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  • 2020-12-13 20:55
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近日,鉴于戴口罩后有时让人难以辨认,日本一家印刷企业推出名片口罩,上面印有戴口罩者的信息。日媒称,这种名片口罩用棉布制作、清洗后可重复使用,目前有三种款式供选择:“客户服务”口罩上印有使用者的姓名以及公司名称等,“推销”口罩突出显示使用者姓名,此外还有印制公司标志和个人证件照片的口罩,售价约合94元人民币。

疫情的到来,让人脸解锁功能低下了高贵的头颅。

当口罩成为我们出街必备的单品,在解锁手机时,我们总要经历‘人脸识别失败’—‘输入密码’的繁琐过程。这不由得让人怀念起指纹识别的好。

为了优化人脸解锁的体验,今年早些时候国外创业者 Danielle Baskin 推出了一款带有面部信息的口罩。该产品通过提取用户的面部信息,然后印在口罩外侧,用户戴上口罩后就可以拼凑成完整的脸部。

不过这个产品的解锁成功率尚不明确,并且没有大量的样本验证。那么如何让人脸识别系统,不再被口罩困扰呢?

一些网友渐渐发现,随着戴口罩的时间越来越久,手机似乎在一次次人脸解锁失败中找到了‘经验’,逐渐能够识别成功戴着口罩的自己。

靠着这个思路,一些科技博主也分享了更高效的教程,比如戴着口罩反复解锁,人脸识别不成功就立即输入密码,循环这个动作 30 分钟左右,手机便能识别出戴着口罩的自己了。

不过在实践的过程中,网友们表示不同机型的‘学习’速度不一。有人将上述动作重复了 20 分钟便已成功,但有的人重复了上千次,手机仍然无法识别戴着口罩的自己。

为什么会出现这种情况呢?其实答案关乎手机的 AI 学习能力。

深度学习利器——NPU

如果你有关注近两年的手机发布会,你一定发现了手机厂商们在介绍 SoC 芯片时,都会重点提到 NPU 的升级。

所谓 NPU,就是指神经网络处理器。在一个手机芯片中,一般会分为几个功能区,发布会常提的有三个:一是擅长处理繁复任务和发号指令的 CPU,二是擅长图形处理的 GPU,再者就是擅长处理人工智能任务的 NPU。

虽然 NPU‘占地’没有 CPU 和 GPU 大,但其能力却不容忽视,一台手机的智慧程度,主要依赖它。

我们可以对 NPU 期待什么?

虽然移动端 NPU 在近两、三年才开始被厂商宣传,实际上和它相关的概念在 2013 年就已出现。

当时,高通希望通过一种模仿人脑的计算结构,缩小普通机器运算与人脑之间的差距,这种通过模拟神经元的运算处理器,被高通称之为‘Zeroth’。

在当前的软件生态下,移动端 CPU 和 GPU 的提升,对于用户日常使用来说已经感知不强了。比如一台 iPhone XS 和一台 iPhone 12 相比,在应用的流畅性上几近一致。更加影响用户体验的,是机器学习能力的变化。这也是为什么我们要关注 NPU 的发展。

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(编辑:新密电工培训学校)

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