Компания Counterpoint Technology Market Research сделала прогноз по мировому рынку устройств для «умного» дома на ближайшие годы: спрос на такую продукцию, по мнению аналитиков, будет устойчиво расти.
Речь идёт о смарт-телевизорах, динамиках с интеллектуальным голосовым ассистентом, «умных» осветительных приборах, бытовой технике с подключением к Интернету, домашних камерах видеонаблюдения и пр.
Компания Ring, чья миссия состоит в том, чтобы сделать города более безопасными, представила свой новый видеодомофон следующего поколения Ring Video Doorbell 3. Устройство характерно обновленной технологией обнаружения движения и улучшенным двухдиапазонным Wi-Fi, а также функциями, которые пользователи Ring знают, любят и доверяют, в том числе 1080p. Камера HD Video и двусторонняя связь Ring Video Doorbell 3 — это последнее дополнение к линейке видеодомофонов Ring. Компания Ring также анонсировала обновленные решения Ring Chime и Chime Pro для пользователей, которые хотят слышать уведомления системы безопасности в своих домах. Все три новых устройства будут доступны для покупки в июне.
Биометрическая технология распознавания лиц все чаще используется для идентификации людей, появляющихся в поле зрения камер видеонаблюдения. Проще говоря, распознавание лиц относится к способности программного обеспечения распознавать личность человека по его лицу. По канону, данная технология отображает человеческое лицо, определяет расстояние между различными точками (например, между глазами или по форме щек) — а затем распознает другие лица, которые соответствуют уникальной биометрической характеристике оригинального лица.
Сегодня технология распознавания лиц основана на методах глубокого обучения (подмножество искусственного интеллекта), в соответствии с которыми сеть обучается через воздействие помеченных данных. Подражая тому, как учат человека, сеть обучается, то есть способна обнаруживать, идентифицировать и классифицировать данные — поскольку с течением времени подвергается большему количеству информации. Распознавание лиц на основе программного обеспечения Deep Learning позволяет извлекать уникальные функции идентификации из входных данных изображения лица и сопоставлять их с банком эталонных функций, для определения личности человека в запросе. Хотя точная внутренняя работа алгоритмов, разработанных машиной, не является полностью прозрачной, массовые исследования в сегменте глубокого обучения и разработка аппаратного обеспечения позволили алгоритмам Deep learning достичь сверхчеловеческой производительности, выявляя совпадения лиц в сценариях, где люди не способны этого сделать.