清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
人臉識別技術已經日益成熟，這項基于人的面部特征進行身份識別的生物識別技術，可以被用來解鎖智能手機，提供對建筑物的安全訪問，并加快機場的護照檢查等。
但是，這項技術被提升到一個新的水平，來自澳大利亞、新西蘭和印度的國際研究小組，利用人的表情在VR環境中操縱物體，無需使用手持控制器或觸摸板，這在全球尚屬首次研究。
想像一下，通過微笑、皺眉、咬緊牙關等面部表情就能操縱虛擬現實中的物體，這種感覺真的很奇妙。
其實，早在4年前，巴西圣保羅的一家機器人公司就研制出了一款名為Wheelie 7 的控制器，可以幫助四肢不能動的用戶用表情驅動電動輪椅。
人工智能系統可以讓殘疾人通過10種不同的表情來實現對電動輪椅的控制，例如揚眉毛或者吐舌頭。
所以在未來，人臉識別技術會被用在更多的地方，創造人機交互的“無限可能”。
人臉識別（Face Recognition）是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。
人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作。技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等。
人臉識別人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主。人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度。
“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。
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