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微軟藉手機帶動機械學習臉譜比對精準度

繼先前推出猜測照片中人物年齡的網站服務後,微軟再次於Windows Phone平台推出「TwinsOrNot」App,同樣可讓使用者上傳照片,或是直接透過手機相機拍攝照片上傳,再透過Bing Search搜尋相似人物,並且進一步顯示相似程度。而在背後的運算資源同樣串接以Azure雲端系統為基礎的Project Oxford機器學習技術,將可在使用者持續上傳相片增加其運算精準度,此次選擇進一步與行動裝置結合,自然是為了取得更多元的比對資料。

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微軟稍早再次於Windows Phone平台推出「TwinsOrNot」App,一如先前在今年Build 2015期間展示的「How Old Do I look?」網站,以及後續推出的網頁版「TwinsOrNot」服務,同樣可直接選擇照片上傳,或是透過手機相機拍攝照片,系統便會透過Bing Search搜尋資料庫內相似人物,同時顯示兩者彼此相似程度。

此款App背後一樣串接基於Azure雲端運算系統的Project Oxford機器學習技術,雖然一開始上傳照片時會呈現「測不準」情況,但在持續累積使用者上傳資料與比對經驗後,將會使系統分析運算精準度更為正確。而為了避免再次發生先前「How Old Do I look?」網站產生隱私爭議,微軟也強調使用者上傳照片均可自行選擇移除,本身並不會留存在資料庫或挪做他用。

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以微軟立場而言,主要期望能透過此類服務內容促使Project Oxford機器學習技術更加精進,少早前也透露將藉由教導系統「學會」各項專業技能,藉此讓電腦能主動協助使用者加速判斷所需內容,或是提供更即時服務項目。

而此次針對行動裝置推出此項服務,預期是為了促使更多使用者上傳自行拍攝照片,藉此讓Project Oxford機器學習技術取得更多元、真實的影像資料,進而讓運算效果更為精進。不過,從目前Windows Phone市佔比例仍不算高情況,或許微軟還會持續在Android、iOS平台上推行相同App,藉此提昇透過行動裝置上傳照片的使用比例。

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楊又肇 (Mash Yang)
mashdigi.com網站創辦人兼主筆,同時也是科技新聞業流浪漢。

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