苹果发文详解面容ID是如何实现的:算法全部在本地完成
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导读:虽然对于这些徘徊在Top80外的平台来说,像超大平台一样进行品牌升级、转型成综 合金融控股集团、融入反欺诈模型以及对外合并控股等等,实则是最为理想的转型方式。但从长远来看,这些将会对P2P下一波整体发展产生至关重要影响的群体,仍然需采用最“稳扎稳打”的方式来获得最基本的生存。

11月18日消息,苹果公司本周在其《机器学习期刊》上发布了一篇新文章,详细〖对身体健康非常重要〗描述了他们是如何在保持高度隐私的同时实现面部识别功能的。

苹果在iOS 10中开始使用深度学习来识别面部,随着Vision框架的发布,开发者现在可以在他们的应用中使用这项技术和其他许多计算机视觉算法。文章中写道:“为了可以保护用户隐私,并在设备上高效运行,我们在开发这个框架时克〖桥上出现严重拥堵〗服了巨大的挑战。”

此外,苹果还解释了面部识别算法是如何在用户的iPhone本地工作的:

苹果的iCloud照片库是一种基于云端的照片和视频存储解决方案。然而,〖四大行业晋身业绩白马王子〗由于苹果对用户隐私的坚定承诺,我们无法将iCloud服务器用于计算机视觉计算。所有发送到iCloud照片库的照片和视频在被发送到云存储之前都是经过加密的,只能通过在iCloud账户注册的设备进行解密。因此,为了给我们的客户带来深度学习的计〖停赛让CR7憋坏了〗算机视觉解决方案,我们必须直接解决在iPhone上运行深度学习算法所面临的挑战。

这需要硬件资源在保持效率的同时实现以下几点:

我们面临着几个挑战。深度学习模式需要作为操作系统的一部分,占用宝贵的NAND存储空间〖当智能家居的崛起的时候〗。它们还需要加载到RAM中,并且需要在GPU和/或CPU上耗费大量的计算时间。与基于云的服务不同,它们的资源可以单独〖补钙吃对食物就行〗用于视觉问题,而设备上的计算必须在与其他运行的应用程序共享这些系统资源的同时进行。最后,计算必须足够高效,能够在相当短的时间内处理大型照片库,但不会出现明显的电量消耗或者温度升高。

苹果在今年夏天推出了《机器学习期刊》,并发表了多篇文章,其中有一篇是关于“Hey Siri”在iPhone和Apple Watch上的工作原理。


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