בינה מלאכותית היא המפתח של מיקרוסופט לשיפור מערכת זיהוי הפנים שלה

האם מישהו זוכר את השימוש בסיסמאות או דפוסי ביטול נעילה כדי לגשת לנייד שלנו? הם פחות ופחות בשימוש איך עקב שיטות פתיחת נעילה חדשות שהן בטוחות ונוחות יותר לשימוש שבהן לאט לאט הפכו פופולריות בקרב הדגמים השונים מאז הגעתם ברמה הגבוהה ביותר.

קוראי טביעות אצבע, שפעם היו קרובים לשלמות בפעולה, פינו את מקומם לקורא הקשתית (בשימוש סמסונג למשל) או ל-Face ID, המערכת שהמציאה סמסונג. עם זאת, למרות הרשמים הטובים שהם מציעים, הם עדיין רחוקים מההתנהגות הטובה של קורא טביעות האצבע, חיסרון שמוביל מותגים לעבוד על שיפור טיפול הפנים מערכות זיהוי.

הפחתת שיעור השגיאות

וזה מה שמיקרוסופט עושה, כפי שהוכרז בבלוג הרשמי של החברה. הם מתרכזים במאמציהם מערכות זיהוי פנים רוכשות יותר תכונות כאשר עובדים עם משתמשים שונים.

פיתוחים חדשים שמסוגלים לזהות את המין של אנשים בדיוק רב ללא קשר לצבע העור הסיבה היא שהשגיאות הן יותר רבים באותם נושאים שמציעים צבע כהה יותר בהשוואה לצבע הגבוה יותר אצל אנשים בעלי גוון עור בהיר.

מיקרוסופט שיפרה את מערכת זיהוי הפנים שלה במטרה לבטל את שיעור השגיאות הגבוה יותר שקיים אצל נבדקים כהי עור. הם הצליחו להפחית את שיעור השגיאות ב-20%.

כדי להשיג שיפור זה, הם הסתמכו על השימוש בבינה מלאכותית, הפועלת עם נתונים סטטיסטיים אמיתיים כדי לפתח פתרונות שמסיימים את הבעיה הזו. בסיס שמבוסס על עבודתם של צוותים שונים של אנשי מקצוע.

לשם כך, טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) מבצעות עבודה על סמך הנתונים שנאספים מהפרופילים השונים שניתן למצוא בחברה לפתח דפוס לעבוד עליו.

מקור | בלוג של מיקרוסופט ב-Xataka | זיהוי פנים באייפון X ובסורק הקשתית של סמסונג: פתרונות שונים לאותה בעיה