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Gesichtserkennung mit Künstlicher Intelligenz

机译：与人工智能的人脸识别

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Ganz besonders angewiesen auf KI ist die Anwendung der Videotechnik zur GE. GE ist ja zunächst ein Ergebnis natürli-cher menschlicher Intelligenz. Die Polizei setzt auf die besondere Fähigkeit von Mitarbeitern, sich Gesichter aufgrund be-stimmter Merkmale einzuprägen und sie in einer größeren Anzahl von Menschen oder bei der manuellen Durchsicht einer Bilddatenbank mit einem ausreichenden Wahrscheinlichkeitsgrad wieder zu erken-nen. KI ist in der GE aber der natürlichen menschlichen Intelligenz überlegen, weil sie eine Vielzahl von Vergleichspunkten und Vergleichsmaßen mittels spezifischer Algorithmen in real time auswerten kann. KI hat durch vielfältige Innovationen ei-nen hohen Zuverlässigkeits-, Leistungs-und Qualitätsstandard erreicht. Maßgeb-lich ist der internationale Standard ISO/IEC 19794-5-2011, der in Teil 5 das biometrische Datenaustauschformat, ba-sierend auf Gesichtsbildern, bestimmt. Die Erkennungssysteme nutzen neben dem 2D-Verfahren auch das für nicht-kooperative Gesichtsaufnahmen wichtige 3D-Verfahren. Die modernsten GE-Syste-me basieren auf der Deep Learning-Tech-nologie - bei der in einem neuronalen Netz die intelligenten Algorithmen selbst bestimmen, ob ihre Prognose richtig oder falsch ist - und Tracking Algorithmen. Dahua Technology, einer der bekanntes-ten Entwickler von GE-Verfahren, extra-hiert aus dem Gesichtsausdruck acht Merkmale und fünf Ausdrücke, um ein optimales Ergebnis zu erreichen. Das Ver-fahren nutzt mehr als 100 Schichten und ermöglicht so eine neue Form des deep learning. Nach einem Bericht der Zeit-schrift Protector (Sicherheit.info vom 19. Oktober 2017) erreichte das von Dahua entwickelte GE-System im re-nommierten Test Labeled Faces in the Wild schon im Jahr 2016 eine Genauig-keit in der GE von 99,78 %. Auch wenn das Gesicht zum Teil von einer Maske bedeckt ist, wird die GE immer genauer. Das National Institute of Standards and Technology der USA hat laut netzpolitik. org vom 3. Dezember 2020 insgesamt 152 GE-Algorithmen geprüft. Die genau-esten Algorithmen hatten nur noch eine Fehlerquote von 5 %, selbst wenn 20 % des Gesichts mit einer Maske bedeckt waren.
机译：特别依赖Ki是视频技术在GE中的应用。 GE是自然人类智慧的第一款。警方依赖雇员的特殊能力，因为犯下的特征和更多的人或者在具有足够可能性程度的图像数据库的手工审查中，才能改善面临的面临。 Ki在GE的自然人智能中优越，因为它可以实时地评估各种比较点和比较尺寸。 KI通过各种创新实现了高可靠性，性能和质量标准。级别是国际标准ISO / IEC 19794-5-2011，其在第5部分中确定了生物识别数据交换格式，在面部图像上的BA尺寸。除了2D过程之外，识别系统还使用非协作面部图像的3D过程。最现代化的GE-SYSTE-ME是基于深度学习技术的问题 - 其中在一个神经元网络中，智能算法本身决定了他们的预测是否是正确的或错误的 - 跟踪算法和跟踪算法。大华科技是GE程序中最着名的开发人员之一，超出了八个特征的表达和五种表达，实现了最佳结果。驱动器使用100多层，因此允许新形式的深度学习。根据时代保护员的报告（2017年10月19日的安全。即使面部部分被掩模部分覆盖，GE也总是更准确。根据网络政策，美国国家标准与技术研究所拥有。 ORG从2020年12月3日起，共有152种GE算法测试。确切的eSTE算法只有一个错误率为5％，即使用面罩覆盖了20％的脸部。

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