ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ
Keywords:
искусственный интеллект, нейронные сети, система распознавания лиц, автоматизация процессов, маркетинговые стратегии.Abstract
Времена быстро меняются, и безопасность становится все более приоритетной. Системы распознавания лиц могут использоваться для обеспечения безопасности в различных областях, таких как контроль доступа, видеонаблюдение и борьба с киберпреступностью, и для автоматической аутентификации пользователей на устройствах или в онлайн-сервисах без необходимости ввода паролей.
References
Hughes, P., Ferrett, E. (2015). Introduction to Health and Safety at Work. The Boulevard, Langford Lane, Kidlington, Oxford OX5 1GB, UK. ISBN: 978-0-08-097070-7.
Zhang, Z., Zhang, Z. (2016). A Review on Face Detection and Recognition Techniques. Artificial Intelligence Review, 47(3), 346-364.
Deng, J., Guo, J., & Zafeiriou, S. (2019). ArcFace: Additive angular margin loss for deep face recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4690-4699).
Юсупбеков, Н. Р., Гулямов, Ш. М., Усманова, Н. Б., & Мирзаев, Д. А. (2017). Тенденции развития систем управления технологическими процессами и производствами: обзор в контексте исследований и разработок. Промышленные АСУ и контроллеры, (9), 3-9.
Liu, W., Wen, Y., Yu, Z., Li, M., Raj, B., & Song, L. (2017). SphereFace: Deep hypersphere embedding for face recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 212-220).
Deng, J., Guo, J., & Zafeiriou, S. (2019). ArcFace: Additive angular margin loss for deep face recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4690-4699).
