطاع التعليم: كيف تعيد التكنولوجيا تشكيل مستقبل التعلم

قالت المرشحة الديمقراطية لانتخابات الرئاسية الأميركية كامالا هاريس إنها ستبذل كل ما في وسعها لإنهاء الحرب في غزة عند انتخابها رئيسة للولايات...

منصة التأشيرات الإلكترونية: بوابة نحو مستقبل السفر الحديث

يمكن إدراج هذه المقاييس في قاعدة البيانات. وبعد فترة، حصل النظام على صورة جديدة للفرد، وكان قادرًا على استرداد الصورة من قاعدة البيانات التي تشبه صورة ذلك الفرد إلى حد بعيد.

إليك جدول يوضح إيجابيات وسلبيات تقنيات التعرف على الوجه:

سمات الأجهزة التقويمية المستخدمة مع مصابي الشلل الدماغي

تعد أنظمة إدارة الحضور ضرورية في أي بيئة تعليمية أو نور الإمارات 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.

تقنيات التعرف على الوجه: بين تعزيز الأمان وتحديات الخصوصية

يستخدم التعرف على الوجه الذكاء الاصطناعي لمطابقة صورة وجه الشخص مع الصور الموجودة في قاعدة البيانات. يقوم برنامج التعرف على الوجه بما يلي:

وقالت إنه بعد تفتيش حقيبتها، أُخرجت من المتجر، وقيل لها إنها ممنوعة من دخول جميع المتاجر التي تستخدم هذه التكنولوجيا.

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.