Avec le développement continu et la vulgarisation de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance faciale et la reconnaissance d'images sont devenues des domaines de recherche et d'application populaires. Dans le domaine de JavaScript, nous pouvons également utiliser certaines bibliothèques et API open source pour implémenter des scénarios d'application de reconnaissance faciale et de reconnaissance d'images. Jetons un coup d'œil à leurs applications spécifiques.
1. Scénarios d'application de la reconnaissance faciale
Méthode de connexion par compte et mot de passe traditionnelle Il devient de plus en plus difficile de répondre aux besoins des utilisateurs. Non seulement il est facile à pirater, mais il oblige également les utilisateurs à mémoriser les mots de passe de leur compte. Grâce à la technologie de reconnaissance faciale, les utilisateurs peuvent utiliser directement leur propre visage pour l'authentification, ce qui améliore la sécurité et la commodité de la connexion.
Grâce à la technologie de reconnaissance faciale, nous pouvons analyser et calculer les traits du visage de l'utilisateur pour en dériver une « évaluation d'apparence ». Ce scénario d'application apparaît souvent dans certaines applications sociales et de divertissement et est très populaire.
De nombreuses personnes rencontreront un problème lors du téléchargement de photos : comment savoir où se trouve une certaine personne sur la photo et la marquer il? Grâce à la technologie de reconnaissance faciale, nous pouvons facilement trouver l’emplacement d’une personne sur une photo, même sur une photo de plusieurs personnes.
La reconnaissance dynamique des expressions faciales fait référence à l'identification des expressions réelles des visages humains, telles que les sourires, les froncements de sourcils, etc. Grâce à cette technologie, nous pouvons réaliser des applications intéressantes, telles que la production d'émoticônes, l'animation faciale, etc.
2. Scénarios d'application de la reconnaissance d'images
La classification d'images consiste à classer les images dans différentes catégories Le processus consiste à reconnaître l’image. En combinant la technologie de l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage supervisé, nous pouvons classer automatiquement différents types d’images. Cette technologie peut être appliquée à l’identification de produits, au diagnostic pathologique et à d’autres domaines.
La reconnaissance optique de caractères fait référence à la conversion d'informations alphanumériques et autres imprimées en informations alphanumériques et autres reconnaissables par ordinateur. Grâce à des modèles d'apprentissage profond et aux algorithmes correspondants, nous pouvons implémenter la technologie OCR en JavaScript pour améliorer la précision et la vitesse de la reconnaissance de texte.
La segmentation d'image est le processus de division d'une image en plusieurs parties. Grâce à l'apprentissage automatique et à la technologie des réseaux neuronaux profonds, nous pouvons mettre en œuvre diverses technologies de segmentation d'images telles que la segmentation sémantique, la segmentation d'instance et la segmentation de contour, et les appliquer à des domaines tels que le diagnostic d'images médicales et le rendu d'images.
Résumé :
Bien que JavaScript soit un langage de développement frontal, grâce à certaines bibliothèques et API tierces matures, nous pouvons également implémenter des scénarios d'application de reconnaissance faciale et de reconnaissance d'images. , qui permet également aux développeurs JavaScript d'avoir une compréhension plus approfondie de l'application de la technologie de l'intelligence artificielle. Cependant, il convient de noter que lors du développement de ces applications, nous devons également respecter la vie privée et les droits de propriété intellectuelle d'autrui et éviter d'abuser des données faciales, des images et d'autres informations.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!