ຊີວະມິຕິແມ່ນການວັດແທກຮ່າງກາຍ ແລະ ການຄິດໄລ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລັກສະນະຂອງມະນຸດ. ການພິສູດຢືນຢັນຕົວຕົນທາງຊີວະມິຕິ (ຫຼື ການພິສູດຢືນຢັນຕົວຕົນແບບຈິງ) ຖືກນຳໃຊ້ໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເປັນຮູບແບບຂອງການລະບຸຕົວຕົນ ແລະ ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ. ມັນຍັງຖືກໃຊ້ເພື່ອລະບຸຕົວຕົນບຸກຄົນໃນກຸ່ມທີ່ຢູ່ພາຍໃຕ້ການເຝົ້າລະວັງ.

ຕົວລະບຸທາງຊີວະມິຕິແມ່ນລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນ ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້ທີ່ໃຊ້ເພື່ອຕິດປ້າຍ ແລະ ອະທິບາຍບຸກຄົນ. ຕົວລະບຸທາງຊີວະມິຕິມັກຖືກຈັດປະເພດເປັນລັກສະນະທາງສະລີລະວິທະຍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບຮ່າງຂອງຮ່າງກາຍ. ຕົວຢ່າງລວມມີ, ແຕ່ບໍ່ຈຳກັດພຽງແຕ່ລາຍນິ້ວມື, ເສັ້ນເລືອດຝ່າມື, ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, DNA, ຮອຍຝາມື, ຮູບຊົງມື, ການຮັບຮູ້ມ່ານຕາ, ຈໍປະສາດຕາ, ແລະ ກິ່ນ/ກິ່ນ.

ເຕັກໂນໂລຊີການລະບຸຕົວຕົນທາງຊີວະມິຕິກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ວິທະຍາສາດທາງທັດສະນະ ແລະ ສຽງ ແລະ ວິທະຍາສາດທາງກາຍະພາບອື່ນໆ, ວິທະຍາສາດທາງຊີວະພາບ, ຫຼັກການຊີວະເຊັນເຊີ ແລະ ຊີວະສະຖິຕິ, ເຕັກໂນໂລຊີຄວາມປອດໄພ, ເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ ແລະ ວິທະຍາສາດພື້ນຖານອື່ນໆອີກຫຼາຍຢ່າງ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການນຳໃຊ້ທີ່ມີນະວັດຕະກຳ. ມັນເປັນວິທີແກ້ໄຂທາງວິຊາການຫຼາຍສາຂາວິຊາທີ່ສົມບູນ.

ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ດ້ວຍການພັດທະນາຂອງປັນຍາປະດິດ, ເຕັກໂນໂລຊີການລະບຸຕົວຕົນທາງຊີວະມິຕິໄດ້ກາຍເປັນການພັດທະນາຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນປະຈຸບັນ, ເຕັກໂນໂລຊີການຮັບຮູ້ໃບໜ້າແມ່ນຕົວແທນທີ່ສຸດຂອງຊີວະມິຕິ.

ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ

ຂະບວນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າປະກອບມີການເກັບກຳໃບໜ້າ, ການກວດຈັບໃບໜ້າ, ການສະກັດຄຸນລັກສະນະໃບໜ້າ ແລະ ການຮັບຮູ້ການຈັບຄູ່ໃບໜ້າ. ຂະບວນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າໃຊ້ເທັກໂນໂລຢີຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອັລກໍຣິທຶມ AdaBoos, ເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ແລະ ຮອງຮັບເຄື່ອງຈັກເວັກເຕີໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.

ຂະບວນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ

ໃນປະຈຸບັນ, ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າແບບດັ້ງເດີມລວມທັງການໝຸນໃບໜ້າ, ການອຸດຕັນ, ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ແລະອື່ນໆໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ໃບໜ້າໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃບໜ້າ 2D, ໃບໜ້າ 3D, ໃບໜ້າຫຼາຍສະເປກຕຣຳ. ແຕ່ລະຮູບແບບມີສະຖານະການການປັບຕົວຂອງການຊອກຫາ, ລະດັບຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະອື່ນໆ, ແລະ ການເພີ່ມການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ອັລກໍຣິທຶມການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ 3D ເສີມຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງການສາຍພາບ 2D, ມັນສາມາດລະບຸຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ເຊິ່ງໄດ້ນຳເອົາຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ແນ່ນອນສຳລັບການນຳໃຊ້ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າສອງມິຕິ.

ໃນເວລາດຽວກັນ, ເຕັກໂນໂລຊີການກວດຈັບຊີວະມິຕິກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເປັນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສຳຄັນເພື່ອປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ເຊິ່ງສາມາດຕ້ານທານການປອມແປງການສໍ້ໂກງເຊັ່ນ: ຮູບພາບ, ວິດີໂອ, ຮູບແບບ 3D, ແລະ ໜ້າກາກປອມໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ແລະ ກຳນົດຕົວຕົນຂອງຜູ້ໃຊ້ງານໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ. ໃນປະຈຸບັນ, ດ້ວຍການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຊີການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີນະວັດຕະກຳຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ອຸປະກອນອັດສະລິຍະ, ການເງິນອອນໄລນ໌, ແລະ ການຈ່າຍເງິນຜ່ານໃບໜ້າໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນ, ນຳເອົາຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມສະດວກສະບາຍມາສູ່ຊີວິດ ແລະ ການເຮັດວຽກຂອງທຸກຄົນ.

ການຮັບຮູ້ຮອຍມື

ການຮັບຮູ້ຮອຍມືແມ່ນເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ທາງຊີວະມິຕິຊະນິດໃໝ່ ເຊິ່ງໃຊ້ຮອຍມືຂອງຮ່າງກາຍມະນຸດເປັນລັກສະນະເປົ້າໝາຍ ແລະ ເກັບກຳຂໍ້ມູນທາງຊີວະວິທະຍາຜ່ານເທັກໂນໂລຢີການຖ່າຍພາບຫຼາຍສະເປກຕຣຳ. ການຮັບຮູ້ຮອຍມືຫຼາຍສະເປກຕຣຳສາມາດຖືວ່າເປັນຮູບແບບຂອງເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ທາງຊີວະມິຕິທີ່ລວມເອົາຫຼາຍຮູບແບບ ແລະ ລັກສະນະເປົ້າໝາຍຫຼາຍອັນເຂົ້າກັນ. ເທັກໂນໂລຢີໃໝ່ນີ້ໄດ້ລວມເອົາສາມລັກສະນະທີ່ສາມາດລະບຸໄດ້ຄື: ຜິວໜັງ, ຮອຍມື ແລະ ເສັ້ນເລືອດດຳ ເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນຫຼາຍຂຶ້ນໃນເວລາດຽວກັນ ແລະ ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຈຳແນກລັກສະນະເປົ້າໝາຍ.

ໃນປີນີ້, ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ຝາມືຂອງ Amazon ທີ່ມີຊື່ລະຫັດວ່າ Orville ໄດ້ເລີ່ມທົດສອບແລ້ວ. ເຄື່ອງສະແກນຈະຮັບຮູບພາບຕົ້ນສະບັບທີ່ມີໂພລາໄຣສ໌ອິນຟາເຣດຊຸດທຳອິດ, ໂດຍສຸມໃສ່ລັກສະນະພາຍນອກຂອງຝາມື, ເຊັ່ນ: ເສັ້ນ ແລະ ຮອຍພັບ; ເມື່ອຮັບຮູບພາບທີ່ມີໂພລາໄຣສ໌ຊຸດທີສອງອີກຄັ້ງ, ມັນຈະສຸມໃສ່ໂຄງສ້າງຝາມື ແລະ ລັກສະນະພາຍໃນ, ເຊັ່ນ: ເສັ້ນເລືອດ, ກະດູກ, ເນື້ອເຍື່ອອ່ອນ, ແລະອື່ນໆ. ຮູບພາບດິບຈະຖືກປະມວນຜົນໃນເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຊຸດຮູບພາບທີ່ມີມື. ຮູບພາບເຫຼົ່ານີ້ມີແສງສະຫວ່າງດີ, ຢູ່ໃນຈຸດສຸມ, ແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນຝາມືໃນທິດທາງສະເພາະ, ໃນທ່າສະເພາະ, ແລະ ຕິດປ້າຍວ່າໃຊ້ມືຊ້າຍ ຫຼື ມືຂວາ.

ໃນປະຈຸບັນ, ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ຮອຍມືຂອງ Amazon ສາມາດກວດສອບຕົວຕົນສ່ວນຕົວ ແລະ ຊຳລະເງິນໄດ້ພາຍໃນເວລາພຽງ 300 ມິນລິວິນາທີເທົ່ານັ້ນ, ແລະ ບໍ່ຕ້ອງການໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ວາງມືໃສ່ອຸປະກອນສະແກນ, ພຽງແຕ່ໂບກມື ແລະ ສະແກນໂດຍບໍ່ຕ້ອງສຳຜັດ. ອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງເທັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນປະມານ 0.0001%. ໃນເວລາດຽວກັນ, ການຮັບຮູ້ຮອຍມືແມ່ນການກວດສອບສອງເທື່ອໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນ - ຄັ້ງທຳອິດເພື່ອຮັບລັກສະນະພາຍນອກ, ແລະ ຄັ້ງທີສອງເພື່ອຮັບລັກສະນະພາຍໃນຂອງອົງກອນ. ເມື່ອປຽບທຽບກັບເທັກໂນໂລຢີຊີວະມິຕິອື່ນໆໃນດ້ານຄວາມປອດໄພ, ມັນໄດ້ປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

ນອກເໜືອໄປຈາກລັກສະນະທາງຊີວະມິຕິຂ້າງເທິງແລ້ວ, ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ມ່ານຕາຍັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ. ອັດຕາການຮັບຮູ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ມ່ານຕາແມ່ນຕໍ່າເຖິງ 1/1000000. ມັນສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ລັກສະນະຂອງຄວາມບໍ່ປ່ຽນແປງ ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຊີວິດຂອງມ່ານຕາເພື່ອລະບຸຕົວຕົນ.

ໃນປະຈຸບັນ, ຄວາມເຫັນດີເປັນເອກະພາບໃນອຸດສາຫະກໍາແມ່ນວ່າການຮັບຮູ້ຮູບແບບດຽວມີຂໍ້ຈຳກັດທັງໃນປະສິດທິພາບການຮັບຮູ້ແລະຄວາມປອດໄພ, ແລະການລວມຕົວຫຼາຍຮູບແບບແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າແລະແມ່ນແຕ່ການຮັບຮູ້ທາງຊີວະມິຕິ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຜ່ານຫຼາຍປັດໄຈເທົ່ານັ້ນ. ວິທີການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ຍັງສາມາດປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຂອງສະຖານທີ່ແລະຄວາມປອດໄພຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງເຕັກໂນໂລຊີຊີວະມິຕິໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ. ເມື່ອປຽບທຽບກັບອັລກໍຣິທຶມຮູບແບບດຽວແບບດັ້ງເດີມ, ມັນສາມາດຕອບສະໜອງອັດຕາການຮັບຮູ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນລະດັບການເງິນໄດ້ດີກວ່າ (ຕໍ່າເຖິງຫນຶ່ງໃນສິບລ້ານ), ເຊິ່ງຍັງເປັນແນວໂນ້ມຕົ້ນຕໍຂອງການພັດທະນາການລະບຸຕົວຕົນທາງຊີວະມິຕິ.

ລະບົບຊີວະມິຕິຫຼາຍຮູບແບບ

ລະບົບຊີວະມິຕິຫຼາຍຮູບແບບໃຊ້ເຊັນເຊີຫຼາຍຕົວ ຫຼື ຊີວະມິຕິເພື່ອເອົາຊະນະຂໍ້ຈຳກັດຂອງລະບົບຊີວະມິຕິແບບດຽວ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ລະບົບການຮັບຮູ້ມ່ານຕາສາມາດຖືກທຳລາຍໄດ້ໂດຍມ່ານຕາທີ່ເກົ່າແກ່ ແລະ ການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມືອີເລັກໂທຣນິກສາມາດຮ້າຍແຮງຂຶ້ນໄດ້ໂດຍລາຍນິ້ວມືທີ່ເສື່ອມສະພາບ ຫຼື ຕັດ. ໃນຂະນະທີ່ລະບົບຊີວະມິຕິແບບດຽວຖືກຈຳກັດໂດຍຄວາມສົມບູນຂອງຕົວລະບຸຂອງມັນ, ມັນບໍ່ໜ້າຈະເປັນໄປໄດ້ທີ່ລະບົບດຽວຫຼາຍລະບົບຈະປະສົບກັບຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຄືກັນ. ລະບົບຊີວະມິຕິແບບຫຼາຍຮູບແບບສາມາດໄດ້ຮັບຊຸດຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງໝາຍດຽວກັນ (ເຊັ່ນ: ຮູບພາບຫຼາຍຮູບຂອງມ່ານຕາ, ຫຼື ການສະແກນນິ້ວມືດຽວກັນ) ຫຼື ຂໍ້ມູນຈາກຊີວະມິຕິທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ຕ້ອງການການສະແກນລາຍນິ້ວມື ແລະ ໂດຍໃຊ້ການຮັບຮູ້ສຽງ, ລະຫັດຜ່ານທີ່ເວົ້າ).

ລະບົບຊີວະມິຕິຫຼາຍຮູບແບບສາມາດລວມລະບົບ unimodal ເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັນຕາມລຳດັບ, ພ້ອມໆກັນ, ການປະສົມປະສານຂອງພວກມັນ, ຫຼື ເປັນຊຸດ, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງຮູບແບບການເຊື່ອມໂຍງຕາມລຳດັບ, ຂະໜານ, ລຳດັບຊັ້ນ ແລະ ອະນຸກົມຕາມລຳດັບ.

CHANCCTVໄດ້ພັດທະນາຊຸດຂອງເລນຊີວະມິຕິສຳລັບການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ການຮັບຮູ້ຮອຍມືພ້ອມທັງການລະບຸລາຍນິ້ວມື ແລະ ການລະບຸມ່ານຕາ. ຕົວຢ່າງ CH3659A ເປັນເລນທີ່ມີຄວາມບິດເບືອນຕ່ຳ 4k ເຊິ່ງຖືກອອກແບບມາສຳລັບເຊັນເຊີຂະໜາດ 1/1.8 ນິ້ວ. ມັນມີແກ້ວທັງໝົດ ແລະ ການອອກແບບທີ່ກະທັດຮັດດ້ວຍ TTL ພຽງ 11.95 ມມ. ມັນຈັບພາບໄດ້ 44 ອົງສາຕາມແນວນອນ. ເລນນີ້ເໝາະສຳລັບການຮັບຮູ້ຮອຍມື.