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隨著人工智慧技術的迅速發展，人形偵測與人形辨識已成為計算機視覺領域的兩個重要分支。人形偵測旨在識別影像中是否存在人形，而人形辨識則旨在確定個體的身份。理解這兩者之間的差異至關重要，因為它們的應用場景和技術需求各不相同，對於設計智慧系統和解決實際問題具有指導意義。

人形偵測與人形辨識的主要區別

• 目的上差異

人形偵測的目的是確認影像或影片中是否存在「人類」，並確定其位置，可以應用於安全監控、交通監控等場合，以便及時發現不明人士或潛在風險；而人形辨識則是在有人類被偵測後，進一步確認該「人是誰」，包括了臉部識別、身份驗證等，目的在於「辨認人」，可應用於門禁管理、工地管理等情境。​​​​​​因此，偵測著重在找到人，辨識則關注在識別這個人是誰。

• 技術上不同

在技術上，人形偵測通常使用更簡單的分類器或回歸模型；辨識則需要訓練複雜的深度學習模型來準確地識別特徵。

• 應用場景的差異

人形偵測可廣泛應用於安全系統、智慧監控及許多需要即時反應的系統中，可以實時警示是否有不明人員進入特定範圍。人形辨識常見於考勤系統、智慧門禁等平臺，以便管理人員身份和訪客記錄。

AI人形偵測

AI人形偵測是利用人工智慧技術，從影像或影片中識別並定位人形的過程。此技術通常應用滑動視窗法或卷積神經網路（CNN）來檢測人形，並分析影像中各個畫素的特徵。通常使偵測的結果使用邊界框（bounding box）標識出人類的所在位置。為了達到這些功能，AI人形偵測透過訓練模型，使其能夠自動分析影像特徵，準確找出人類的存在和具體位置。

• 主要特點

1. 自動化檢測：AI人形偵測可以在實時或靜態影像中自動識別人形，無需人工介入。

2. 高準確性：透過大量資料訓練，AI模型能夠達到高準確率，從而改善在複雜場景中的識別效能。

3. 多功能性：除了檢測人形，Spark迪維科的AI人形偵測技術可以用於行人跟蹤、以及警報區等。

• AI人形偵測功能

1. 物件偵測
 在影像或影片中識別出人形的存在和位置，常用於環境監控、交通管理等場景。

2. 逗留偵測
 在空間或監控區域內追蹤特定人形或秒數偵測人形，應用於工廠管理、安防系統和智慧交通管理。

3. 密度偵測

在追蹤空間內或監控區域內有幾個人，可應用於展場環境、遊樂園區等。
 

AI人形辨識

AI人形辨識則是在已偵測到的人中進行識別，確認某個特定的個體。透過比對個體的特徵（如臉部特徵、性別、年齡或身形特徵等），用於辨識誰是該個體。通常需要在完成了人形偵測的基礎上進行，首先識別出影像中的人形，然後進一步分析這些人形的特徵、行為，最後將提取的特徵與資料庫中的已知特徵進行比對確認。

(Source:Freepik )

• AI人形辨識功能

1. 身份驗證、臉部辨識
   - 透過分析人形特徵或臉部特徵，可以確認人的身分、性別或年齡，應用在安全驗證或門禁系統中。

2. 跨線辨識
   - 在空間或監控區域以跨線方式進行快速辨識，以便進行統計數量和人數管制。

3. 特定身份辨識
   - 識別出的個人資訊提供量身定製的服務，例如工地安全(安全帽偵測)。

4. 進階行為辨識：防溺水偵測、跌倒偵測。

人形偵測專注於找出影象中的人，而人形辨識則是在找出的人的基礎上進行識別。這兩者經常使用在安全監控系統中，首先偵測人然後對其進行身份驗證。因此，AI人形偵測和AI人形辨識協同運作，可以為您提供全方位的安全和身份管理解決方案。聯絡Spark迪維科，幫您提升業務效率與安全性。