「（ディープラーニングによって）音声認識の精度が99％に達すれば、音声インターフェースに変革をもたらす“ゲームチェンジャー”になる」―――。 2015年3月17日から米国で開催中のGPU関連の開発者会議「GTC 2015」の基調講演に登壇したAndrew Ng氏は、ディープラーニング（深層学習）の可能性について言及した（図1）。同氏はディープラーニング分野の著名な研究者で、中国の大手IT企業Baidu社のChief Scientistでもある。Ng氏は、ディープラーニングによって飛躍的に精度が向上したBaidu社の音声認識技術や画像認識技術をアピールした。 ディープラーニングを利用することから、Baidu社は同社の音声認識技術を「Deep Speech」と呼ぶ。同技術では、音声のような時系列的に並んだデータの解析に向く「RNN（recurrent neural network：再帰的ニュー
JavaScriptを使って、写真の顔を認識、抽出して、その範囲を取得する方法を解説。Face Detectionを使います。
東芝は、自動車の運転支援向け画像認識ICの新製品「TMPV760」シリーズを開発し、「electronica 2014」のプレスカンファレンスで機能などを明らかにした。同社の第4世代品と位置付ける。
Facial recognition software at a US airport Automatic ticket gate with face recognition system in Osaka Metro Morinomiya Station A facial recognition system[1] is a technology potentially capable of matching a human face from a digital image or a video frame against a database of faces. Such a system is typically employed to authenticate users through ID verification services, and works by pinpoin
この記事には複数の問題があります。 改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2021年3月） 古い情報を更新する必要があります。（2021年3月） 出典検索?: "顔認識システム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL スイスの監視カメラシステム。顔認識機能と自動車の型式、色、ナンバーなどを認識する機能がある。 顔認識システム（かおにんしきシステム、英語: facial recognition system）とは、カメラのデジタル画像から、人を自動的に識別するためのコンピュータシステムである。顔認証システムともいう。ライブ画像内の顔と思われる部分を抜き出し、顔面画像データベースと照合することで識別を行う。世
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