人臉辨識
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怕 AI 搶飯碗？這 10 種方法助你成為不可替代的職場人才
關鍵字: AI技能、職場競爭、指令工程、AI社群、AI倫理、實際應用
摘要:
隨著AI技術快速發展，職場對AI能力的需求日益增加。黃仁勳強調，懂得使用AI的人才將取代不熟悉AI的人。文章引用《富比世》提供的十種方法，幫助提升AI
Amazon Rekognition 是一種由 Amazon Web Services (AWS) 提供的雲端影像和影片分析服務。它使用深度學習技術，讓您可以輕鬆地為您的應用程式添加先進的電腦視覺功能，而無需具備任何機器學習的專業知識。
簡單來說，Amazon Rekognition 可以幫助您的
圖像與影片分析技術正迅速改變各行各業的運作模式！從安防監控中的人臉辨識、異常行為偵測，到媒體內容創作中的自動剪輯與標註，AI 能即時分析大量視覺資訊，大幅提升效率與準確性。這項技術已廣泛應用於零售、醫療、交通、娛樂等領域，是未來智慧場域不可或缺的核心引擎！
光照變化 (Illumination Variation) 指的是在拍攝圖像或影片時，場景中光線的強度、方向、顏色或分布發生的改變。這些變化可能是由多種因素引起的，例如：
* 時間的變化： 隨著日出日落，自然光的光照強度和顏色會發生顯著變化。室內光線也可能因為開燈、關燈或燈光強度的調整而改變。
PCA透過尋找資料最大變異方向，把多維特徵壓縮成少數互不相關的主成分，既保留關鍵資訊，又去除雜訊與冗餘。它大幅降低維度詛咒帶來的計算負擔，並將高維數據轉換成易於解釋的 2D/3D 視覺，協助後續聚類、分類或特徵選取。若先做標準化並利用解釋變異量挑選主成分，可在效率與資訊量之間取得最佳平衡。
物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標
「人臉關鍵點偵測 (Facial Landmark Detection)」，也稱為「臉部特徵點偵測」或「臉部對齊 (Facial Alignment)」，是電腦視覺領域中一個重要的任務。它是姿態估計 (Pose Estimation) 的一個特定應用，專門針對人臉。其目標是在人臉圖像或影片中自動定位
「電腦視覺 (CV - Computer Vision)」是一個跨學科的領域，旨在讓電腦能夠「看懂」並理解圖像和影片。它屬於人工智慧 (AI) 的一個分支，結合了計算機科學、數學、以及對人類視覺系統的理解。
簡單來說，電腦視覺的目標是開發能夠從視覺輸入（例如圖像、影片、多個視角）中提取、分析、理解