スマートフォンと顔認識システム間の類似点
スマートフォンと顔認識システムは(ユニオンペディアに)共通で8ものを持っています: デジタルカメラ、アップル (企業)、顔認識システム、Google、IPhone、2014年、2017年、4月。
デジタルカメラ
デジタルカメラ (digital still camera、DSC) とは、撮像素子で撮影した画像をデジタルデータとして記録するカメラである。世界で初めてコダックが開発した。 一般に「デジタルカメラ」といえば静止画を撮影する「デジタルスチルカメラ」を指し、動画を撮影録画する「デジタルカムコーダ」ビデオカメラは、本来は撮影するのみの撮像機を指し、撮影と録画が同時にできるものはカムコーダという。だが一般家庭向けにも広く普及したVTRを“ビデオデッキ”、または単に“ビデオ”とも呼称することも多く、また一般向け製品の大半は撮像と録画の両方の機能をもつため、特許など厳密な製品機能を区別を必要する以外は、カムコーダも“ビデオカメラ”の呼称が一般的になってきている。は含めない。現在では静止画撮影が可能なデジタルカムコーダや、動画撮影が可能なデジタルスチルカメラが一般的になっており、双方の性能の向上もあってその境界線が徐々になくなりつつあるが、デジタルカメラはその中でも静止画の撮影に重点を置いたモデルを指す。 「デジカメ」と省略されることも多いが、当該用語は日本国内では三洋電機および他業種各社の登録商標である(2017年4月現在)。 本項で特に断りがない限り、一眼レフカメラはデジタル一眼レフカメラを、コンパクトカメラはデジタルコンパクトカメラを指す。.
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アップル (企業)
アップル()は、アメリカ合衆国カリフォルニア州に本社を置く、インターネット関連製品・デジタル家庭電化製品および同製品に関連するソフトウェア製品を開発・販売する多国籍企業である。2007年1月9日に、アップルコンピュータ (Apple Computer, Inc.) から改称した。.
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顔認識システム
イスの監視カメラシステム。顔認識機能と自動車の型式、色、ナンバーなどを認識する機能がある。 顔認識システム(かおにんしきシステム、Facial Recognition System)とは、監視カメラのデジタル画像から、人を自動的に識別するためのコンピュータ用アプリケーションである。ライブ画像内の顔と思われる部分を抜き出し、顔面画像データベースと照合することで識別を行う。.
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Google LLC(グーグル)は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。.
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IPhone
iPhone(アイフォーン)は、アップル製のスマートフォンである。オリジナルのモデルは2007年1月に、最新モデルのiPhone 8・iPhone 8 Plus・iPhone Xは2017年9月12日に発表された。.
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2014年
この項目では、国際的な視点に基づいた2014年について記載する。.
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2017年
この項目では国際的な視点に基づいた2017年について記載する。.
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4月
4月(しがつ)はグレゴリオ暦で年の第4の月に当たり、30日ある。 日本では、旧暦4月を卯月(うづき)と呼び、現在では新暦4月の別名としても用いる。卯月の由来は、卯の花が咲く月「卯の花月(うのはなづき)」を略したものというのが定説となっている。しかし、卯月の由来は別にあって、卯月に咲く花だから卯の花と呼ぶのだとする説もある。「卯の花月」以外の説には、十二支の4番目が卯であることから「卯月」とする説や、稲の苗を植える月であるから「種月(うづき)」「植月(うゑつき)」「田植苗月(たうなへづき)」「苗植月(なへうゑづき)」であるとする説などがある。他に「夏初月(なつはづき)」の別名もある。 日本では、新年度または新学期の時期として有名であり、学校・官公庁・会社などでは当月に入社式・入学式が行われ、前月の3月と同様に慌しくなる。世帯数や人口は少ないが、「卯月」という姓(名字)も存在する。4月は毎年7月と同じ曜日で始まり、閏年には1月とも同じとなる。 英語での月名、April はラテン語の Aprilis、ウェヌス(相当するギリシャの女神アフロディーテのエトルリア名 Apru より)に捧げられた月。.
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- 何スマートフォンと顔認識システムことは共通しています
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スマートフォンと顔認識システムの間の比較
顔認識システムが93を有しているスマートフォンは、343の関係を有しています。 彼らは一般的な8で持っているように、ジャカード指数は1.83%です = 8 / (343 + 93)。
参考文献
この記事では、スマートフォンと顔認識システムとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください: