人臉辨識技術的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

PyTorch深度學習：電腦視覺流行專案親自動手

為了解決人臉辨識技術的問題，作者郭卡,戴亮 這樣論述：

從實踐中理解深度學習，從專案中掌握電腦視覺知識 零數學公式，PyTorch入門的最佳選擇！ 　　本書分為基礎講解和專案實例兩個部分，以程式撰寫為主，理論解析為輔。 　　在基礎講解部分，本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示，讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式，在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組，以及每個模組能解決的問題。 　　在專案實例部分，為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域（如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等）的技術發展現狀，本書對相應領域的經典演算法進行了介紹，並根據經典演算法的想法，

針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節，僅保留最基礎的邏輯，力求讓讀者在撰寫程式之前，更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案，重點介紹它們的想法以及程式實現。 　　【本書特點】 　　．最紮實的Sklearn根基 　　．最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作 　　．最簡單的實例完勝卷積神經網路 　　．物件辨識、圖型分割、以圖搜圖 　　．GAN生成對抗網路產生高清圖片 　　．ONNX模型全平台部署 　　【適合讀者群】 　　．深度學習相關的科學研究工作者 　　．電腦視覺從業者 　　．想要了解深度學習技

術的程式設計師 　　．對深度學習感興趣的入門讀者  

人臉辨識技術進入發燒排行的影片

基於卷積神經網路之3D面具偽冒攻擊偵測技術

為了解決人臉辨識技術的問題，作者高靜如 這樣論述：

誌謝摘要Abstract目錄表目錄圖目錄1. 前言1.1 研究背景與動機1.2 生物辨識介紹1.3 人臉辨識技術所遇問題1.4 研究目的1.5 論文架構2. 文獻探討2.1 3D面具資料庫介紹2.2 3D面具人臉偽冒攻擊偵測方法2.3 卷積神經網路3. 本文提出之方法3.1 方法架構3.2 方法流程4. 實驗結果與分析4.1 實驗環境4.2 評量標準4.3 成果分析5. 結論參考文獻著作列表自傳

LINE Bot與人工智慧辨識開發實戰 增訂版|使用C#與Azure Cognitive Services

為了解決人臉辨識技術的問題，作者董大偉 這樣論述：

　　近年來，各種人工智慧、bot的開發工具與套件紛紛出籠，各大廠紛紛拿出壓箱寶，把手上各種放在實驗室中已久的人工智慧服務、套件、API端上檯面，讓這個市場突然之間熱鬧了起來。 　　至今筆者的團隊已經建構出了許多LINE Bot相關應用。同時間也應邀舉辦了多次的教育訓練課程，介紹如何開發LINE Bot對談機器人，並且與企業各種應用整合在一起。許多應用本身就非常有趣，用戶的反饋也讓我們感到相當興奮。而這些第一手經驗，我們希望能盡快的整理出來，更多的分享給對這個領域有興趣的技術人員。 　　我們期望，透過這小小的經驗分享，讓對於自然語言對談實作與應用有興趣的朋友，可以快速的入

門上手，並且用最短的時間作出一支可以分享給你的親朋好友的LINE Bot，不只是為了趕上時代的潮流，也是滿足了身為開發人員從小對智能助理的期待與幻想。 　　本書精彩內容包括： 　　．支援.NET Core 跨平台開發 　　．支援LINE官方帳號2.0 　　．完整介紹LINE Bot各項功能，包含：發送（Push）與回覆（Reply）各種訊息、使用Template Message、Flex Message以及QuickReply 等各種最新功能 　　．透過範例實作Rich Menu的建立，與選單動態切換效果 　　．透過LIFF在LINE Bot中輕鬆整合RWD網頁與取代手機App，實現LINE

平台上的小程序功能 　　．LINE Bot如何進行連續對談與對話狀態管理機制 　　．使用LINE Login實現網頁整合單一登入（SSO)） 　　．可免費發送大量訊息的LINE Notify機制 　　．透過實例介紹如何訓練與使用LUIS實現自然語言的語意辨識 　　．詳細說明LUIS與LINE Bot的整合方式 　　．介紹如何利用QnA Maker迅速建立一個Q&A問答LINE Bot 　　．使用Cognitive Services實現圖片與人臉辨識、OCR文字辨識、以及多國語言翻譯等功能

公共場所人臉辨識技術運用於刑事偵查之研究──以隱私合理期待為中心

為了解決人臉辨識技術的問題，作者吳維雅 這樣論述：

人臉辨識技術（Facial Recognition Technology，以下簡稱FRT）在台灣於警務執法應用上，已相當普遍，但卻無一套規範，供執法機關作為執行依據；而司法者在現行法體系的解釋下，對於FRT之執法應用所應權衡之社會安全與隱私保護價值，因尚無此類案件繫屬於法院，故針對警方運用FRT為偵查工具之適法性判斷，恐仍欠缺相關意識。而FRT之運用，涉及個人高度隱私期待利益，有建立規範保護之必要，但究竟如何規範始為妥適？個人隱私利益與科技偵查技術發展之間孰輕孰重？如何權衡？個人得否抗衡國家執法機關以FRT配合其他政府資料庫的資訊使用於刑事案件辨識查找確認人別？國家機關是否得施以無合理嫌疑（

Reasonable Suspicion）或相當理由(Probable Cause)之FRT監控？當國家偵查技術之精進發展，有助打擊犯罪，維護社會安全，但當偵查技術之發展與個人隱私保護利益發生巨大衝突，司法機關應如何取捨？如何調和此兩種利益？上述問題在FRT已大量使用於警務系統之我國，未見系統性探討與提出解決方案。本研究擬針對上述問題提出若干可供思考的論述方向。承上，本文擬嘗試以美國聯邦憲法增修條文第四條（以下簡稱「美憲增修第四條」）演繹出的實務判解為框架，於第一章先說明本文研究動機、目的、範圍、限制、研究方法與鋪陳架構；第二章就FRT相關的技術原理以及廣泛使用下可能產生的隱憂，作一簡要說明；

第三章就美憲增修第四條下有關搜索（Search）的理論發展及規範內容作一概述；第四章係針對有關執法部門在公共場所取用FRT所得之人臉資料，藉此得知個人身分及位置資訊等作為，配合相關美國聯邦最高法院（以下簡稱「聯邦最高法院」）及下級法院有關判例、判決為說明，試圖建構出FRT執法應用在憲法適法性的定位探討，並初嘗從社會學理論之觀點，探尋合理隱私期待的界線與範圍，復探求制憲者於修訂美憲增修第四條時的意圖，以為認定合理隱私期待的一些指引方針；第五章提出包括華盛頓州州法、華盛頓州轄區內的金郡自治條例，以及國會審議中的相關聯邦法案（草案），規範有關政府部門使用FRT的相關內容作分析比較；第六章由探討FRT

的使用在我國現行法制下的適用可能性，藉此檢視現行法欠缺之現狀，說明建立制度規範的必要性，再以前開比較法作為基礎，提供可行的立法參考方向，並以從事司法實務的角度，對偵查目的下以FRT取用人臉影像資料，在解釋論上提出可能的解方；第七章則係針對本文提出結論，並期許在不久未來，偵查目的下的FRT取用，相關的法律規範能夠儘速完善建制出來。