Sieben bekannte Technologien zur Gesichtserkennung

21.10.2021

Gesichtserkennungstechnologien

In den letzten Jahren haben biometrische Tools wie Gesichtserkennungstechnologien einige bahnbrechende Innovationen hervorgebracht. Von der Entsperrung Ihres Mobiltelefons über die automatische Markierung von Fotos bis hin zur Diagnose von Patienten mit genetischen Erkrankungen – die Möglichkeiten scheinen fast endlos zu sein.

Das Marktforschungsunternehmen Markets and Market geht davon aus, dass der weltweite Markt für Gesichtserkennung bis 2025 einen Wert von 8,5 Mrd. USD erreichen wird. Der Erfolg all dieser Gesichtserkennungstools hängt jedoch weitgehend von adequaten Trainingsdaten ab. In diesem Szenario ist es umso besser, je umfangreicher und umfassender die Daten sind.

Doch bevor wir zu sehr ins Detail gehen, sollten wir den Begriff zunächst definieren.

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Tagebuchstudien – wertvolle Insights für das Marketing

15.10.2021

Tagebuchstudien

Echte Wahrheiten stehen nur in Tagebüchern. Die moderne Marktforschung macht sich diese alte Weisheit zunutze. Ein Tagebuch, das sich auf den Gebrauch eines Geräts, einer App oder einer Software bezieht, liefert wertvolle Insights für das Marketing. Wie funktionieren Tagebuchstudien und was macht sie so erfolgreich?

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Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision

01.10.2021

Deep Learning + Computer Vision

Bildverarbeitungstechnologien, die auf Deep Learning (DL) basieren, bieten branchenübergreifend einen echten Mehrwert. Solche intelligenten Technologien gibt es schon seit einigen Jahren, aber jetzt werden sie endlich erwachsen und gewinnen an Bedeutung.

In der Tat ist es gerade die Computer Vision, die selbstfahrende Autos überhaupt erst möglich macht. Es gibt jedoch eine Vielzahl von weiteren Möglichkeiten und Anwendungsfällen der Computer Vision, darunter auch die Verbesserung des menschlichen Sehvermögens.

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Künstliche Intelligenz zur effizienten Unterstützung bei Übersetzungsarbeiten

23.09.2021

KI + Übersetzungen

Künstliche Intelligenz (KI) wird ein immer wichtigerer Teil unseres Lebens. Ob in unserem Zuhause mit intelligenten Lautsprechern und Automatisierung oder in der Geschäftswelt, ihr Einfluss auf unser Leben ist nicht von der Hand zu weisen.

Doch während die Vorteile der KI auf der Hand liegen, war der Einsatz der Technologie bei der Sprachübersetzung in der Vergangenheit schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Sprachübersetzung ist ein Bereich, der schon immer menschliches Eingreifen erfordert hat. Es gibt einfach zu viele Nuancen in der Sprache, als dass eine Maschine sie ohne ein umfangreiches Training, das meist in mühsamer Handarbeit erfolgt, verstehen könnte.

In den letzten Jahren hat sich diese Situation geändert. Mit neueren Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Entwicklung neuronaler Netze ist diese einst schwierige Aufgabe nun viel leichter zu bewältigen.

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Objekterkennung und -Segmentierung

14.09.2021

Objekterkennung

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung im Bereich der Objekterkennung und -segmentierung erheblich beschleunigt. Heute können intelligente Algorithmen unzählige einzelne Objekte in einem Video oder einem Bild finden und klassifizieren. Obwohl dies für Maschinen anfänglich unglaublich schwierig war, gehört es heute zum Alltag.

Sowohl die Objekterkennung als auch die -segmentierung werden durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterstützt. In diesem Szenario können Convolutional Neural Networks (zu dt. „faltendes neuronales Netzwerk“) die Klasse, zu der jedes Objekt in einem Bild gehört, lokalisieren und identifizieren.

Es hat sich auch zu weit mehr als einem intelligenten Algorithmus entwickelt, der Objekte, auf in einer Datenbank gespeicherten Fotos, erkennen kann. Der Algorithmus kann heute auch Objekte in Echtzeit finden und klassifizieren, um Technologien wie selbstfahrende autonome Fahrzeuge und mehr zu ermöglichen.

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