nvidia人臉辨識

人臉辨識是影像偵測應用中最複雜且備受各大企業重視的技術之一。以人臉辨識為基礎的認證系統具備快速通關、沒有遺失或忘記識別物件及密碼的風險，且不需要與認證系統直接 ...,FaceMe®是全球頂尖的臉部辨識引擎，可廣泛應用於各種客戶端的AIoT設備中，如伺服器、工作站、電腦及物聯網設備。而於臉部辨識應用中，針對深度學習優化的繪圖處理器(GPU)及 ...,由GPU加速的解碼(NVDEC)可流暢地播放以及倒轉/快轉高解析度和多串流影片...

參考資訊如下
3D人工智慧活體人臉辨識解決方案| 電子報

人臉辨識是影像偵測應用中最複雜且備受各大企業重視的技術之一。以人臉辨識為基礎的認證系統具備快速通關、沒有遺失或忘記識別物件及密碼的風險，且不需要與認證系統直接 ...

FaceMe®

FaceMe®是全球頂尖的臉部辨識引擎，可廣泛應用於各種客戶端的AIoT設備中，如伺服器、工作站、電腦及物聯網設備。而於臉部辨識應用中，針對深度學習優化的繪圖處理器(GPU)及 ...

GPU 加速的創作應用程式

由GPU 加速的解碼(NVDEC) 可流暢地播放以及倒轉/快轉高解析度和多串流影片。 RTX 加速的人工智慧功能，包括可自動標記影片片段和追蹤效果的臉部辨識、可帶來順暢慢動作 ...

NVIDIA Jetson Nano — 02 執行深度學習範例：影像辨識

2020年7月13日 — 我們使用NVIDIA提供的jetson-inference 範例，其中實現了三種不同的深度學習應用，包含影像辨識(Image Recognition)、物件偵測(Object Detection)、 ...

NVIDIA Jetson Nano 如何執行深度學習範例？分類模型辨識 ...

2019年4月30日 — 今天要跟大家分享如何在Jetson Nano上執行NVIDIA提供的jetson-inference範例，其中包含了影像辨識(Image Recognition)、物件偵測(Object Detection)、 ...

NVIDIA用神經網路產生以假亂真的人臉照片

2018年12月26日 — 深度學習的發展可以讓人逐漸分不清虛擬和現實的界限，NVIDIA的研究團隊利用生成對抗網路(Generative Adversarial Network；GAN)，產生出一些人臉照片 ...

以圖形處理器加速臉部辨識

本研究提出以圖. 形處理器(Graphical Processing Units, GPU)分別加速臉部辨識的訓練與. 辨識步驟，其中訓練步驟以GPU 加速NIPALS 和GS 於計算訓練樣本的. 的主成分以及 ...

利用NVIDIA Jetson Nano實作人臉辨識「門禁系統」PART I

人臉辨識技術雖然應用範圍廣，但也有其困難之處。原因其一為人臉的結構都相當類似，甚至兩個沒有血緣關係的人，卻可能存在很相似的長相，所以才會有人有著明星臉。這樣的 ...

利用NVIDIA Jetson Nano實作人臉辨識「門禁系統」PART II

如影片內容，發現有無法辨識身分的人出沒，門就會自動關起來。那增加人像會很難嗎？一點也不。僅需準備5個角度的照片，並先以小畫家縮放成約800x600解析度，因為Jetson ...

如何建構適合人臉辨識的工作站？

2022年10月8日 — 我們推薦使用以下工作站：Intel Core i、Xeon CPU 或AMD EPYC CPU 搭配NVIDIA GPU。 以下的配置適合為多路的監視攝影機視訊輸出執行人臉辨識和其他AI 視覺 ...