【大纪元2019年01月22日讯】（大纪元记者徐乃义台湾桃园报导）元智大学工管系教授苏传军带领学生开发相关脸部辨识的技术，除应用教室点名、实验室进出的控管外，还可应用老人长期照护或校园安全幼儿接送，从防盗摄影机的功效，也有遏止犯罪的效果。
苏传军说，虽然脸部辨识有很多其他辨识无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。脸部辨识被认为是生物特征辨识领域甚至人工智慧领域最困难的课题之一。脸部辨识的困难主要是脸部的外形很不稳定，例如脸部的很多遮盖物（如口罩、墨镜、胡须等）、整形等多方面因素的影响，透过截取脸部特征及CNN来比对，纵使脸部有遮蔽物还是有可能可以辨识出来。
“脸部辨识” 是一种非接触型且具有高速辨识能力的系统，脸部辨识实际包括构建脸部辨识系统的一系列相关技术，脸部特征撷取、脸部定位、脸部辨识预处理、身份确认以及身份寻找等。元智大学智慧生产与管理创新研究中心、工管系苏传军教授的“巨量资料分析”课程，今年着重在深度学习，“图像辨识”，让他的团队发想，延伸应用于近期热门的“脸部辨识”，更以轻量的LineBot，取代以往APP来呈现结果。
元智工管系博士生李奕表示，开发此应用是为了解决实验室人员管理的问题，简单又快速的清楚实验室内人员进出与控管，并与工管系潘苇菱合作，结合他在毕业专题所运用到的LineBot，自动的以Line讯息方式通知。这套脸部辨识系统，仅需采集一张图像或照片，让电脑撷取脸部68个特征点，转换成特征向量后，深度学习中常用来辨识影相的卷积神经网络Convolutional Neural Network(CNN)模型，自动与历史图像比对，达成脸部辨识。脸部辨识的优势在于其自然性和不被测个体察觉的特点。
苏传军认为，在技术框架下还可以应用到很多地方，例如：校园安全，尤其是对于幼儿、孩童的安全，近几年社会新闻有很多关于学童放学接送安全问题，若将此框架应用于接送儿童，辨识接送孩童的是否为家长，并在接走后第一时间讯息自动传送到家长或监护人的手机，对孩童的安全可谓多一层把关；应用于老年长期照护上，许多邻里会定期举办长辈的长青活动，利用此技术也可定期追踪长辈们的出席状况，对于出席次数少或突然没有出席者，亦可特别再做后续的追踪与关怀。◇
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