आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस Microsoft की चेहरे की पहचान प्रणाली को बेहतर बनाने की कुंजी है

क्या किसी को अपना मोबाइल एक्सेस करने के लिए पासवर्ड या अनलॉक पैटर्न का इस्तेमाल याद है? वे कम और कम उपयोग किए जा रहे हैं कैसे नए अनलॉकिंग तरीकों के कारण जो सुरक्षित और अधिक आरामदायक हैं उपयोग करने के लिए धीरे-धीरे अपने आगमन के बाद से विभिन्न मॉडलों के बीच लोकप्रिय हो गए हैं हाई-एंड पर।

फ़िंगरप्रिंट रीडर, एक बार ऑपरेशन में पूर्णता के पास, आईरिस रीडर (उदाहरण के लिए सैमसंग द्वारा उपयोग किया जाता है) या फेस आईडी, सैमसंग द्वारा तैयार की गई प्रणाली के लिए रास्ता दे दिया है। हालांकि, उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले अच्छे इंप्रेशन के बावजूद, फिंगरप्रिंट रीडर के अच्छे व्यवहार से अभी भी बहुत दूर हैं, एक नुकसान जो ब्रांडों को चेहरे को बेहतर बनाने पर काम करने की ओर ले जाता है मान्यता प्रणाली।

त्रुटि दर कम करें

और यही Microsoft कर रहा है, जैसा कि कंपनी के आधिकारिक ब्लॉग पर घोषित किया गया है। वे अपने प्रयासों को फ़ेशियल आइडेंटिफ़िकेशन सिस्टम में अधिक सुविधाएँ प्राप्त करने पर केंद्रित कर रहे हैं जब विभिन्न उपयोगकर्ताओं के साथ काम कर रहे हों।

नए विकास जो लोगों के लिंग को बड़ी सटीकता से पहचानने में सक्षम हैं चाहे त्वचा का रंग कैसा भी हो इसका कारण यह है कि त्रुटियां अधिक होती हैं उन विषयों में बहुत से हैं जो हल्के रंग वाले लोगों में अधिक गहरे रंग की तुलना में गहरा रंग प्रदान करते हैं।

Microsoft ने अपने चेहरे की पहचान प्रणाली में सुधार किया है, जिसका उद्देश्य गहरे रंग वाले विषयों में मौजूद उच्च त्रुटि दर को समाप्त करना है। वे त्रुटि दर को 20% तक कम करने में कामयाब रहे हैं.

इस सुधार को प्राप्त करने के लिए, उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग पर भरोसा किया है, जो वास्तविक सांख्यिकीय डेटा के साथ काम करता है विकसित करने के लिए समाधान जो इस समस्या को समाप्त करते हैं। एक ऐसा आधार जो पेशेवरों की विभिन्न टीमों के काम पर आधारित है।

इसके लिए, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (AI) तकनीकें अलग-अलग प्रोफ़ाइल से इकट्ठा किए गए डेटा के आधार पर काम करती हैं जिसे खोजा जा सकता है समाज में एक पैटर्न विकसित करने के लिए जिस पर काम करना है।

स्रोत | Xataka में माइक्रोसॉफ्ट ब्लॉग | आईफोन एक्स और सैमसंग के आईरिस स्कैनर पर फेस आईडी: एक ही समस्या के लिए अलग-अलग समाधान