Rozpoznawanie twarzy to proces automatycznego identyfikowania lub weryfikowania tożsamości osoby na podstawie jej obrazu twarzy. Jest to jedna z najbardziej popularnych i zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji (AI), która ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach i sektorach. 

Sztuczna inteligencja rozpoznaje twarze za pomocą specjalnych algorytmów, które analizują cechy charakterystyczne twarzy, takie jak kształt oczu, nosa, ust, brwi, policzków czy brody. Algorytmy te porównują obraz twarzy z bazą danych zawierającą zdjęcia lub szkice znanych osób lub grup. W zależności od celu rozpoznawania twarzy, algorytm może zwrócić wynik w postaci nazwy osoby, numeru identyfikacyjnego, poziomu zaufania lub innej informacji. 

Rozpoznawanie twarzy ma wiele zastosowań praktycznych w wielu branżach. Niektóre z nich to: 

• Bezpieczeństwo i ochrona: rozpoznawanie twarzy może być używane do monitorowania i identyfikowania osób podejrzanych, poszukiwanych lub zaginionych. Może być również wykorzystywane do kontroli dostępu do budynków, pomieszczeń czy urządzeń poprzez weryfikację tożsamości użytkownika. 
• Medycyna i zdrowie: rozpoznawanie twarzy może być używane do diagnozowania i leczenia niektórych chorób lub zaburzeń związanych z twarzą, takich jak dysmorfia ciała, autyzm czy depresja. Może być również wykorzystywane do monitorowania stanu zdrowia lub emocji pacjentów poprzez analizę ich wyrazu twarzy. 
• Edukacja i nauka: rozpoznawanie twarzy może być używane do ułatwienia procesu nauczania i uczenia się poprzez personalizację treści, dostosowanie tempa czy ocenę postępów uczniów. Może być również wykorzystywane do badań naukowych nad ludzką psychologią, kognicją czy komunikacją. 
• Rozrywka i media: rozpoznawanie twarzy może być używane do tworzenia i edytowania obrazów i wideo za pomocą efektów specjalnych, filtrów czy animacji. Może być również wykorzystywane do generowania nowych postaci lub scenariuszy na podstawie istniejących zdjęć lub szkiców. 
• Marketing i handel: rozpoznawanie twarzy może być używane do analizy preferencji i zachowań konsumentów poprzez ocenę ich reakcji na produkty, reklamy czy usługi. Może być również wykorzystywane do personalizacji ofert, rekomendacji czy promocji na podstawie profilu klienta. 

Rozpoznawanie twarzy jest więc technologią sztucznej inteligencji, która ma coraz większy wpływ na nasze życie, pracę i społeczeństwo.  

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.