comunes – Traduction – Dictionnaire Keybot

Spacer TTN Translation Network TTN TTN Login Deutsch English Spacer Help
Langues sources Langues cibles
Keybot      27'815 Résultats   4'346 Domaines   Page 6
  3 Résultats www.google.com.mt  
Aunque un ordenador no reaccionará igual que tú al ver esa foto, puede entrenarse para reconocer determinados patrones de colores y formas. Por ejemplo, se puede entrenar un ordenador para que reconozca los patrones comunes de las formas y de los colores que componen la imagen digital de un rostro.
Computers don’t “see” photos and videos in the same way that people do. When you look at a photo, you might see your best friend standing in front of her house. From a computer’s perspective, that same image is simply a bunch of data that it may interpret as shapes and information about color values. While a computer won’t react like you do when you see that photo, a computer can be trained to recognize certain patterns of color and shapes. For example, a computer might be trained to recognize the common patterns of shapes and colors that make up a digital image of a face. This process is known as facial detection, and it’s the technology that helps Google to protect your privacy on services like Street View, where computers try to detect and then blur the faces of any people that may have been standing on the street as the Street View car drove by. It is also what helps services like Google+ photos suggest that you tag a photo or video, since it seems like there might be a face present. Facial detection won’t tell you whose face it is, but it can help to find the faces in your photos.
Computer "sehen" Fotos und Videos nicht so wie Sie. Sie sehen zum Beispiel auf einem Foto Ihre beste Freundin vor einem Haus. Für einen Computer besteht dasselbe Bild nur aus einer Datenmenge, die von ihm als Formen und Farbwerte interpretiert werden können. Ein Computer reagiert zwar nicht wie Sie beim Anblick dieses Fotos, kann aber darauf trainiert werden, bestimmte Muster von Farben und Formen zu erkennen. So kann ein Computer beispielsweise lernen, die üblichen Muster von Formen und Farben zu erkennen, aus denen das digitale Bild eines Gesichts besteht. Dieses Verfahren wird Gesichtserkennung genannt. Google wendet es beispielsweise zum Schutz Ihrer Privatsphäre in Diensten wie Street View an. Auf diese Weise können Gesichter von Personen, die beim Vorbeifahren eines Street View-Autos anwesend waren, erfasst und dann unkenntlich gemacht werden. In Diensten wie Google+ Fotos erhalten Sie mithilfe dieses Verfahrens Vorschläge zum Taggen von Fotos oder Videos, die Gesichter zeigen. Diese allgemeine Gesichtserkennung sagt Ihnen nicht, um wessen Gesicht es sich handelt, aber sie kann Ihnen helfen, Gesichter auf Ihren Fotos zu finden.
I computer non "vedono" le foto e i video come fanno le persone. Quando guardi una foto, potresti vedere la tua migliore amica in piedi di fronte a casa sua. Dal punto di vista di un computer, quella stessa immagine è semplicemente un insieme di dati che può interpretare come forme e informazioni sui valori cromatici. Anche se non reagisce come te quando vedi quella foto, un computer può essere addestrato a riconoscere determinati pattern di forme e colori. Ad esempio, un computer può essere addestrato a riconoscere i pattern comuni di forme e colori che compongono l'immagine digitale di un volto. Questo processo è noto come rilevamento facciale ed è la tecnologia che aiuta Google a proteggere la tua privacy su servizi come Street View, dove i computer tentano di rilevare e poi sfocano i volti di tutte le persone che erano presenti per strada mentre passava l'auto di Street View. Questa tecnologia supporta anche servizi quali Foto Google+ nel suggerire di taggare una foto o un video quando rilevano che potrebbe essere presente un volto. Il rilevamento facciale non indica di chi è il volto, ma può aiutarti a trovare i volti nelle tue foto.
تختلف طريقة تعرف أجهزة الكمبيوتر على الصور ومقاطع الفيديو عن طريقة تعرف الأشخاص عليها. عند تأمل صورة، ربما ترى أفضل أصدقائك يجلس أمام منزله. ومن منظور الكمبيوتر، هذه الصورة ليست إلا مجموعة بيانات يمكن تفسيرها كأشكال ومعلومات عن قيم الألوان. ونظرًا لاختلاف طريقة تفاعل الكمبيوتر عن طريقة تفاعلك عند مشاهدة تلك الصورة، يمكن تدريب جهاز الكمبيوتر على التعرف على أنماط معينة من الألوان والأشكال. فعلى سبيل المثال، ربما يكون الكمبيوتر مدربًا على التعرف على أنماط شائعة من الأشكال والألوان، تشكّل صورة رقمية لوجه ما. هذه العملية معروفة باسم اكتشاف الوجه، وهي التقنية التي تساعد Google في الحفاظ على خصوصيتك في خدمات كالتجوّل الافتراضي، والتي من خلالها تحاول أجهزة الكمبيوتر اكتشاف وجوه أي أشخاص ربما كانوا يقفون في الشارع أثناء مرور سيارة التجوّل الافتراضي، ومن ثم تعمل على جعلها غير واضحة المعالم. كما أن هذه العملية تساعد خدمات كصور Google+‎ في اقتراح وضع علامة على صورة أو فيديو، نظرًا لظهور ما قد يشبه وجهًا ما في هذه الصورة أو الفيديو. لن تبلغك ميزة اكتشاف الوجه بالشخص الذي يمثله هذا الوجه، ولكن يمكن أن تساعدك في العثور على الوجوه في صورك.
Rekenaars "sien" nie foto's en video's op dieselfde manier as mense nie. Wanneer jy na 'n foto kyk, sien jy dalk jou beste vriendin wat voor haar huis staan. Uit 'n rekenaar se perspektief is daardie beeld net 'n klomp data wat geïnterpreteer kan word as vorms en inligting oor kleurwaardes. Die rekenaar sal nie soos jy reageer wanneer jy daardie foto sien nie, maar 'n rekenaar kan geleer word om sekere patrone van kleur en vorms te herken. 'n Rekenaar kan byvoorbeeld geleer word om die algemene patrone van vorms en kleure wat die digitale beeld van 'n gesig uitmaak, te herken. Hierdie proses staan bekend as gesigherkenning en dit is die tegnologie wat Google help om jou privaatheid te beskerm op dienste soos Street View, waar rekenaars probeer om die gesigte van mense wat dalk langs die pad gestaan het toe die Street View-kar verbygery het, op te spoor en dan onduidelik te maak. Dit help ook dienste soos Google+-foto's om voor te stel dat jy 'n foto of 'n video merk omdat daar dalk 'n gesig is. Gesigherkenning sal jou nie vertel wie se gesig dit is nie, maar dit kan jou help om die gesigte op jou foto's te kry.
رایانه‌ها تصاویر و عکس‌ها را مانند آدم‌ها «نمی‌بینند». وقتی به عکسی نگاه می‌کنید، ممکن است بهترین دوست خود را در حالی که جلوی خانه‌اش ایستاده ببینید. از دیدگاه رایانه، این تصویر تنها یک بسته داده‌ است که رایانه آن را به عنوان اشکال و اطلاعات مربوط به مقادیر رنگ تفسیر می‌کند. با وجود این که واکنش رایانه در هنگام دیدن عکس مانند واکنش شما نیست، می‌توان آن را چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای خاص رنگ و شکل را تشخیص دهد. به عنوان مثال، رایانه را می‌توان چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای مشترک اشکال و رنگ‌های تشکیل دهنده تصویر دیجیتالی چهره را تشخیص دهد. این پردازش به عنوان تشخیص چهره شناخته می‌شود و فناوری‌ای است که به Google کمک می‌کند از حریم خصوصی شما در خدماتی نظیر نمای خیابان محافظت کند؛ در این خدمات رایانه‌ها سعی می‌کنند چهره‌ اشخاصی را که ممکن است هنگام عبور خودروی متعلق به نمای خیابان در خیابان ایستاده‌ باشند تشخیص داده و تار کنند. همچنین این همان چیزی است که به خدماتی مانند عکس‌های Google+‎ کمک می‌کند تا هنگامی که به نظر می‌رسد چهره‌ای قابل تشخیص باشد نشان کردن آن عکس یا ویدیو را پیشنهاد دهند. تشخیص چهره به شما نمی‌گوید این چهره متعلق به چه کسی است اما کمک می‌کند چهره‌ها را در عکس‌هایتان پیدا کنید.
Tietokoneet eivät ”näe” valokuvia ja videoita samalla tavalla kuin ihmiset. Kun katsot valokuvaa, saatat nähdä esimerkiksi ystäväsi seisomassa talon edessä. Tietokoneen näkökulmasta sama kuva on vain kasa tietoja, joita se voi tulkita muodoiksi ja väriarvoiksi. Vaikka tietokone ei kuvan nähdessään reagoi samalla tavalla kuin sinä, tietokone voidaan opettaa tunnistamaan tiettyjä värien ja muotojen kaavoja. Tietokone voidaan esimerkiksi opettaa tunnistamaan ne yleiset muotojen ja värien kaavat, jotka muodostavat digitaalisen kuvan kasvoista. Tämä prosessi tunnetaan nimellä kasvojen havaitseminen. Kyseessä on tekniikka, joka auttaa Googlea suojaamaan yksityisyyttäsi palveluissa kuten Street View, jossa tietokoneet yrittävät tunnistaa ja sumentaa Street View -auton kuvaamien kadulla seisovien ihmisten kasvoja. Se myös auttaa esimerkiksi Google+ -palvelua ehdottamaan kuvan tai videon merkitsemistä, jos se havaitsee siinä olevat kasvot. Kasvojen havaitseminen ei kerro, kenen kasvot ovat kyseessä, mutta se voi auttaa löytämään kasvoja kuvista.
कंप्यूटर फ़ोटो और वीडियो को उस तरह नहीं “देखते”, जैसे लोग देखते हैं. जब आप कोई फ़ोटो देखते हैं, तो आपको अपनी सर्वश्रेष्ठ मित्र अपने घर के सामने खड़ी हुई दिखाई दे सकती है. कंप्यूटर के दृष्टिकोण से, बस वही चित्र डेटा का एक ऐसा समूह है, जिसके रंग गुणों को वह आकार और जानकारी के रूप में समझ सकता है. जबकि एक कंप्यूटर वैसी प्रतिक्रिया नहीं करता, जैसी आप वह फ़ोटो देखने पर करते हैं, फिर भी कंप्यूटर को रंग और आकारों के कुछ नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कंप्यूटर को चेहरे का डिजिटल चित्र बनाने वाले आकारों और रंगों के सामान्य नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. इस प्रक्रिया को चेहरा पहचान के रूप में जाना जाता है और यह ऐसी तकनीक है, जो सड़क दृश्य जैसी उन सेवाओं पर आपकी गोपनीयता की सुरक्षा करने में Google की सहायता करती है, जहां कंप्यूटर उन सभी लोगों के चेहरे पहचानने का प्रयास करते हैं और फिर उन्हें धुंधला कर देते हैं, जो उस सड़क पर खड़े हो सकते हैं, जहां से सड़क दृश्य कार गुज़रती है. यह आपको किसी फ़ोटो या वीडियो को टैग करने का सुझाव देने वाली Google+ फ़ोटो जैसी सेवाओं की सहायता भी करता है, क्योंकि ऐसा लगता है कि उनमें कोई चेहरा मौजूद हो सकता है. चेहरा पहचान से आपको यह पता नहीं चलेगा कि यह किसका चेहरा है, लेकिन यह आपकी फ़ोटो में चेहरे ढूंढने में सहायता कर सकता है.
Tölvur „sjá“ ekki myndir og myndskeið á sama hátt og fólk. Þegar þú skoðar mynd sérðu ef til vill besta vin þinn fyrir framan húsið sitt. Frá sjónarhóli tölvunnar er sama mynd einfaldlega gagnahrúga sem hún túlkar kannski sem form og upplýsingar um litagildi. Þótt tölvan bregðist ekki við á sama hátt og þú þegar þú sérð myndina er hægt að þjálfa tölvuna til að þekkja tiltekin mynstur lita og forma. Til dæmis væri hægt að þjálfa tölvu til að þekkja algeng mynstur forma og lita sem finna má í stafrænni mynd af andliti. Þetta ferli er þekkt sem andlitsgreining og er sú tækni sem gerir Google kleift að vernda friðhelgi þína í þjónustu á borð við götusýn, þar sem tölvur reyna að finna andlit fólks sem kann að hafa staðið úti á götu þegar bíllinn sem tekur myndir fyrir götusýna ók framhjá og gera þessi andlit óskýr. Þetta er líka það sem hjálpar þjónustu eins og Google+ myndum að stinga upp á að þú merkir mynd eða myndskeið þar sem andlit virðist vera til staðar. Andlitsgreining segir þér ekki andlit hvers er um að ræða en getur hjálpað þér að finna andlit á myndunum þínum.
Kompiuteriai nemato nuotraukų ir vaizdo įrašų taip kaip žmonės. Pažvelgę į nuotrauką galite pamatyti savo geriausią draugą, stovintį priešais namą. Iš kompiuterio perspektyvos tas pats vaizdas yra tiesiog grupė duomenų, kuriuos jis gali interpretuoti kaip formas ir informaciją apie spalvines vertes. Nors kompiuteris nereaguos taip kaip jūs, pamatę tą nuotrauką, kompiuterį galima išmokyti atpažinti tam tikrus spalvų ir formų šablonus. Pvz., kompiuterį galima išmokyti atpažinti dažnai pasitaikančius formų ir spalvų šablonus, sudarančius skaitmeninį veido vaizdą. Šis procesas vadinamas veido aptikimu ir tai technologija, kurią naudodama „Google“ gali išsaugoti jūsų privatumą paslaugose, pvz., „Street View“ paslaugoje, kur naudojant kompiuterius bandoma aptikti ir užtemdyti veidus žmonių, kurie galbūt stovėjo gatvėje pro šalį važiuojant „Street View“ automobiliui. Be to, tai naudinga ir naudojant tokias paslaugas kaip „Google+“ nuotraukų pasiūlymas, kur nuotraukai ar vaizdo įrašui priskiriama žyma, nes ten gali būti veidas. Naudojant veido aptikimą nenurodoma, kieno tai veidas, bet galima lengviau surasti veidus nuotraukose.
Datamaskiner kan ikke «se» bilder og videoer på samme måte som mennesker gjør. Når du ser på et bilde, ser du kanskje bestevennen din som står foran huset sitt. For en datamaskin er dette bildet bare en haug med data som tolkes som former og informasjon om fargeverdier. Ettersom en datamaskin ikke reagerer på samme måte som deg når den «ser» dette bildet, kan den trenes opp til å gjenkjenne visse form- og fargemønstre. Datamaskinen kan for eksempel trenes opp til å gjenkjenne vanlige mønstre på former og farger, som utgjør et digitalt bilde av et ansikt. Denne prosessen kalles ansiktsgjenkjenning. Det er en teknologi som hjelper Google med å beskytte personvernet ditt i tjenester som Street View, der datamaskiner prøver å oppdage, for så å utydeliggjøre, ansikter på folk som kan ha stått på gaten idet Street View-bilen kjørte forbi. Det er også denne prosessen som gjør det mulig for tjenester som Google+ Bilder å foreslå at du skal tagge folk i bilder eller videoer, fordi teknologien oppdager at det sannsyligvis er ansikter tilstede. Ansiktsgjenkjenning forteller deg ikke hvem sitt ansikt det er, men bidrar til å finne ansiktene på bildene dine.
Computerele nu „văd” fotografiile și videoclipurile așa cum le vedem noi. Când vă uitați la o fotografie, poate că o vedeți pe prietena dvs. cea mai bună, în fața casei sale. Din perspectiva unui computer, aceeași imagine înseamnă pur și simplu un set de date pe care le poate interpreta ca forme sau informații despre valorile culorilor. Deși un computer nu va reacționa la fel ca dvs. atunci când vedeți o fotografie, acesta poate fi învățat să recunoască anumite tipare de culori și forme. De exemplu, un computer poate fi învățat să recunoască tiparele obișnuite de forme și culori care alcătuiesc imaginea digitală a unei fețe. Acest proces se numește detectare facială. Este o tehnologie prin care Google vă protejează confidențialitatea în serviciile precum Street View și prin care computerele încearcă să detecteze și să estompeze fețele persoanelor aflate pe stradă în momentul în care a trecut mașina Street View. Această tehnologie ajută și serviciile precum Google+ Foto să vă sugereze să etichetați o fotografie sau un videoclip atunci când acestea par să conțină fețe. Detectarea facială nu va indica persoana în cauză, însă vă poate ajuta să găsiți fețele din fotografii.
Рачунари не „виде“ слике и видео снимке на исти начин као и људи. Када погледате слику, можда ћете видети најбољу пријатељицу како стоји испред куће. Из перспективе рачунара, та иста слика је само скуп података који он може да протумачи као облике и информације о вредностима боја. Иако рачунар неће реаговати као ви када видите ту слику, он може да буде програмиран тако да препознаје одређене шаблоне боја и облика. На пример, рачунар може да буде програмиран тако да препознаје честе шаблоне облика и боја који чине дигиталну слику лица. Овај процес је познат као откривање лица и то је технологија која помаже Google-у да заштити вашу приватност у услугама као што је Приказ улице, где рачунари покушавају да открију, а затим замагле лица свих људи који су можда стајали на улици док је пролазио аутомобил Приказа улице. То такође помаже услугама као што је Google+ фото да вам предлажу да означите слику или видео јер изгледа да је на њима можда присутно неко лице. Откривање лица вам неће открити чије је то лице, али може да вам помогне да пронађете та лица на сликама.
Počítače nedokážu „vidieť“ fotografie či videá rovnakým spôsobom ako ľudia. Keď sa pozriete na fotografiu, vidíte svoju najlepšiu kamarátku pred jej domom. Ten istý obrázok je z pohľadu počítača len zhlukom dát, ktoré sa dajú interpretovať ako tvary a informácie o hodnotách farieb. Počítač síce na danú fotografiu nebude reagovať tak ako vy, ale vo farbách a tvaroch sa môže naučiť rozpoznávať určité vzory. Môže napríklad rozpoznať obvyklé vzory tvarov a farieb, ktoré utvárajú digitálny obraz tváre. Tomuto procesu sa hovorí rozpoznávanie tvárí a spoločnosť Google túto technológiu využíva na ochranu súkromia v službách, ako je Street View, kde počítače rozpoznávajú a rozmazávajú tváre ľudí, ktorí boli na ulici odfotení pri prejazde auta Street View. V službách ako Google+ Fotky sa zas vďaka tejto technológii používateľom zobrazujú návrhy na označenie fotografií alebo videí (v prípade, že by mohla byť na danej fotografii alebo videu zachytená tvár). Rozpoznávanie tvárí vám neprezradí o čiu tvár ide, ale môže vám pomôcť tváre na fotografii nájsť.
Računalniki fotografij ali videoposnetkov ne »vidijo« na enak način kot ljudje. Ko pogledate fotografijo, lahko na primer vidite najboljšo prijateljico, ki stoji pred hišo. Z vidika računalnika je slika zgolj skupek podatkov, ki jih lahko računalnik obravnava kot oblike in podatke o barvnih vrednostih. Računalnik ne bo odzval enako kot človek, ko vidi neko fotografijo, vendar se lahko nauči, da prepozna nekatere vzorce barv ali oblik. Računalnik lahko na primer naučimo, da prepozna splošne vzorce oblik in barv, ki sestavljajo digitalno sliko obraza. Ta postopek, imenovan zaznavanje obrazov, je tehnologija, ki Googlu pomaga zaščititi vašo zasebnost v storitvah, kot je Pogled ulic ter v katerih poskušajo računalniki zaznati in zamegliti obraze vseh ljudi, ki so lahko bili na ulici, ko se je mimo pripeljal snemalni avtomobil za Pogled ulic. Uporabljajo ga tudi storitve, kot je storitev Google+ Fotografije, ko predlagajo, da označite fotografijo ali videoposnetek, ker je videti, da je morda na njem obraz. Z zaznavanjem obrazov ne morete ugotoviti, čigav obraz je na neki sliki, vendar vam lahko pomaga najti obraze na fotografijah.
Datorer "ser" inte bilder och videor på samma sätt som människor gör. När du tittar på en bild kanske du ser din bästa vän stå framför sitt hus. Ur en dators perspektiv är samma bild bara en massa uppgifter som den kan tolka som former och information om färgvärden. Även om en dator inte reagerar som du gör när du ser bilden kan en dator tränas att känna igen vissa mönster som består av färg och form. Till exempel kan en dator tränas att känna igen de vanligaste mönstren för former och färger som utgör en digital bild av ett ansikte. Den här processen kallas ansiktsidentifiering, och det är med hjälp av den här tekniken som Google skyddar din integritet i tjänster som Street View, där datorer försöker upptäcka och sedan sudda ut ansiktena på personer som fanns på gatan när Street View-bilen körde förbi. Det är också med hjälp av den här tekniken som tjänster som Google+ Foton föreslår att du taggar en bild eller video, eftersom det verkar som om det kan finnas ett ansikte där. Du får inte reda på vems ansikte det är med ansiktidentifiering men funktionen kan upptäcka ansikten på dina foton.
คอมพิวเตอร์ไม่ได้ "เห็น" ภาพและวิดีโอในลักษณะเดียวกับที่คนเห็น เมื่อคุณมองไปที่ภาพ คุณอาจเห็นเพื่อนสนิทของคุณยืนอยู่หน้าบ้านของเธอ จากมุมมองของคอมพิวเตอร์ ภาพเดียวกันนี้เป็นเพียงกลุ่มข้อมูลที่คอมพิวเตอร์อาจตีความเป็นรูปทรงและข้อมูลเกี่ยวกับค่าสี แม้ว่าคอมพิวเตอร์จะไม่ทำปฏิกิริยาเช่นเดียวกับที่คุณทำเมื่อคุณเห็นภาพนั้น คอมพิวเตอร์สามารถถูกฝึกให้จดจำรูปแบบบางอย่างของสีและรูปทรงได้ ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์อาจถูกฝึกให้จดจำรูปแบบทั่วไปของรูปทรงและสีที่ประกอบขึ้นเป็นภาพดิจิทัลของใบหน้า กระบวนการนี้เป็นที่รู้จักในชื่อว่าการตรวจจับใบหน้าและเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ Google สามารถปกป้องความเป็นส่วนตัวของคุณในบริการต่างๆ อย่างเช่น สตรีทวิว ซึ่งคอมพิวเตอร์พยายามที่จะตรวจจับแล้วเบลอใบหน้าของบุคคลใดๆ ที่อาจกำลังยืนอยู่บนถนนในขณะที่รถสตรีทวิวขับผ่าน นอกจากนี้ ยังเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้บริการอย่าง Google+ รูปภาพแนะนำให้คุณติดแท็กภาพหรือวิดีโอได้ เนื่องจากดูเหมือนว่าอาจมีใบหน้าปรากฏอยู่ การตรวจจับใบหน้าจะไม่บอกคุณว่าผู้ที่เป็นเจ้าของใบหน้าคือใคร แต่จะสามารถช่วยหาใบหน้าในภาพได้
Máy tính không "xem” ảnh và video theo cách tương tự như cách con người thực hiện. Khi xem một bức ảnh, bạn có thể thấy người bạn thân nhất của mình đang đứng trước ngôi nhà của cô ấy. Dưới góc nhìn của máy tính, hình ảnh tương tự đó chỉ đơn thuần là một bó dữ liệu mà máy tính có thể hiểu là những hình dạng và thông tin về các giá trị màu sắc. Mặc dù máy tính sẽ không phản ứng giống bạn khi bạn xem bức ảnh đó nhưng máy tính có thể được lập trình để nhận dạng các mẫu màu sắc và hình dạng nhất định. Ví dụ: máy tính có thể được lập trình để nhận dạng các mẫu hình dạng và màu sắc phổ biến tạo nên hình ảnh kỹ thuật số của khuôn mặt. Quá trình này được gọi là phát hiện khuôn mặt và đây là công nghệ giúp Google bảo vệ quyền riêng tư của bạn trên các dịch vụ chẳng hạn như Chế độ xem phố, trong đó máy tính cố gắng phát hiện, sau đó làm mờ khuôn mặt của bất kỳ người nào có thể đang đứng trên phố khi xe của Chế độ xem phố đi ngang qua. Đây cũng chính là công nghệ giúp các dịch vụ như Google+ Ảnh đề xuất bạn gắn thẻ ảnh hoặc video vì có vẻ như có sự hiện diện của khuôn mặt trong ảnh hoặc video đó. Phát hiện khuôn mặt sẽ không cho bạn biết khuôn mặt đó là của ai nhưng công nghệ này có thể giúp bạn tìm các khuôn mặt trong ảnh của mình.
מחשבים לא יכולים "לראות" תמונות וסרטונים כפי שבני אדם רואים אותם. כשאתה מסתכל על תמונה, אתה עשוי לראות את החברה הכי טובה שלך עומדת לפני הבית שלה. מנקודת המבט של מחשב, אותה תמונה היא פשוט אוסף של נתונים שהוא עשוי לפרש כצורות ומידע לגבי ערכים של צבעים. אמנם מחשב לא יגיב כמוך כאשר אתה מתבונן בתמונה, אך ניתן ללמד אותו לזהות תבניות מסוימות של צבע וצורות. לדוגמה, ניתן ללמד מחשב לזהות את התבניות הנפוצות של צורות וצבעים המרכיבים תמונה דיגיטלית של פרצוף. התהליך הזה מוכר כזיהוי פנים, וזו הטכנולוגיה שעוזרת ל-Google להגן על פרטיותך בשירותים כגון Street View, שבהם מחשבים מנסים לזהות ולאחר מכן לטשטש את הפנים של כל האנשים שעמדו ברחוב כאשר הרכב של Street View נסע בו. זו גם הטכנולוגיה שעוזרת לשירותים כגון תמונות Google+‎ להציע לך לתייג תמונה או סרטון, מאחר שנראה שמופיעים בהם פנים. זיהוי הפנים לא יגיד לך למי שייכים הפנים, אך הוא יכול לעזור לך למצוא את הפנים שמופיעים בתמונות שלך.
লোকেদের মত একই ভাবে কম্পিউটারগুলি ফটো এবং ভিডিওগুলিকে “দেখে” না৷ যখন আপনি একটি ফটোর দিকে তাকান তখন আপনি হয়তো আপনার প্রিয় বন্ধুকে তার বাড়ির সামনে দাঁড়িয়ে থাকতে দেখবেন৷ একটি কম্পিউটারের দৃষ্টিকোণ থেকে, সেই একই চিত্র হল এক গুচ্ছ ডেটা যেটিকে আকার হিসাবে এবং রঙের মানগুলির তথ্য হিসাবে ব্যাখ্যা করা হতে পারে৷ যেহেতু যখন আপনি সেই ফটোটি দেখেন তখন আপনি যেভাবে প্রতিক্রিয়া করেন সেভাবে একটি কম্পিউটার করতে পারে না, নির্দিষ্ট প্যাটার্নের রঙ এবং আকার সনাক্ত করাতে একটি কম্পিউটারকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, একই রকম প্যাটার্নের আকার এবং রঙগুলি সনাক্ত করতে, একটি কম্পিউটার প্রশিক্ষিত হতে পারে যা একটি মুখের একটি ডিজিটাল চিত্র অন্তর্ভুক্ত করে৷ এই প্রক্রিয়াগুলিকে মুখের সনাক্তকরণ বলা হয়, এবং এই প্রযুক্তিটি স্ট্রিট ভিউ এর মত পরিষেবাগুলিতে আপনার গোপনীয়তা সুরক্ষিত করতে Google কে সহায়তা করে, যেখানে কম্পিউটারগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করে এবং তারপরে স্ট্রিট ভিউ গাড়ি চলছে সেই হিসাবে রাস্তায় দাঁড়িয়ে আছে এমন যেকোনো লোকেদের মুখগুলিকে অস্পষ্ট করে দেয়৷ এছাড়াও এটি Google+ ফটোগুলি প্রস্তাব করার মত পরিষেবাগুলিতে সহায়তা করে, আপনি একটি ফটো বা ভিডিও ট্যাগ করেন এবং যদি সেখানে একটি মুখ থাকতে পারে বলে মনে হয়৷ মুখের সনাক্তকরণ আপনাকে এটি কার মুখ তা বলে না, কিন্তু এটি আপনার ফটোগুলিতে মুখগুলি খুঁজতে সহায়তা করতে পারে৷
Datorā fotoattēli un videoklipi tiek uztverti atšķirīgi, nekā tos redz cilvēks. Kad jūs skatāties uz fotoattēlu, jūs redzat, piemēram, savu labāko draugu, kurš stāv mājas priekšā. Datorā šis attēls tiek uztverts kā datu kopa, ko var interpretēt kā formas un informāciju par krāsu vērtībām. Kaut arī dators uz šo fotoattēlu reaģēs citādi nekā jūs, datoru var iestatīt, lai tas atpazītu noteiktus krāsu un formu modeļus. Piemēram, datoru var iestatīt, lai tas atpazītu biežāk sastopamos formu un krāsu modeļus, kas veido sejas digitālo attēlu. Šo procesu sauc par sejas noteikšanu, un tā ir tehnoloģija, kura palīdz Google aizsargāt jūsu konfidencialitāti tādos pakalpojumos kā Ielas attēls, kad dators mēģina atpazīt uz ielām stāvošo cilvēku sejas attēlos, kas pakalpojuma Ielas attēls ietvaros uzņemti no automašīnas, un pēc tam šīs sejas aizmiglo. Pateicoties šai tehnoloģijai, tādos pakalpojumos kā Google+ fotoattēli var arī tikt ieteikts pievienot fotoattēlam vai videoklipam atzīmi, ja datoram šķiet, ka fotoattēlā vai videoklipā varētu būt redzama seja. Izmantojot sejas noteikšanas funkciju, jūs netiksiet informēts par to, kurai personai pieder konkrētā seja, taču šī funkcija palīdzēs atrast sejas jūsu fotoattēlos.
நாம் படங்களையும் வீடியோக்களையும் பார்ப்பதுபோல கணினிகள் பார்ப்பதில்லை. நீங்கள் படத்தைப் பார்க்கும்போது, உங்களின் சிறந்த நண்பர், அவருடைய வீட்டிற்கு முன்னர் நிற்பதுபோல நீங்கள் காணலாம். ஆனால் கணினியானது அதே படத்தை, ஒரு தரவுத் தொகுப்பாகக் காண்கிறது, அதாவது அது படத்தை வண்ண மதிப்புகள் பற்றிய வடிவங்களாகவும், தகவலாகவும் கருதுகிறது. நீங்கள் படத்தைப் பார்க்கும்போது வெளிக்காட்டும் உணர்ச்சியைப்போல கணினி எதையும் காண்பிக்காது என்றாலும், வண்ணம் மற்றும் வடிவங்களின் குறிப்பிட்ட வடிவமைப்புகளை அறிவதற்கு கணினி பயிற்றுவிக்கப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, முகத்தின் டிஜிட்டல் படத்தை உருவாக்கும் வடிவங்கள் மற்றும் வண்ணங்களின் பொதுவான வடிவமைப்புகளை அறிவதற்கு கணினிப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டிருக்கலாம். இந்தச் செயல்முறை முகம் கண்டறிதல் என அழைக்கப்படுகிறது, மேலும் இதன் தொழில்நுட்பம் வீதிக்காட்சி போன்ற சேவைகளில் உங்கள் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க Google க்கு உதவுகிறது, அதாவது வீதிக் காட்சியில் உலாவும்போது வீதியில் நின்றிருக்கும் நபர்களைக் கணினிகள் கண்டறிந்து பிறகு அவர்களின் முகங்களை மங்கலாக மாற்றும். படம் அல்லது வீடியோவில் முகம் இருப்பதுபோலத் தெரிவதால் அதைக் குறிக்குமாறு உங்களிடம் பரிந்துரைக்கும் Google+ புகைப்படங்கள் போன்ற சேவைகளுக்கும் இது உதவுகிறது. முகம் கண்டறிதலானது இது யாருடைய முகம் என்பதைத் தெரிவிக்காது, ஆனால் உங்கள் படங்களில் உள்ள முகங்களைக் கண்டறிய உதவும்.
Os ordenadores non "ven" as fotos e os vídeos do mesmo xeito que as persoas. Cando unha persoa mira unha foto ou un vídeo, pode ver a súa mellor amiga de pé diante da súa casa. Desde o punto de vista dun ordenador, esa imaxe non é máis que unha morea de datos que pode interpretar como formas e información sobre valores de cores. Un ordenador non reaccionará como unha persoa cando ve unha foto, pero é posible preparalo para recoñecer patróns de formas e cores determinados. Por exemplo, é posible preparar un ordenador para que recoñeza os patróns comúns das formas e as cores que compoñen a imaxe dixital dunha cara. Este proceso coñécese como detección facial e é a tecnoloxía que axuda a Google a protexer a privacidade das persoas en servizos como Street View, onde os ordenadores tratan de detectar as caras, que despois difuminan, das persoas que están na rúa cando pasa o coche de Street View. Tamén axuda a servizos como as fotos de Google+ para que se poidan etiquetar fotos e vídeos cando apareza unha cara neles. A detección facial non indica a quen pertencen as caras, pero pode axudar a encontralas nas fotos.
જે રીતે લોકો ફોટાઓ અને વિડિઓઝ જુએ છે તે રીતે કમ્પ્યુટર્સ "જોતાં" નથી. જ્યારે તમે કોઈ ફોટો જુઓ છો, ત્યારે તમને તમારી ખાસ સખી તેણીના ઘર પાસે ઉભેલી દેખાઈ શકે છે. કોઈ કમ્પ્યુટરના પરિપ્રેક્ષ્યથી, તે સમાન છબી ફક્ત ડેટાનો એક જથ્થો છે જેને તે આકાર અને રંગ મૂલ્યો વિશેની માહિતી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે. જો કે કમ્પ્યુટર તમે જ્યારે તે ફોટો જુઓ છો ત્યારે તમારી જેમ પ્રતિક્રિયા કરતું નથી, કમ્પ્યુટરને રંગ અને આકારોના અમુક નમૂનાને ઓળખવા માટે તાલીમ આપી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, કમ્પ્યુટરને ચહેરાની ડિજિટલ છબી બનાવતાં આકારો અને રંગોના સામાન્ય નમૂનાને ઓળખવા માટે તાલીમ આપી શકાય છે. આ પ્રક્રિયા ચહેરાની શોધ તરીકે ઓળખાય છે અને તે એ તકનીક છે જે સેવાઓ પર તમારી ગોપનીયતાને સુરક્ષિત કરવામાં Google ની સહાય કરે છે, જેમ કે ગલી દૃશ્ય, જ્યાં કમ્પ્યુટર્સ શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે અને પછી ગલી દૃશ્ય કાર જ્યાંથી જાય છે તે ગલી પર ઊભા હોઈ શકે છે તે કોઈપણ લોકોના ચહેરાઓને ઝાંખા કરી શકે છે. તે એ પણ છે જે Google+ ફોટાઓ જેવી સેવાઓને સૂચવવામાં સહાય કરે છે કે તમે કોઈ ફોટો અથવા વિડિઓ ટેગ કરી છે, એવું લાગતું હોવાથી કે ત્યાં ચહેરો ઉપસ્થિત હોઈ શકે છે. ચહેરાની શોધ તમને જણાવશે નહીં કે તે કોનો ચહેરો છે, પરંતુ તે તમારા ફોટાઓમાંના ચહેરાઓને શોધવામાં સહાય કરી શકે છે.
लोक पाहतात त्याच प्रकारे संगणक फोटो आणि व्हिडिओ “पाहत” नाही. आपण एक फोटो पाहता तेव्हा आपण कदाचित आपल्या जीवलग मैत्रीणीस तिच्या घरासमोर उभी असलेली पाहू शकता. एका संगणकाच्या दृष्टीने तिच प्रतिमा डेटाचा फक्त एक गुच्छ आहे ज्याचा अर्थ ते आकार आणि रंग मूल्यांबद्दलची माहिती म्हणून लावू शकते. आपण तो फोटो पाहता तेव्हा आपण करता त्यासारखी प्रतिक्रिया संगणक देत नाही, संगणकाला रंग आणि आकृत्यांचे विशिष्ट नमुने ओळखण्यासाठी प्रशिक्षण दिले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, चेहर्‍याची एक डिजिटल प्रतिमा बनविण्यासाठी संगणकास आकार आणि रंगांचे समान नमुने ओळखण्यासाठी प्रशिक्षण दिले जाऊ शकते. या प्रक्रियेस चेहरा ओळखणे असे संबोधले जाते आणि हे असे तंत्रज्ञान आहे की ते मार्ग दृश्य सारख्या सेवांवरील आपली गोपनीयता संरक्षित करण्यात Google ला मदत करते, जिथे संगणक मार्ग दृश्य म्हणून कार चालविली जाऊन रस्त्यावर उभ्या असलेल्या कोणत्याही लोकांचे चेहरे ओळखण्याचा आणि त्यानंतर ते अस्पष्ट करण्याचा प्रयत्न करतात. एखादा चेहरा समोर असल्यासारखे वाटत असल्यास, आपण एक फोटो किंवा व्हिडिओ टॅग करा असे सुचविणार्‍या Google+ फोटो सारख्या सेवांची मदत देखील ते करते. हा चेहरा कोणाचा आहे हे चेहरा ओळखणे आपल्याला सांगणार नाही, परंतु ते आपल्या फोटोंमधील चेहरे शोधण्यासाठी मदत करू शकते.
కంప్యూటర్‌లు ఫోటోలు మరియు వీడియోలను మానవులు చూసిన విధంగానే "చూడవు". మీరు ఒక ఫోటోను చూసినప్పుడు, మీ ఆప్త మిత్రురాలు తన ఇంటి ముందు నిలబడి ఉండటాన్ని గమనిస్తారు. అదే చిత్రం కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఆకారాలు మరియు రంగు స్థాయిల గురించి సమాచారాన్ని వివరించే ఒక డేటా సమూహం. ఆ ఫోటోను చూసినప్పుడు మీరు ప్రతిస్పందించినట్లుగా కంప్యూటర్ చేయదు, నిర్దిష్ట రంగు మరియు ఆకారాల నమూనాలను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ముఖం యొక్క డిజిటల్ చిత్రాన్ని రూపొందించే సాధారణ ఆకారాలు మరియు రంగుల నమూనాలను గుర్తించడం కోసం కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఈ విధానాన్ని ముఖ శోధన అంటారు మరియు ఈ సాంకేతికత వీధి వీక్షణ వంటి సేవల్లో మీ గోప్యతను రక్షించడంలో Googleకు సహాయపడుతుంది, కంప్యూటర్‌లు వీధి వీక్షణ కారును నడుపుతున్నప్పుడు వీధిలో నిల్చుని ఉన్న ఎవరైనా వ్యక్తుల ముఖాలను గుర్తించడానికి ప్రయత్నించి, ఆపై మసకగా చేస్తాయి. ఒక ఫోటో లేదా వీడియోలో ముఖం ఉన్నట్లు భావించినప్పుడు దాన్ని ట్యాగ్ చేయమని మీకు సూచనలిచ్చే Google+ ఫోటోలు వంటి సేవలకు కూడా ఇదే సహాయపడుతుంది. ముఖ శోధన ఆ ముఖం ఎవరిదో మీకు తెలియజేయదు, కానీ ఇది మీ ఫోటోల్లోని ముఖాలను కనుగొనడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
  www.liquiskin.it  
Hay conexión a internet Wi-Fi disponible en las zonas comunes. De pago.
WiFi is available in public areas and charges are applicable.
Une connexion Wi-Fi est disponible dans les parties communes en supplément.
WLAN ist in den öffentlichen Bereichen nutzbar gegen Gebühren.
Internet WiFi disponibile a pagamento nelle aree comuni.
WiFi is beschikbaar in de openbare ruimtes. Aan deze service zijn kosten verbonden.
  5 Résultats www.google.com.gh  
Aunque un ordenador no reaccionará igual que tú al ver esa foto, puede entrenarse para reconocer determinados patrones de colores y formas. Por ejemplo, se puede entrenar un ordenador para que reconozca los patrones comunes de las formas y de los colores que componen la imagen digital de un rostro.
Les ordinateurs ne "voient" pas les photos et les vidéos de la même manière que les humains. En regardant une photo, vous verrez peut-être votre meilleure amie debout devant chez elle. D'un point de vue informatique, cette même image n'est qu'un ensemble de données que l'ordinateur peut interpréter comme des formes et des valeurs de couleur. Même si un ordinateur ne réagit pas comme vous face à cette photo, il peut toutefois être entraîné à reconnaître certains motifs de couleur et certaines formes. Ainsi, un ordinateur peut-il apprendre à reconnaître les motifs de formes et de couleurs qui constituent une image numérique d'un visage. Ce processus de détection de visages est la technologie qui aide Google à protéger votre vie privée sur des services tels que Street View, sur lesquels les ordinateurs tentent de détecter, puis de flouter les visages de toutes les personnes susceptibles de se trouver sur les routes que parcourt la voiture Street View. C'est cette même technologie qui permet à des services comme Google+ Photos de vous suggérer d'ajouter un tag à une photo ou à une vidéo lorsqu'un visage semble y apparaître. La détection de visages ne vous indique pas qui apparaît sur les images, mais peut vous aider à rechercher les visages dans vos photos.
Computer "sehen" Fotos und Videos nicht so wie Sie. Sie sehen zum Beispiel auf einem Foto Ihre beste Freundin vor einem Haus. Für einen Computer besteht dasselbe Bild nur aus einer Datenmenge, die von ihm als Formen und Farbwerte interpretiert werden können. Ein Computer reagiert zwar nicht wie Sie beim Anblick dieses Fotos, kann aber darauf trainiert werden, bestimmte Muster von Farben und Formen zu erkennen. So kann ein Computer beispielsweise lernen, die üblichen Muster von Formen und Farben zu erkennen, aus denen das digitale Bild eines Gesichts besteht. Dieses Verfahren wird Gesichtserkennung genannt. Google wendet es beispielsweise zum Schutz Ihrer Privatsphäre in Diensten wie Street View an. Auf diese Weise können Gesichter von Personen, die beim Vorbeifahren eines Street View-Autos anwesend waren, erfasst und dann unkenntlich gemacht werden. In Diensten wie Google+ Fotos erhalten Sie mithilfe dieses Verfahrens Vorschläge zum Taggen von Fotos oder Videos, die Gesichter zeigen. Diese allgemeine Gesichtserkennung sagt Ihnen nicht, um wessen Gesicht es sich handelt, aber sie kann Ihnen helfen, Gesichter auf Ihren Fotos zu finden.
I computer non "vedono" le foto e i video come fanno le persone. Quando guardi una foto, potresti vedere la tua migliore amica in piedi di fronte a casa sua. Dal punto di vista di un computer, quella stessa immagine è semplicemente un insieme di dati che può interpretare come forme e informazioni sui valori cromatici. Anche se non reagisce come te quando vedi quella foto, un computer può essere addestrato a riconoscere determinati pattern di forme e colori. Ad esempio, un computer può essere addestrato a riconoscere i pattern comuni di forme e colori che compongono l'immagine digitale di un volto. Questo processo è noto come rilevamento facciale ed è la tecnologia che aiuta Google a proteggere la tua privacy su servizi come Street View, dove i computer tentano di rilevare e poi sfocano i volti di tutte le persone che erano presenti per strada mentre passava l'auto di Street View. Questa tecnologia supporta anche servizi quali Foto Google+ nel suggerire di taggare una foto o un video quando rilevano che potrebbe essere presente un volto. Il rilevamento facciale non indica di chi è il volto, ma può aiutarti a trovare i volti nelle tue foto.
تختلف طريقة تعرف أجهزة الكمبيوتر على الصور ومقاطع الفيديو عن طريقة تعرف الأشخاص عليها. عند تأمل صورة، ربما ترى أفضل أصدقائك يجلس أمام منزله. ومن منظور الكمبيوتر، هذه الصورة ليست إلا مجموعة بيانات يمكن تفسيرها كأشكال ومعلومات عن قيم الألوان. ونظرًا لاختلاف طريقة تفاعل الكمبيوتر عن طريقة تفاعلك عند مشاهدة تلك الصورة، يمكن تدريب جهاز الكمبيوتر على التعرف على أنماط معينة من الألوان والأشكال. فعلى سبيل المثال، ربما يكون الكمبيوتر مدربًا على التعرف على أنماط شائعة من الأشكال والألوان، تشكّل صورة رقمية لوجه ما. هذه العملية معروفة باسم اكتشاف الوجه، وهي التقنية التي تساعد Google في الحفاظ على خصوصيتك في خدمات كالتجوّل الافتراضي، والتي من خلالها تحاول أجهزة الكمبيوتر اكتشاف وجوه أي أشخاص ربما كانوا يقفون في الشارع أثناء مرور سيارة التجوّل الافتراضي، ومن ثم تعمل على جعلها غير واضحة المعالم. كما أن هذه العملية تساعد خدمات كصور Google+‎ في اقتراح وضع علامة على صورة أو فيديو، نظرًا لظهور ما قد يشبه وجهًا ما في هذه الصورة أو الفيديو. لن تبلغك ميزة اكتشاف الوجه بالشخص الذي يمثله هذا الوجه، ولكن يمكن أن تساعدك في العثور على الوجوه في صورك.
Computers 'zien' foto's en video's niet op dezelfde manier als mensen. Wanneer u naar een foto kijkt, ziet u wellicht uw beste vriendin voor haar huis staan. Vanuit het perspectief van een computer is diezelfde foto simpelweg een hoop gegevens die worden geïnterpreteerd als vormen en informatie over kleurwaarden. Hoewel een computer niet als u reageert bij het bekijken van die foto, kan een computer worden getraind om bepaalde patronen van kleuren en vormen te herkennen. Een computer kan bijvoorbeeld worden getraind om de algemene patronen van vormen en kleuren te herkennen waaruit een digitale afbeelding van een gezicht is opgemaakt. Dit proces staat bekend als gezichtsdetectie en is de technologie waarmee Google uw privacy kan beschermen in services zoals Street View. Hierbij proberen computers gezichten van mensen te detecteren en te vervagen, die mogelijk in die straat stonden toen de auto van Street View voorbij reed. Gezichtsdetectie is ook nuttig voor services zoals Google+ Foto's, waarbij wordt voorgesteld een foto of video te taggen, omdat er waarschijnlijk een gezicht op staat. Gezichtsdetectie vertelt u niet wiens gezicht het is, maar dit proces kan u helpen de gezichten in uw foto's te vinden.
Počítače fotky a videa nevidí stejně jako lidé. Když se na fotografii podíváte vy, vidíte svou nejlepší kamarádku před domem. Z pohledu počítače ten samý obrázek jen shlukem dat, která lze interpretovat jako tvary a informace o hodnotách barev. Počítač sice na fotku nebude reagovat stejně jako vy, ale může se naučit rozpoznávat v barvách a tvarech jisté vzorce. Může například rozpoznat obvyklé vzory tvarů a barev, které tvoří digitální obraz tváře. Tomuto procesu se říká rozpoznávání tváří a společnost Google tuto technologii využívá k ochraně soukromí ve službách, jako je Street View, kde počítače rozpoznávají a rozmazávají tváře lidí, kteří byli na ulici vyfotografováni při průjezdu auta Street View. Tuto technologii využíváme také ve službách, jako jsou Fotky Google+. Pokud zjistíme, že by na fotce nebo ve videu mohla být zachycena tvář, navrhneme uživateli, aby fotku nebo video označili jmenovkou. Rozpoznávání tváří vám neřekne, o čí obličej se jedná, ale může vám pomoci tváře na fotce najít.
En computer "ser" ikke billeder og video på samme måde, som et menneske gør. Når du ser på et billede, ser du måske din bedste ven stå foran et hus. Det samme billede, set fra en computers perspektiv, er blot en masse data, som kan fortolkes som former og oplysninger om farveværdier. En computer reagerer ganske vist ikke som dig, når du ser på et billede, men den kan trænes til at genkende bestemte mønstre af farver og former. For eksempel kan en computer lære at genkende de almindelige mønstre i form af former og farver, der tilsammen udgør et digitalt billede af et ansigt. Processen kaldes ansigtsregistrering, og det er den samme teknologi, der hjælper Google med at beskytte dit privatliv på tjenester som Street View. Her prøver computere at registrere og derefter sløre ansigter på alle de mennesker, der tilfældigvis har stået på gaden, netop som Street View-bilen er kørt forbi. Det er også denne teknologi, der hjælper tjenester som Google+ Fotos med at foreslå, at du tagger et billede eller en video, hvis det ser ud som om, der er et ansigt. Ansigtsregistrering fortæller dig ikke, hvem ansigtet tilhører, men kan hjælpe dig med at lokalisere ansigterne på dine billeder.
Tietokoneet eivät ”näe” valokuvia ja videoita samalla tavalla kuin ihmiset. Kun katsot valokuvaa, saatat nähdä esimerkiksi ystäväsi seisomassa talon edessä. Tietokoneen näkökulmasta sama kuva on vain kasa tietoja, joita se voi tulkita muodoiksi ja väriarvoiksi. Vaikka tietokone ei kuvan nähdessään reagoi samalla tavalla kuin sinä, tietokone voidaan opettaa tunnistamaan tiettyjä värien ja muotojen kaavoja. Tietokone voidaan esimerkiksi opettaa tunnistamaan ne yleiset muotojen ja värien kaavat, jotka muodostavat digitaalisen kuvan kasvoista. Tämä prosessi tunnetaan nimellä kasvojen havaitseminen. Kyseessä on tekniikka, joka auttaa Googlea suojaamaan yksityisyyttäsi palveluissa kuten Street View, jossa tietokoneet yrittävät tunnistaa ja sumentaa Street View -auton kuvaamien kadulla seisovien ihmisten kasvoja. Se myös auttaa esimerkiksi Google+ -palvelua ehdottamaan kuvan tai videon merkitsemistä, jos se havaitsee siinä olevat kasvot. Kasvojen havaitseminen ei kerro, kenen kasvot ovat kyseessä, mutta se voi auttaa löytämään kasvoja kuvista.
A számítógép nem úgy „látja” a fotókat és videókat, ahogy az emberek. Ha egy fotóra nézünk, láthatjuk például a legjobb barátunkat a háza előtt állni. A számítógép szempontjából ugyanez a kép csupán egy adathalmaz, amelyet formákként és színértékekkel kapcsolatos információkként értelmez. A számítógép nem úgy reagál a fénykép megnézésekor, mint mi tennénk, ám képes megtanulni egyes szín- és formaminták felismerését. Felismertethetők vele például az olyan gyakori formák és színek, amelyekből egy arc digitális képe felépül. A folyamat arcfelismerésként ismert, és ez a technológia segíti a Google-t az Ön személyes adatainak védelmében az olyan szolgáltatásoknál, mint az Utcakép, ahol a számítógépek próbálják felismerni, majd elhomályosítani az emberek arcát, akik épp az utcán álltak, amikor a képeket készítő autó elhaladt mellettük. A Google+ Fotókhoz hasonló szolgáltatások is ennek a technológiának a segítségével ajánlják fel egy fotó vagy videó felcímkézését, amelyen egy arc szerepel. Az arcfelismerés nem tudja megállapítani, hogy kinek az arcáról van szó, de segít a fotókon található arcok megtalálásában.
Komputer tidak "melihat" foto dan video dengan cara yang sama dengan manusia. Saat melihat foto, Anda mungkin melihat sahabat Anda berdiri di depan rumahnya. Dari sudut pandang komputer, gambar yang sama itu hanyalah sekumpulan data yang diinterpretasi sebagai bentuk dan informasi tentang nilai warna. Meskipun komputer tidak akan bereaksi seperti saat Anda melihat foto itu, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola warna dan bentuk tertentu. Misalnya, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola bentuk dan warna umum yang membentuk gambar digital suatu wajah. Proses ini disebut sebagai deteksi wajah, dan ini adalah teknologi yang membantu Google melindungi privasi Anda di layanan seperti Street View, tempat komputer mencoba mendeteksi lalu memburamkan wajah siapa pun yang berdiri di jalan ketika mobil Street View lewat. Proses ini juga membantu layanan seperti foto Google+ menyarankan agar Anda memberi tag pada foto atau video karena tampaknya ada wajah yang dikenali. Deteksi wajah tidak akan memberi tahu pemilik wajah itu, tetapi proses ini dapat membantu menemukan wajah di foto-foto Anda.
Datamaskiner kan ikke «se» bilder og videoer på samme måte som mennesker gjør. Når du ser på et bilde, ser du kanskje bestevennen din som står foran huset sitt. For en datamaskin er dette bildet bare en haug med data som tolkes som former og informasjon om fargeverdier. Ettersom en datamaskin ikke reagerer på samme måte som deg når den «ser» dette bildet, kan den trenes opp til å gjenkjenne visse form- og fargemønstre. Datamaskinen kan for eksempel trenes opp til å gjenkjenne vanlige mønstre på former og farger, som utgjør et digitalt bilde av et ansikt. Denne prosessen kalles ansiktsgjenkjenning. Det er en teknologi som hjelper Google med å beskytte personvernet ditt i tjenester som Street View, der datamaskiner prøver å oppdage, for så å utydeliggjøre, ansikter på folk som kan ha stått på gaten idet Street View-bilen kjørte forbi. Det er også denne prosessen som gjør det mulig for tjenester som Google+ Bilder å foreslå at du skal tagge folk i bilder eller videoer, fordi teknologien oppdager at det sannsyligvis er ansikter tilstede. Ansiktsgjenkjenning forteller deg ikke hvem sitt ansikt det er, men bidrar til å finne ansiktene på bildene dine.
Komputery nie „widzą” zdjęć ani filmów tak samo jak ludzie. Kiedy patrzymy na zdjęcie, widzimy naszą najlepszą przyjaciółkę stojącą przed domem. Z punktu widzenia komputera to samo zdjęcie jest tylko zbiorem danych, które może zinterpretować jako kształty oraz informacje dotyczące wartości poszczególnych kolorów. Pomimo innej niż ludzka reakcji na „widok” zdjęcia komputer można tak „wyszkolić”, że będzie rozpoznawać określone wzorce kolorów i kształtów. Na przykład można nauczyć komputer rozpoznawania wspólnych wzorców kształtów i kolorów, z których składa się cyfrowy obraz ludzkiej twarzy. Ten proces nosi nazwę wykrywania twarzy – jest to technologia, która pomaga Google chronić prywatność w serwisach takich jak Street View. Za pomocą komputerów wykrywa się i zamazuje twarze ludzi, którzy znaleźli się w pobliżu przejeżdżających samochodów Street View i zostali uwiecznieni na fotografiach. Technologia znalazła również zastosowanie w usługach takich jak Zdjęcia Google+. Wskazuje ona zdjęcia oraz nagrania wideo, na których mogą znajdować się ludzkie twarze, umożliwiając dodanie do nich tagów. Wykrywanie twarzy nie informuje o tym, czyją twarz wykryto, ale pomaga zlokalizować twarze na posiadanych zdjęciach.
Человек и компьютер по-разному воспринимают изображения и видео. Взглянув на фотографию, вы сразу узнаете лучшего друга – даже если снимок не лучшего качества. Для компьютера та же картинка представляет собой данные, из которых можно извлечь информацию о контурах предметов и их цвете. Несмотря на то что у него отсутствуют органы чувств, его можно научить распознавать определенные объекты, в том числе лица. Google использует такую технологию, чтобы обеспечить вашу конфиденциальность. Например, на изображениях просмотра улиц компьютер определяет лица прохожих, попавших в объектив камеры, и размывает их. Также благодаря этой технологии система находит на снимках и в видеороликах Google+ ваших знакомых и предлагает их отметить (хотя и не может сама определить, кто это).
Datorer "ser" inte bilder och videor på samma sätt som människor gör. När du tittar på en bild kanske du ser din bästa vän stå framför sitt hus. Ur en dators perspektiv är samma bild bara en massa uppgifter som den kan tolka som former och information om färgvärden. Även om en dator inte reagerar som du gör när du ser bilden kan en dator tränas att känna igen vissa mönster som består av färg och form. Till exempel kan en dator tränas att känna igen de vanligaste mönstren för former och färger som utgör en digital bild av ett ansikte. Den här processen kallas ansiktsidentifiering, och det är med hjälp av den här tekniken som Google skyddar din integritet i tjänster som Street View, där datorer försöker upptäcka och sedan sudda ut ansiktena på personer som fanns på gatan när Street View-bilen körde förbi. Det är också med hjälp av den här tekniken som tjänster som Google+ Foton föreslår att du taggar en bild eller video, eftersom det verkar som om det kan finnas ett ansikte där. Du får inte reda på vems ansikte det är med ansiktidentifiering men funktionen kan upptäcka ansikten på dina foton.
คอมพิวเตอร์ไม่ได้ "เห็น" ภาพและวิดีโอในลักษณะเดียวกับที่คนเห็น เมื่อคุณมองไปที่ภาพ คุณอาจเห็นเพื่อนสนิทของคุณยืนอยู่หน้าบ้านของเธอ จากมุมมองของคอมพิวเตอร์ ภาพเดียวกันนี้เป็นเพียงกลุ่มข้อมูลที่คอมพิวเตอร์อาจตีความเป็นรูปทรงและข้อมูลเกี่ยวกับค่าสี แม้ว่าคอมพิวเตอร์จะไม่ทำปฏิกิริยาเช่นเดียวกับที่คุณทำเมื่อคุณเห็นภาพนั้น คอมพิวเตอร์สามารถถูกฝึกให้จดจำรูปแบบบางอย่างของสีและรูปทรงได้ ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์อาจถูกฝึกให้จดจำรูปแบบทั่วไปของรูปทรงและสีที่ประกอบขึ้นเป็นภาพดิจิทัลของใบหน้า กระบวนการนี้เป็นที่รู้จักในชื่อว่าการตรวจจับใบหน้าและเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ Google สามารถปกป้องความเป็นส่วนตัวของคุณในบริการต่างๆ อย่างเช่น สตรีทวิว ซึ่งคอมพิวเตอร์พยายามที่จะตรวจจับแล้วเบลอใบหน้าของบุคคลใดๆ ที่อาจกำลังยืนอยู่บนถนนในขณะที่รถสตรีทวิวขับผ่าน นอกจากนี้ ยังเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้บริการอย่าง Google+ รูปภาพแนะนำให้คุณติดแท็กภาพหรือวิดีโอได้ เนื่องจากดูเหมือนว่าอาจมีใบหน้าปรากฏอยู่ การตรวจจับใบหน้าจะไม่บอกคุณว่าผู้ที่เป็นเจ้าของใบหน้าคือใคร แต่จะสามารถช่วยหาใบหน้าในภาพได้
Bilgisayarlar, fotoğraf ve videoları insanlar gibi "görmezler". Bir fotoğrafa baktığınızda, evinin önünde duran en yakın arkadaşınızı görebilirsiniz. Aynı resim, bilgisayarın bakış açısından sadece şekiller ve renk değerlerine ait bilgiler olarak yorumlanabilecek bir veri yığınıdır. Bilgisayar bu fotoğrafı gördüğünde sizin yaptığınız gibi davranmasa da, çeşitli renk ve şekil desenlerini tanımak üzere eğitilebilir. Örneğin, bilgisayar bir yüzün dijital resmini oluşturan ortak şekil ve renk desenlerini tanıyacak biçimde eğitilebilir. Yüz algılama adı verilen bu işlem, Sokak Görünümü arabasının geçişi sırasında bilgisayarların sokakta bulunabilecek kişilerin yüzlerini saptayıp bulanıklaştırmaya çalıştığı Sokak Görünümü gibi hizmetlerde gizliliğinizin korunması için Google'a yardımcı olan teknolojidir. Bu teknoloji, resim veya videoda yüz bulunabileceğini belirleyerek etiketlemenizi öneren Google+ Fotoğraflar gibi hizmetlere de yardımcı olur. Yüz algılama, size yüzün kime ait olduğu bilgisini vermez, ancak fotoğraflarınızdaki yüzleri bulmanıza yardımcı olabilir.
Máy tính không "xem” ảnh và video theo cách tương tự như cách con người thực hiện. Khi xem một bức ảnh, bạn có thể thấy người bạn thân nhất của mình đang đứng trước ngôi nhà của cô ấy. Dưới góc nhìn của máy tính, hình ảnh tương tự đó chỉ đơn thuần là một bó dữ liệu mà máy tính có thể hiểu là những hình dạng và thông tin về các giá trị màu sắc. Mặc dù máy tính sẽ không phản ứng giống bạn khi bạn xem bức ảnh đó nhưng máy tính có thể được lập trình để nhận dạng các mẫu màu sắc và hình dạng nhất định. Ví dụ: máy tính có thể được lập trình để nhận dạng các mẫu hình dạng và màu sắc phổ biến tạo nên hình ảnh kỹ thuật số của khuôn mặt. Quá trình này được gọi là phát hiện khuôn mặt và đây là công nghệ giúp Google bảo vệ quyền riêng tư của bạn trên các dịch vụ chẳng hạn như Chế độ xem phố, trong đó máy tính cố gắng phát hiện, sau đó làm mờ khuôn mặt của bất kỳ người nào có thể đang đứng trên phố khi xe của Chế độ xem phố đi ngang qua. Đây cũng chính là công nghệ giúp các dịch vụ như Google+ Ảnh đề xuất bạn gắn thẻ ảnh hoặc video vì có vẻ như có sự hiện diện của khuôn mặt trong ảnh hoặc video đó. Phát hiện khuôn mặt sẽ không cho bạn biết khuôn mặt đó là của ai nhưng công nghệ này có thể giúp bạn tìm các khuôn mặt trong ảnh của mình.
מחשבים לא יכולים "לראות" תמונות וסרטונים כפי שבני אדם רואים אותם. כשאתה מסתכל על תמונה, אתה עשוי לראות את החברה הכי טובה שלך עומדת לפני הבית שלה. מנקודת המבט של מחשב, אותה תמונה היא פשוט אוסף של נתונים שהוא עשוי לפרש כצורות ומידע לגבי ערכים של צבעים. אמנם מחשב לא יגיב כמוך כאשר אתה מתבונן בתמונה, אך ניתן ללמד אותו לזהות תבניות מסוימות של צבע וצורות. לדוגמה, ניתן ללמד מחשב לזהות את התבניות הנפוצות של צורות וצבעים המרכיבים תמונה דיגיטלית של פרצוף. התהליך הזה מוכר כזיהוי פנים, וזו הטכנולוגיה שעוזרת ל-Google להגן על פרטיותך בשירותים כגון Street View, שבהם מחשבים מנסים לזהות ולאחר מכן לטשטש את הפנים של כל האנשים שעמדו ברחוב כאשר הרכב של Street View נסע בו. זו גם הטכנולוגיה שעוזרת לשירותים כגון תמונות Google+‎ להציע לך לתייג תמונה או סרטון, מאחר שנראה שמופיעים בהם פנים. זיהוי הפנים לא יגיד לך למי שייכים הפנים, אך הוא יכול לעזור לך למצוא את הפנים שמופיעים בתמונות שלך.
Комп’ютери не "бачать" фотографії та відео, як люди. Коли ви дивитеся на фотографію, ви можете побачити свого найкращого друга перед його будинком. З точки зору комп’ютера таке зображення – просто набір даних, які сприймаються як форми й інформація про значення кольорів. Хоча під час перегляду фотографій комп’ютер не реагує, як людина, його можна навчити розпізнавати певні шаблони кольорів і форм. Наприклад, комп’ютер можна навчити розпізнавати поширені шаблони форм і кольорів, які формують цифрове зображення обличчя. Цей процес відомий як виявлення облич. Ця технологія допомагає Google захищати вашу конфіденційність у таких службах, як Перегляд вулиць, де комп’ютери намагаються виявити та розмити обличчя людей на вулиці, якою рухається автомобіль Перегляду вулиць. Завдяки виявленню облич такі служби, як Google+ Фотографії, можуть пропонувати позначати фотографії чи відео, коли на них імовірно є обличчя. Технологія не визначає, чиє це обличчя, а лише допомагає знайти обличчя на фотографіях.
  3 Résultats www.google.cn  
Aunque un ordenador no reaccionará igual que tú al ver esa foto, puede entrenarse para reconocer determinados patrones de colores y formas. Por ejemplo, se puede entrenar un ordenador para que reconozca los patrones comunes de las formas y de los colores que componen la imagen digital de un rostro.
Computers don’t “see” photos and videos in the same way that people do. When you look at a photo, you might see your best friend standing in front of her house. From a computer’s perspective, that same image is simply a bunch of data that it may interpret as shapes and information about color values. While a computer won’t react like you do when you see that photo, a computer can be trained to recognize certain patterns of color and shapes. For example, a computer might be trained to recognize the common patterns of shapes and colors that make up a digital image of a face. This process is known as facial detection, and it’s the technology that helps Google to protect your privacy on services like Street View, where computers try to detect and then blur the faces of any people that may have been standing on the street as the Street View car drove by. It is also what helps services like Google+ photos suggest that you tag a photo or video, since it seems like there might be a face present. Facial detection won’t tell you whose face it is, but it can help to find the faces in your photos.
Les ordinateurs ne "voient" pas les photos et les vidéos de la même manière que les humains. En regardant une photo, vous verrez peut-être votre meilleure amie debout devant chez elle. D'un point de vue informatique, cette même image n'est qu'un ensemble de données que l'ordinateur peut interpréter comme des formes et des valeurs de couleur. Même si un ordinateur ne réagit pas comme vous face à cette photo, il peut toutefois être entraîné à reconnaître certains motifs de couleur et certaines formes. Ainsi, un ordinateur peut-il apprendre à reconnaître les motifs de formes et de couleurs qui constituent une image numérique d'un visage. Ce processus de détection de visages est la technologie qui aide Google à protéger votre vie privée sur des services tels que Street View, sur lesquels les ordinateurs tentent de détecter, puis de flouter les visages de toutes les personnes susceptibles de se trouver sur les routes que parcourt la voiture Street View. C'est cette même technologie qui permet à des services comme Google+ Photos de vous suggérer d'ajouter un tag à une photo ou à une vidéo lorsqu'un visage semble y apparaître. La détection de visages ne vous indique pas qui apparaît sur les images, mais peut vous aider à rechercher les visages dans vos photos.
Computer "sehen" Fotos und Videos nicht so wie Sie. Sie sehen zum Beispiel auf einem Foto Ihre beste Freundin vor einem Haus. Für einen Computer besteht dasselbe Bild nur aus einer Datenmenge, die von ihm als Formen und Farbwerte interpretiert werden können. Ein Computer reagiert zwar nicht wie Sie beim Anblick dieses Fotos, kann aber darauf trainiert werden, bestimmte Muster von Farben und Formen zu erkennen. So kann ein Computer beispielsweise lernen, die üblichen Muster von Formen und Farben zu erkennen, aus denen das digitale Bild eines Gesichts besteht. Dieses Verfahren wird Gesichtserkennung genannt. Google wendet es beispielsweise zum Schutz Ihrer Privatsphäre in Diensten wie Street View an. Auf diese Weise können Gesichter von Personen, die beim Vorbeifahren eines Street View-Autos anwesend waren, erfasst und dann unkenntlich gemacht werden. In Diensten wie Google+ Fotos erhalten Sie mithilfe dieses Verfahrens Vorschläge zum Taggen von Fotos oder Videos, die Gesichter zeigen. Diese allgemeine Gesichtserkennung sagt Ihnen nicht, um wessen Gesicht es sich handelt, aber sie kann Ihnen helfen, Gesichter auf Ihren Fotos zu finden.
I computer non "vedono" le foto e i video come fanno le persone. Quando guardi una foto, potresti vedere la tua migliore amica in piedi di fronte a casa sua. Dal punto di vista di un computer, quella stessa immagine è semplicemente un insieme di dati che può interpretare come forme e informazioni sui valori cromatici. Anche se non reagisce come te quando vedi quella foto, un computer può essere addestrato a riconoscere determinati pattern di forme e colori. Ad esempio, un computer può essere addestrato a riconoscere i pattern comuni di forme e colori che compongono l'immagine digitale di un volto. Questo processo è noto come rilevamento facciale ed è la tecnologia che aiuta Google a proteggere la tua privacy su servizi come Street View, dove i computer tentano di rilevare e poi sfocano i volti di tutte le persone che erano presenti per strada mentre passava l'auto di Street View. Questa tecnologia supporta anche servizi quali Foto Google+ nel suggerire di taggare una foto o un video quando rilevano che potrebbe essere presente un volto. Il rilevamento facciale non indica di chi è il volto, ma può aiutarti a trovare i volti nelle tue foto.
Os computadores não "veem" fotos e vídeos da mesma maneira que as pessoas. Quando o usuário olha uma foto, pode ver sua melhor amiga em pé na frente da casa dela. Da perspectiva de um computador, a mesma imagem é simplesmente um monte de dados que ele pode interpretar como formas e informações sobre valores de cor. Embora um computador não reaja como o usuário ao ver a foto, ele pode ser treinado para reconhecer certos padrões de cores e formas. Por exemplo, um computador pode ser treinado para reconhecer os padrões comuns de formas e cores que compõem uma imagem digital de um rosto. Esse processo é conhecido como detecção facial e é a tecnologia que ajuda a Google a proteger a privacidade do usuário em serviços como o Street View, onde os computadores tentam detectar e desfocar os rostos de todas as pessoas que estavam na rua quando o carro do Street View passou. É também o que ajuda serviços como as Fotos do Google+ a sugerirem que o usuário marque uma foto ou um vídeo, pois aparentemente há um rosto presente. A detecção facial não dirá de quem é o rosto, mas ela pode ajudar a encontrar os rostos nas fotos do usuário.
Computers 'zien' foto's en video's niet op dezelfde manier als mensen. Wanneer u naar een foto kijkt, ziet u wellicht uw beste vriendin voor haar huis staan. Vanuit het perspectief van een computer is diezelfde foto simpelweg een hoop gegevens die worden geïnterpreteerd als vormen en informatie over kleurwaarden. Hoewel een computer niet als u reageert bij het bekijken van die foto, kan een computer worden getraind om bepaalde patronen van kleuren en vormen te herkennen. Een computer kan bijvoorbeeld worden getraind om de algemene patronen van vormen en kleuren te herkennen waaruit een digitale afbeelding van een gezicht is opgemaakt. Dit proces staat bekend als gezichtsdetectie en is de technologie waarmee Google uw privacy kan beschermen in services zoals Street View. Hierbij proberen computers gezichten van mensen te detecteren en te vervagen, die mogelijk in die straat stonden toen de auto van Street View voorbij reed. Gezichtsdetectie is ook nuttig voor services zoals Google+ Foto's, waarbij wordt voorgesteld een foto of video te taggen, omdat er waarschijnlijk een gezicht op staat. Gezichtsdetectie vertelt u niet wiens gezicht het is, maar dit proces kan u helpen de gezichten in uw foto's te vinden.
Počítače fotky a videa nevidí stejně jako lidé. Když se na fotografii podíváte vy, vidíte svou nejlepší kamarádku před domem. Z pohledu počítače ten samý obrázek jen shlukem dat, která lze interpretovat jako tvary a informace o hodnotách barev. Počítač sice na fotku nebude reagovat stejně jako vy, ale může se naučit rozpoznávat v barvách a tvarech jisté vzorce. Může například rozpoznat obvyklé vzory tvarů a barev, které tvoří digitální obraz tváře. Tomuto procesu se říká rozpoznávání tváří a společnost Google tuto technologii využívá k ochraně soukromí ve službách, jako je Street View, kde počítače rozpoznávají a rozmazávají tváře lidí, kteří byli na ulici vyfotografováni při průjezdu auta Street View. Tuto technologii využíváme také ve službách, jako jsou Fotky Google+. Pokud zjistíme, že by na fotce nebo ve videu mohla být zachycena tvář, navrhneme uživateli, aby fotku nebo video označili jmenovkou. Rozpoznávání tváří vám neřekne, o čí obličej se jedná, ale může vám pomoci tváře na fotce najít.
En computer "ser" ikke billeder og video på samme måde, som et menneske gør. Når du ser på et billede, ser du måske din bedste ven stå foran et hus. Det samme billede, set fra en computers perspektiv, er blot en masse data, som kan fortolkes som former og oplysninger om farveværdier. En computer reagerer ganske vist ikke som dig, når du ser på et billede, men den kan trænes til at genkende bestemte mønstre af farver og former. For eksempel kan en computer lære at genkende de almindelige mønstre i form af former og farver, der tilsammen udgør et digitalt billede af et ansigt. Processen kaldes ansigtsregistrering, og det er den samme teknologi, der hjælper Google med at beskytte dit privatliv på tjenester som Street View. Her prøver computere at registrere og derefter sløre ansigter på alle de mennesker, der tilfældigvis har stået på gaden, netop som Street View-bilen er kørt forbi. Det er også denne teknologi, der hjælper tjenester som Google+ Fotos med at foreslå, at du tagger et billede eller en video, hvis det ser ud som om, der er et ansigt. Ansigtsregistrering fortæller dig ikke, hvem ansigtet tilhører, men kan hjælpe dig med at lokalisere ansigterne på dine billeder.
Komputer tidak "melihat" foto dan video dengan cara yang sama dengan manusia. Saat melihat foto, Anda mungkin melihat sahabat Anda berdiri di depan rumahnya. Dari sudut pandang komputer, gambar yang sama itu hanyalah sekumpulan data yang diinterpretasi sebagai bentuk dan informasi tentang nilai warna. Meskipun komputer tidak akan bereaksi seperti saat Anda melihat foto itu, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola warna dan bentuk tertentu. Misalnya, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola bentuk dan warna umum yang membentuk gambar digital suatu wajah. Proses ini disebut sebagai deteksi wajah, dan ini adalah teknologi yang membantu Google melindungi privasi Anda di layanan seperti Street View, tempat komputer mencoba mendeteksi lalu memburamkan wajah siapa pun yang berdiri di jalan ketika mobil Street View lewat. Proses ini juga membantu layanan seperti foto Google+ menyarankan agar Anda memberi tag pada foto atau video karena tampaknya ada wajah yang dikenali. Deteksi wajah tidak akan memberi tahu pemilik wajah itu, tetapi proses ini dapat membantu menemukan wajah di foto-foto Anda.
Komputery nie „widzą” zdjęć ani filmów tak samo jak ludzie. Kiedy patrzymy na zdjęcie, widzimy naszą najlepszą przyjaciółkę stojącą przed domem. Z punktu widzenia komputera to samo zdjęcie jest tylko zbiorem danych, które może zinterpretować jako kształty oraz informacje dotyczące wartości poszczególnych kolorów. Pomimo innej niż ludzka reakcji na „widok” zdjęcia komputer można tak „wyszkolić”, że będzie rozpoznawać określone wzorce kolorów i kształtów. Na przykład można nauczyć komputer rozpoznawania wspólnych wzorców kształtów i kolorów, z których składa się cyfrowy obraz ludzkiej twarzy. Ten proces nosi nazwę wykrywania twarzy – jest to technologia, która pomaga Google chronić prywatność w serwisach takich jak Street View. Za pomocą komputerów wykrywa się i zamazuje twarze ludzi, którzy znaleźli się w pobliżu przejeżdżających samochodów Street View i zostali uwiecznieni na fotografiach. Technologia znalazła również zastosowanie w usługach takich jak Zdjęcia Google+. Wskazuje ona zdjęcia oraz nagrania wideo, na których mogą znajdować się ludzkie twarze, umożliwiając dodanie do nich tagów. Wykrywanie twarzy nie informuje o tym, czyją twarz wykryto, ale pomaga zlokalizować twarze na posiadanych zdjęciach.
Человек и компьютер по-разному воспринимают изображения и видео. Взглянув на фотографию, вы сразу узнаете лучшего друга – даже если снимок не лучшего качества. Для компьютера та же картинка представляет собой данные, из которых можно извлечь информацию о контурах предметов и их цвете. Несмотря на то что у него отсутствуют органы чувств, его можно научить распознавать определенные объекты, в том числе лица. Google использует такую технологию, чтобы обеспечить вашу конфиденциальность. Например, на изображениях просмотра улиц компьютер определяет лица прохожих, попавших в объектив камеры, и размывает их. Также благодаря этой технологии система находит на снимках и в видеороликах Google+ ваших знакомых и предлагает их отметить (хотя и не может сама определить, кто это).
Datorer "ser" inte bilder och videor på samma sätt som människor gör. När du tittar på en bild kanske du ser din bästa vän stå framför sitt hus. Ur en dators perspektiv är samma bild bara en massa uppgifter som den kan tolka som former och information om färgvärden. Även om en dator inte reagerar som du gör när du ser bilden kan en dator tränas att känna igen vissa mönster som består av färg och form. Till exempel kan en dator tränas att känna igen de vanligaste mönstren för former och färger som utgör en digital bild av ett ansikte. Den här processen kallas ansiktsidentifiering, och det är med hjälp av den här tekniken som Google skyddar din integritet i tjänster som Street View, där datorer försöker upptäcka och sedan sudda ut ansiktena på personer som fanns på gatan när Street View-bilen körde förbi. Det är också med hjälp av den här tekniken som tjänster som Google+ Foton föreslår att du taggar en bild eller video, eftersom det verkar som om det kan finnas ett ansikte där. Du får inte reda på vems ansikte det är med ansiktidentifiering men funktionen kan upptäcka ansikten på dina foton.
מחשבים לא יכולים "לראות" תמונות וסרטונים כפי שבני אדם רואים אותם. כשאתה מסתכל על תמונה, אתה עשוי לראות את החברה הכי טובה שלך עומדת לפני הבית שלה. מנקודת המבט של מחשב, אותה תמונה היא פשוט אוסף של נתונים שהוא עשוי לפרש כצורות ומידע לגבי ערכים של צבעים. אמנם מחשב לא יגיב כמוך כאשר אתה מתבונן בתמונה, אך ניתן ללמד אותו לזהות תבניות מסוימות של צבע וצורות. לדוגמה, ניתן ללמד מחשב לזהות את התבניות הנפוצות של צורות וצבעים המרכיבים תמונה דיגיטלית של פרצוף. התהליך הזה מוכר כזיהוי פנים, וזו הטכנולוגיה שעוזרת ל-Google להגן על פרטיותך בשירותים כגון Street View, שבהם מחשבים מנסים לזהות ולאחר מכן לטשטש את הפנים של כל האנשים שעמדו ברחוב כאשר הרכב של Street View נסע בו. זו גם הטכנולוגיה שעוזרת לשירותים כגון תמונות Google+‎ להציע לך לתייג תמונה או סרטון, מאחר שנראה שמופיעים בהם פנים. זיהוי הפנים לא יגיד לך למי שייכים הפנים, אך הוא יכול לעזור לך למצוא את הפנים שמופיעים בתמונות שלך.
  9 Résultats ar2006.emcdda.europa.eu  
Tal volumen de información dibuja un paisaje mucho más detallista que nunca de la situación de la droga en Europa y de su dinámica. El cometido del OEDT ha sido explorar esta complejidad, agrupando las experiencias comunes y explicando las divergencias.
The information available to support our analysis has grown considerably. This year’s report is based on data from the 25 EU Member States and Norway and, where available, from Bulgaria, Romania and Turkey. Not only has the number of countries providing information increased, but the amount of comparable information available from each has continued to grow. This information provides us with a far more detailed picture of the European drug situation and its dynamics than ever before. It is the EMCDDA’s task to explore this complexity, drawing together common experiences where they exist as well as commenting on differences. In investing in data collection and collaborating in the work of the Monitoring Centre, our Member States have come to understand that their neighbours’ problems today may become their own problems tomorrow. This awareness is evidenced in the new European Union drug strategy and its accompanying action plans, which are underpinned by consensus on the importance of collecting and sharing information; the need to identify and disseminate good practice; and the value of cooperation and coordinated action in response to the common threat to the health, well-being and security of our citizens posed by drugs.
Les informations utilisables aux fins de nos analyses ont connu une croissance considérable. Le rapport de cette année se fonde ainsi sur les données transmises par 25 États membres de l’UE et la Norvège et, lorsqu’elles existent, par la Bulgarie, la Roumanie et la Turquie. Non seulement le nombre de pays fournissant des informations a augmenté, mais le volume des données comparables provenant de chacun a lui-même continué à croître. Ces informations nous dressent un tableau plus détaillé que jamais de la situation de la drogue en Europe et de sa dynamique. Il incombe à l’OEDT d’analyser sa complexité, de tirer des expériences communes lorsqu’elles existent et de commenter les éventuelles différences. En s’investissant dans la collecte de données et en collaborant aux travaux de l’Observatoire, nos États membres ont fini par comprendre que les problèmes actuels de nos voisins risquent de devenir nos propres problèmes de demain. Cette prise de conscience apparaît clairement dans la nouvelle stratégie antidrogue de l’UE et s’accompagne de plans d’action sous-tendus par un consensus sur l’importance de la collecte et du partage des informations, sur la nécessité d’identifier et de diffuser les bonnes pratique, et sur la valeur de la coopération et des actions coordonnées en réponse à la menace commune que posent les drogues pour la santé, le bien-être et la sécurité de nos citoyens.
Heute stehen uns für unsere Analyse deutlich mehr Informationen zur Verfügung. Der diesjährige Bericht stützt sich auf Daten aus den 25 EU‑Mitgliedstaaten und Norwegen und, sofern verfügbar, Daten aus Bulgarien, Rumänien und der Türkei. Dabei ist nicht nur die Anzahl der Länder gestiegen, die Informationen bereitstellen, sondern auch das Volumen vergleichbarer Informationen aus den einzelnen Ländern hat stetig zugenommen. Diese Informationen vermitteln uns ein sehr viel genaueres Bild der Drogensituation in Europa und der ihr inhärenten Dynamik als je zuvor. Aufgabe der EBDD ist es, diese Vielschichtigkeit zu untersuchen und dabei mögliche gemeinsame Erfahrungen zusammenzuführen und Unterschiede zu beleuchten. Verstärkte Bemühungen im Bereich der Datenerhebung und die Zusammenarbeit im Rahmen der Tätigkeiten der Beobachtungsstelle haben in den Mitgliedstaaten die Einsicht bewirkt, dass die Probleme der Nachbarn von heute schon morgen zum Problem im eigenen Land werden können. Dieses Bewusstsein findet seinen Ausdruck in der neuen Drogenstrategie der Europäischen Union und ihren zugehörigen Aktionsplänen, die untermauert werden durch Einigkeit im Hinblick auf die Bedeutung der Datenerhebung und der gemeinsamen Nutzung von Daten, die Notwendigkeit, bewährte Vorgehensweisen zu ermitteln und zu verbreiten und die Bedeutung der Zusammenarbeit und koordinierter Maßnahmen als Reaktion auf die Bedrohung, die Drogen für die Gesundheit, das Wohlergehen und die Sicherheit unserer Bürger darstellen.
La quantità d’informazioni cui attingere per svolgere la nostra analisi è aumentata notevolmente. La relazione di quest’anno è basata sui dati provenienti dai 25 Stati membri dell’UE e dalla Norvegia e, ove possibile, da Bulgaria, Romania e Turchia. È aumentato non soltanto il numero dei paesi che hanno fornito informazioni, ma anche il quantitativo di informazioni comparabili fornite da ciascuno di essi. Queste informazioni ci offrono un quadro molto più preciso della situazione della droga in Europa e della sua evoluzione. L‘OEDT ha il compito di analizzare tale complessità, accostando le esperienze comuni, dove ci sono, e formulando commenti sulle differenze. Investendo nella raccolta di dati e collaborando nell’attività dell’Osservatorio, i nostri Stati membri hanno capito che i problemi che oggi affrontano i loro vicini, domani possono diventare i loro problemi. Questa consapevolezza è evidenziata nella nuova strategia dell’Unione europea sulla droga e nei relativi piani di azione, sostenuti dal consenso sull’importanza della raccolta e dello scambio di informazioni, della necessità di individuare e diffondere la buona prassi nonché del valore della cooperazione e dell’azione coordinata in risposta alla minaccia comune che le droghe rappresentano per la salute, il benessere e la sicurezza dei nostri cittadini.
A informação disponível para fundamentar a análise praticada pelo Observatório aumentou consideravelmente. O relatório deste ano baseia-se em dados dos 25 Estados-Membros da UE e da Noruega e, quando disponíveis, da Bulgária, da Roménia e da Turquia. Além de ter aumentado o número de países que fornecem informação, a quantidade de informação comparável disponível em cada um deles continuou também a crescer. Esta informação proporciona ao Observatório o retrato mais pormenorizado de sempre da situação do fenómeno da droga na Europa e da sua dinâmica. Compete ao Observatório explorar esta complexidade, reunindo experiências comuns onde elas existem e comentando as diferenças. Através do investimento na recolha de dados e da colaboração no trabalho do Observatório, os Estados‑Membros compreenderam que os problemas de hoje dos seus vizinhos poderão tornar-se os seus problemas de amanhã. Esta tomada de consciência reflecte-se na nova estratégia da União Europeia de luta contra a droga e nos planos de acção que a acompanham, que assentam no consenso sobre a importância de recolher e partilhar informação; a necessidade de identificar e divulgar boas práticas; e o valor da cooperação e de uma acção coordenada na resposta à ameaça comum que a droga constitui para a saúde, o bem-estar e a segurança dos cidadãos.
Οι πληροφορίες που έχουμε στη διάθεσή μας για τη διεξαγωγή των αναλύσεων έχουν αυξηθεί σημαντικά. Η φετινή έκθεση βασίζεται σε στοιχεία από τα 25 κράτη μέλη της ΕΕ και τη Νορβηγία καθώς και, όπου υπάρχουν διαθέσιμα, από τη Βουλγαρία, τη Ρουμανία και την Τουρκία. Δεν έχει αυξηθεί μόνο ο αριθμός των χωρών που παρέχουν πληροφορίες αλλά αυξάνεται συνεχώς και ο όγκος των συγκρίσιμων πληροφοριών που παρέχει καθεμία από αυτές. Οι πληροφορίες αυτές μας δίνουν τώρα μια πιο λεπτομερή από ποτέ άλλοτε εικόνα της κατάστασης των ναρκωτικών στην Ευρώπη και της δυναμικής της. Καθήκον του ΕΚΠΝΤ είναι να διερευνήσει αυτόν τον σύνθετο χαρακτήρα, συγκεντρώνοντας τις κοινές εμπειρίες, όπου υπάρχουν, και σχολιάζοντας τις διαφορές. Επενδύοντας στη συλλογή δεδομένων και συμμετέχοντας στο έργο του ΕΚΠΝΤ τα κράτη μέλη μας έχουν πλέον κατανοήσει ότι τα σημερινά προβλήματα των γειτόνων τους μπορεί να αποτελέσουν τα δικά τους αυριανά προβλήματα. Η συνειδητοποίηση αυτή καταδεικνύεται σαφώς στη νέα στρατηγική της Ευρωπαϊκής Ένωσης για τα ναρκωτικά και στα συνοδευτικά σχέδια δράσης της, τα οποία βασίζονται στη σύμπνοια απόψεων ως προς τη σημασία της συλλογής και ανταλλαγής πληροφοριών, την ανάγκη προσδιορισμού και διάδοσης των καλών πρακτικών, καθώς και την αξία της συνεργασίας και των συντονισμένων δράσεων για την αντιμετώπιση της κοινής απειλής που συνιστούν τα ναρκωτικά για την υγεία, την ευημερία και την ασφάλεια των πολιτών μας.
De ter onderbouwing van onze analyse bruikbare informatie is aanmerkelijk toegenomen. Dit jaarverslag is gebaseerd op gegevens uit de 25 EU-landen en Noorwegen en, voorzover mogelijk, Bulgarije, Roemenië en Turkije. Niet alleen is het aantal landen dat informatie verstrekt toegenomen, ook de hoeveelheid vergelijkbare informatie uit elk land is toegenomen. Dankzij deze informatie krijgen wij nu een veel gedetailleerder beeld van de drugssituatie in Europa dan ooit tevoren, en van haar dynamiek. Het is de taak van het EWDD deze complexe situatie te ontrafelen, eventuele gemeenschappelijke ervaringen samen te brengen en verschillen toe te lichten. Door te investeren in gegevensverzameling en samen te werken met het Waarnemingscentrum zijn de lidstaten tot het inzicht gekomen dat de problemen waarmee hun buurlanden vandaag de dag te kampen hebben, morgen hun eigen problemen kunnen worden. Van dit besef wordt blijk gegeven in de nieuwe drugsstrategie van de Europese Unie en de begeleidende actieplannen die geïnspireerd worden door onderlinge overeenstemming over: het belang van het verzamelen en delen van informatie, de behoefte goede praktijken vast te stellen en te verbreiden, en de waarde van samenwerking en gecoördineerde actie in antwoord op de gemeenschappelijke bedreiging van drugs voor de volksgezondheid, het welzijn en de veiligheid van onze burgers.
Množství informací, o něž se opírá naše analýza, výrazně vzrostlo. Letošní zpráva vychází z údajů z 25 členských států EU a Norska a, jsou-li k dispozici, také z Bulharska, Rumunska a Turecka. Nezvyšuje se pouze počet zemí poskytujících informace, ale nadále také roste množství porovnatelných údajů, které jsou k dispozici z každé z nich. Díky tomu si můžeme udělat mnohem podrobnější představu o drogové situaci v Evropě a její dynamičnosti než kdy dříve. Úkolem EMCDDA je prozkoumat složitost dané problematiky, shromáždit existující společné zkušenosti a poukázat na rozdíly. Při práci na shromažďování údajů a spolupráci s EMCDDA členské státy pochopily, že problémy, jimž čelí sousední země v současnosti, se mohou v budoucnu stát jejich vlastními problémy. O uvědomění si této skutečnosti svědčí nová protidrogová strategie Evropské unie a související akční plány, které se opírají o konsenzus ve věci důležitosti shromažďování a sdílení informací, nutnosti stanovit a šířit principy správné praxe a významu spolupráce a koordinované činnosti v reakci na všeobecnou hrozbu, kterou pro zdraví, duševní pohodu a bezpečnost našich občanů drogy představují.
Mængden af de oplysninger, som ligger til grund for vores analyser, er vokset betydeligt. Dette års beretning er baseret på data fra de 25 EU-medlemslande og Norge samt data fra Bulgarien, Rumænien og Tyrkiet, hvor sådanne foreligger. Der er ikke blot sket en stigning i antallet af lande, som indgiver oplysninger, men også i antallet af sammenlignelige oplysninger fra hvert af disse lande. Oplysningerne giver os et langt mere præcist billede end nogensinde af narkotikasituationen i Europa og udviklingstendenserne på området. Det er EONN’s opgave at undersøge denne kompleksitet, klarlægge, hvilke fælles erfaringer landene har gjort, og kommentere de forskelle, der er. Ved at investere i dataindsamling og deltage i Narkotikaovervågningscentrets arbejde er medlemsstaterne blevet bevidste om, at nabolandenes problemer i dag kan blive deres egne i morgen. Denne bevidsthed er synlig i Den Europæiske Unions nye narkotikastrategi og tilhørende handlingsplaner, som underbygges af enigheden om vigtigheden af at indsamle og udveksle oplysninger, behovet for at identificere og udbrede god praksis, og værdien af samarbejde og koordineret indsats over for den trussel, som narkotika udgør over for både EU-borgernes sundhed, trivsel og sikkerhed.
Tunduvalt on kasvanud analüüsi toetava kättesaadava teabe hulk. Käesoleva aasta aruanne põhineb Euroopa Liidu 25 liikmesriigist ja Norrast, samuti võimaluse korral Bulgaariast, Rumeeniast ja Türgist saadud andmetel. Kasvanud pole mitte üksnes teavet saatvate riikide arv, vaid jätkuvalt on suurenenud ka igast riigist saadava võrreldava teabe hulk. Sellise teabe alusel saame Euroopa uimastialasest olukorrast ja selle dünaamikast palju üksikasjalikuma pildi kui kunagi varem. EMCDDA ülesanne on uurida selle keerulisust, koondada ühiseid kogemusi, kui need on olemas, ja anda selgitusi erinevuste kohta. Investeerides andmekogumisse ja koostöösse seirekeskusega, on liikmesriigid jõudnud arusaamisele, et naabrite tänased probleemid võivad homme muutuda nende endi probleemideks. Teadlikkust tõendab Euroopa Liidu uus narkostrateegia ja sellega kaasnevad tegevusplaanid, mille aluseks on ühine arusaam andmekogumise ja info jagamise tähtsusest, vajadus määrata kindlaks ja levitada head tava, ning koostöö ja kooskõlastatud tegevuse väärtustamine, et reageerida ohtudele, mida narkootikumid tekitavad meie kaaskondlaste tervisele, heaolule ja julgeolekule.
Analyysimme pohjana olevien tietojen määrä on kasvanut huomattavasti. Tämän vuoden vuosiraportti perustuu EU:n 25 jäsenvaltion ja Norjan sekä joidenkin kysymysten osalta Bulgarian, Romanian ja Turkin antamiin tietoihin. Sen lisäksi, että tietoja toimittaneiden maiden lukumäärä on kasvanut, myös niiltä saatujen vertailukelpoisten tietojen määrä on yhä lisääntynyt. Nämä tiedot antavat meille paljon yksityiskohtaisemman kuvan Euroopan huumetilanteesta ja sen dynamiikasta kuin koskaan aikaisemmin. Seurantakeskuksen tehtävänä on tutkia tätä monimutkaista asiaa kokoamalla yhteen yhteisiä kokemuksia ja tuomalla esiin eroja. Panostaessaan tietojen keruuseen ja tehdessään yhteistyötä seurantakeskuksen kanssa jäsenvaltiomme ovat ymmärtäneet, että niiden naapurien ongelmista saattaa huomenna tulla niiden omia huolenaiheita. Tämä tietoisuus näkyy Euroopan unionin uudessa huumestrategiassa ja siihen liittyvissä toimintasuunnitelmissa, joiden tukena on yksimielisyys tietojen keruun ja jakamisen tärkeydestä, tarpeesta löytää hyviä käytännön ratkaisuja ja levittää niistä tietoa sekä yhteistyön ja koordinoidun toiminnan arvosta pyrkiessämme vastaamaan tähän yhteiseen uhkaan, jota huumeet merkitsevät kansalaistemme terveydelle, hyvinvoinnille ja turvallisuudelle.
Az elemzésünk alátámasztására szolgáló, elérhető információk mennyisége jelentősen megnövekedett. Az idei jelentés alapját a 25 tagországból és Norvégiából, illetve – rendelkezésre állásuk esetén – Bulgáriából, Romániából és Törökországból származó adatok alkotják. Nem csupán az információt közlő országok száma nőtt, hanem az egyes országokból rendelkezésre álló, összehasonlítható információ mennyisége is tovább gyarapodott. Ez az információ a korábbiaknál összehasonlíthatatlanul részletesebb képet nyújt számunkra az európai kábítószerhelyzetről és annak dinamikájáról. Az EMCDDA feladata, hogy vizsgálat tárgyává tegye ezt az összetett helyzetet, összegezze – ahol lehetősége nyílik rá – a közös tapasztalatokat, illetve megjegyzéseket fűzzön a különbségekhez. Az adatgyűjtésben való részvételük és a Megfigyelő Központ munkájához való hozzájárulásuk során tagállamaink megértették, hogy szomszédaik mai problémái holnap saját problémáikká válhatnak. Ez a tudatosság tetten érhető az Európai Unió új kábítószer-stratégiájában és az azt kísérő cselekvési tervekben, melyeket alátámaszt az információ gyűjtésének és megosztásának fontosságáról kialakult egyetértés, a helyes gyakorlatok azonosításának és terjesztésének igénye, továbbá az együttműködés és összehangolt fellépés értéke azzal a közös fenyegetéssel szemben, melyet a kábítószerek jelentenek állampolgáraink egészségére, jólétére és biztonságára.
Det har vært en betraktelig økning i mengden informasjon som ligger til grunn for våre analyser. Denne årsrapporten er basert på data fra EUs 25 medlemsstater og Norge, og der data er tilgjengelig, fra Bulgaria, Romania og Tyrkia. I tillegg til at vi har hatt en økning i antall rapporterende land, har også mengden sammenlignbar informasjon fra hvert land fortsatt å øke. Dette har gitt oss et langt mer detaljert bilde av narkotikasituasjonen i Europa og av dynamikken i den, enn noen gang tidligere. EONNs oppgave er å utforske denne kompleksiteten ved å sammenstille felles erfaringer hvor disse finnes, og kommentere forskjellene. I samarbeidet landene imellom og i arbeidet med å samle inn data til EONN har medlemslandene forstått at de problemene deres naboland har i dag, faktisk kan bli deres egne i morgen. Bevisstheten om dette kommer klart fram i Den europeiske unions nye narkotikastrategi og tiltaksplanene til den, som understøttes av en felles forståelse av hvor viktig informasjonsinnsamling og informasjonsutveksling er, av behovet for å identifisere og spre god praksis, og verdien av samarbeid og koordinerte tiltak i arbeidet mot den trusselen narkotika utgjør for våre innbyggeres helse, velvære og sikkerhet.
Zakres informacji dostępnych w celu wsparcia naszej analizy znacznie się zwiększył. Tegoroczne sprawozdanie oparte jest na danych z 25 państw członkowskich UE i Norwegii, a także, w miarę dostępności, z Bułgarii, Rumunii i Turcji. Wzrosła nie tylko liczba państw dostarczających informacje, ale nieustannie rośnie też ilość porównywalnych informacji udostępnionych przez z każde z nich. Informacje te dostarczają nam o wiele bardziej szczegółowy niż dotychczas obraz sytuacji narkotykowej w Europie i jej dynamikę. Do zadań EMCDDA należy badanie tej złożoności, i czerpanie korzyści z obustronnych doświadczeń oraz komentowanie różnic. Poprzez inwestowanie w gromadzenie danych i uczestniczenie w pracach Centrum Monitorowania, nasze państwa członkowskie zrozumiały, że dzisiejsze problemy swoich sąsiadów mogą wkrótce stać się ich własnymi problemami. Ten element uświadamiania został wprowadzony do nowej strategii narkotykowej UE i towarzyszących jej planów działania popartych porozumieniem w sprawie istoty gromadzenia i udostępniania informacji, potrzebą identyfikacji i rozpowszechniania dobrej praktyki, a także wartością współpracy i skoordynowanego działania w odpowiedzi na wspólne zagrożenie narkotykami dla zdrowia, samopoczucia i bezpieczeństwa naszych obywateli.
S-a mărit considerabil baza de informare pentru analizele pe care le întreprindem. Raportul din anul acesta se bazează pe date obţinute din 25 de state membre şi Norvegia, precum şi, în măsura în care au fost disponibile, din Bulgaria, România şi Turcia. Nu numai că a crescut numărul ţărilor care furnizează informaţii, ci s-a mărit continuu şi volumul de date comparative din fiecare ţară. Aceste informaţii ne oferă o imagine mult mai detaliată decât înainte a situaţiei drogurilor din Europa şi a dinamicii acesteia. Misiunea OEDT este de a explora această situaţie complexă, coroborând, unde este cazul, experienţele comune sau discutând diferenţele. Contribuind la colectarea de date şi participând la activităţile OEDT, statele membre au înţeles că problemele cu care se confruntă astăzi vecinii lor pot deveni mâine propriile lor probleme. Această conştientizare este vizibilă în noua strategie a Uniunii Europene privind drogurile şi în planurile de acţiune care o însoţesc, bazate prin consens pe importanţa colectării şi comunicării informaţiilor; pe necesitatea de a identifica şi disemina bunele practici şi pe importanţa cooperării şi acţiunilor coordonate, ca reacţie în faţa ameninţării comune prezentate de droguri la adresa prosperităţii, bunăstării şi securităţii cetăţenilor noştri.
Zaznamenali sme výrazný nárast údajov použitých v analýzach. Tohtoročná správa vychádza z údajov 25 členských štátov EÚ a Nórska a  z údajov Bulharska, Rumunska a Turecka, ak boli k dispozícii. Nezvyšuje sa len počet krajín poskytujúcich informácie, ale narastá aj množstvo porovnateľných údajov. Tieto údaje nám poskytujú podrobnejší obraz o drogovej situácii v Európe a jej dynamike viac ako kedykoľvek predtým. Úlohou EMCDDA je preskúmať zložitosť problematiky, zhromaždiť existujúce spoločné skúsenosti a zároveň poukázať na odlišnosti. Investovaním do zberu údajov a spolupráce s monitorovacím centrom členské štáty pochopili, že dnešné problémy ich susedov sa zajtra môžu stať ich vlastnými problémami. Uvedomenie si tejto skutočnosti sa premieta do novej protidrogovej stratégii Európskej únie a sprievodných akčných plánov. Stratégiu a programy posilňuje jednotná mienka o tom, že je dôležité zbierať a zdieľať informácie, identifikovať a rozširovať dobrú prax a že, spolupráca a koordinovaný postup pri riešení spoločného ohrozenia zdravia, zabezpečení fyzickej a duševnej pohody a bezpečnosti našich občanov v súvislosti s drogami má svoj význam.
Količina informacij, ki so na voljo za naše analize, se je močno povečala. Letošnje poročilo temelji na podatkih iz 25 držav članic in Norveške ter, kjer so na voljo, tudi na podatkih iz Bolgarije, Romunije in Turčije. Naraslo ni samo število držav, ki posredujejo podatke, ampak je tudi količina primerljivih informacij iz vsake od njih čedalje večja. S pomočjo teh informacij je slika stanja in trendov v zvezi z drogami v Evropi veliko bolj natančna kot kdajkoli prej. Naloga centra EMCDDA je preučiti to zapleteno sliko, strniti podobne izkušnje ter razložiti razlike. Ob zbiranju podatkov in sodelovanju pri delu Centra so države članice spoznale, da lahko težave, ki jih imajo njihovi sosedje danes, postanejo jutri njihovi lastni problemi. Da se tega zavedajo, je razvidno iz nove strategije EU za boj proti drogam ter spremljevalnih akcijskih načrtov, ki jih dodatno podpira soglasje o nujnosti zbiranja in izmenjave informacij, o potrebi prepoznavanja in razširjanja dobre prakse ter o pomembnosti sodelovanja in usklajevanja dejavnosti kot odziva na skupno grožnjo, ki jo za zdravje, dobrobit in varnost naših državljanov predstavljajo droge.
Den information som finns till stöd för vår analys har ökat väsentligt. Denna årsrapport bygger på uppgifter från 25 EU-medlemsstater och Norge samt, när det finns uppgifter, från Bulgarien, Rumänien och Turkiet. Det är inte bara antalet länder som lämnar information som ökat utan också mängden jämförbar information från varje land har fortsatt att öka. Denna information ger oss en mycket utförligare bild än någonsin tidigare av narkotikasituationen i Europa och dess dynamik. Det är ECNN:s uppgift att undersöka denna komplexa situation genom att ställa samman gemensamma erfarenheter där de finns och belysa skillnader. Genom att investera i datainsamling och samarbeta i narkotikacentrumets arbete har våra medlemsstater förstått att de problem deras grannar står inför idag kan bli deras eget problem imorgon. Denna medvetenhet visar sig i Europeiska unionens nya narkotikastrategi och de handlingsplaner som hör till den. Detta understryks av det samförstånd som råder om vikten av att samla in och dela med sig av information, behovet av att identifiera och sprida god praxis samt värdet av samarbete och samordnade åtgärder som svar på det gemensamma hot mot hälsa, välstånd och säkerhet som våra medborgare utsätts för genom narkotika.
Analizimizi destekleyecek eldeki bilgiler önemli oranda artmıştır. Bu yılın raporu, 25 AB Üye Devleti ve Norveç ile, elde edilebildiği durumlarda Bulgaristan, Romanya ve Türkiye’den gelmektedir. Yalnızca bilgi sağlayan ülkelerin sayısı artmakla kalmamış, aynı zamanda her birinden elde edilen karşılaştırılabilir bilgi miktarı da artmaya devam etmiştir. Bu bilgiler bize Avrupa’nın uyuşturucu durumu ve dinamiklerinin şu ana kadarkinden çok daha ayrıntılı bir tablosunu sunmaktadır. Bu karmaşıklığı inceleyerek, mevcut olduğu durumda ortak deneyimleri bir araya getirmenin yanı sıra, farklılıkları değerlendirmek de EMCDDA’nın görevleri arasındadır. Üye Devletlerimiz, veri toplamaya yatırım yapmak ve İzleme Merkezi’nin çalışmalarına ortak olmak suretiyle, bugün komşularının sorunu olanların yarın kendi sorunları olabileceğini anlamıştır. Bu bilinç, yeni Avrupa Birliği uyuşturucu stratejisi ile planlarında ortaya konmuş olup, bunlar bilgi toplama ve paylaşmanın önemi; iyi uygulamaları saptayıp yaygınlaştırma gereği ve uyuşturucunun vatandaşlarımıza yönelik oluşturduğu ortak sağlık, sıhhat ve güvenlik tehdidine tepki olarak işbirliği ile koordine eylemin değeri hakkında fikir birliğiyle desteklenmektedir.
Ir ievērojami pieaudzis tās informācijas apjoms, kas palīdz mūsu analītiskajā darbā. Šā gada pārskatā ir apkopoti dati no 25 ES dalībvalstīm un Norvēģijas un, dažviet, no Bulgārijas, Rumānijas un Turcijas. Ir palielinājies ne tikai informācijas sniedzēju valstu skaits, bet arī salīdzināmo datu apjoms no tām turpina augt. Šī informācija atspoguļo narkomānijas problēmu un tās attīstības gaitu Eiropā tagad daudz plašāk nekā jebkad agrāk. EMCDDA pienākums ir izzināt šo sarežģīto jautājumu, apkopojot kopīgi gūto pieredzi, kā arī izskatot atšķirības. Ieguldot datu vākšanā un līdzdarbojoties Uzraudzības centra darbā, mūsu dalībvalstis ir sapratušas, ka kaimiņvalstu problēmas var kādu dienu kļūt par viņu pašu problēmām. Šo izpratni apliecina jaunā Eiropas Savienības narkomānijas apkarošanas stratēģija un attiecīgie rīcības plāni, kas balstās uz uzskatu vienprātību par informācijas vākšanas un apmaiņas nozīmi, vajadzību noteikt un izplatīt labas prakses piemērus, un sadarbības un saskaņotas rīcības svarīgumu, vēršoties pret narkotiku radīto kopējo apdraudējumu mūsu pilsoņu veselībai, labklājībai un drošībai.
  3 Résultats images.google.co.uk  
Aunque un ordenador no reaccionará igual que tú al ver esa foto, puede entrenarse para reconocer determinados patrones de colores y formas. Por ejemplo, se puede entrenar un ordenador para que reconozca los patrones comunes de las formas y de los colores que componen la imagen digital de un rostro.
Computers don’t “see” photos and videos in the same way that people do. When you look at a photo, you might see your best friend standing in front of her house. From a computer’s perspective, that same image is simply a load of data that it may interpret as shapes and information about colour values. While a computer won’t react like you do when you see that photo, a computer can be trained to recognise certain patterns of colour and shapes. For example, a computer might be trained to recognise the common patterns of shapes and colours that make up a digital image of a face. This process is known as facial detection, and it’s the technology that helps Google to protect your privacy on services like Street View, where computers try to detect and then blur the faces of any people that may have been standing on the street as the Street View car drove by. It is also what helps services like Google+ photos suggest that you tag a photo or video, since it seems like there might be a face present. Facial detection won’t tell you whose face it is, but it can help to find the faces in your photos.
Computer "sehen" Fotos und Videos nicht so wie Sie. Sie sehen zum Beispiel auf einem Foto Ihre beste Freundin vor einem Haus. Für einen Computer besteht dasselbe Bild nur aus einer Datenmenge, die von ihm als Formen und Farbwerte interpretiert werden können. Ein Computer reagiert zwar nicht wie Sie beim Anblick dieses Fotos, kann aber darauf trainiert werden, bestimmte Muster von Farben und Formen zu erkennen. So kann ein Computer beispielsweise lernen, die üblichen Muster von Formen und Farben zu erkennen, aus denen das digitale Bild eines Gesichts besteht. Dieses Verfahren wird Gesichtserkennung genannt. Google wendet es beispielsweise zum Schutz Ihrer Privatsphäre in Diensten wie Street View an. Auf diese Weise können Gesichter von Personen, die beim Vorbeifahren eines Street View-Autos anwesend waren, erfasst und dann unkenntlich gemacht werden. In Diensten wie Google+ Fotos erhalten Sie mithilfe dieses Verfahrens Vorschläge zum Taggen von Fotos oder Videos, die Gesichter zeigen. Diese allgemeine Gesichtserkennung sagt Ihnen nicht, um wessen Gesicht es sich handelt, aber sie kann Ihnen helfen, Gesichter auf Ihren Fotos zu finden.
I computer non "vedono" le foto e i video come fanno le persone. Quando guardi una foto, potresti vedere la tua migliore amica in piedi di fronte a casa sua. Dal punto di vista di un computer, quella stessa immagine è semplicemente un insieme di dati che può interpretare come forme e informazioni sui valori cromatici. Anche se non reagisce come te quando vedi quella foto, un computer può essere addestrato a riconoscere determinati pattern di forme e colori. Ad esempio, un computer può essere addestrato a riconoscere i pattern comuni di forme e colori che compongono l'immagine digitale di un volto. Questo processo è noto come rilevamento facciale ed è la tecnologia che aiuta Google a proteggere la tua privacy su servizi come Street View, dove i computer tentano di rilevare e poi sfocano i volti di tutte le persone che erano presenti per strada mentre passava l'auto di Street View. Questa tecnologia supporta anche servizi quali Foto Google+ nel suggerire di taggare una foto o un video quando rilevano che potrebbe essere presente un volto. Il rilevamento facciale non indica di chi è il volto, ma può aiutarti a trovare i volti nelle tue foto.
Οι υπολογιστές δεν "βλέπουν" τις φωτογραφίες και τα βίντεο με τον ίδιο τρόπο με τους ανθρώπους. Όταν κοιτάτε μια φωτογραφία, ενδέχεται να βλέπετε τον καλύτερό σας φίλο να στέκεται μπροστά στο σπίτι του. Από την πλευρά του υπολογιστή, η ίδια εικόνα αποτελεί απλώς ένα σύνολο δεδομένων που μπορεί να ερμηνεύσει ως σχήματα και πληροφορίες σχετικά με τις τιμές των χρωμάτων. Ενώ η αντίδραση του υπολογιστή δεν είναι η ίδια με τη δική σας στη θέα αυτής της φωτογραφίας, ένας υπολογιστής μπορεί να εκπαιδευτεί έτσι ώστε να αναγνωρίζει ορισμένα μοτίβα χρωμάτων και σχημάτων. Για παράδειγμα, ένας υπολογιστής μπορεί να εκπαιδευτεί έτσι ώστε να αναγνωρίζει τα συνηθισμένα μοτίβα σχημάτων και χρωμάτων από τα οποία αποτελείται η ψηφιακή εικόνα ενός προσώπου. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως ανίχνευση προσώπου και αποτελεί την τεχνολογία η οποία βοηθά την Google να προστατεύσει το απόρρητό σας σε υπηρεσίες όπως το Street View, όπου οι υπολογιστές επιχειρούν να ανιχνεύσουν και, στη συνέχεια, να θολώσουν τα πρόσωπα των ατόμων που ενδέχεται να στέκονται στο δρόμο καθώς περνά το αυτοκίνητο του Street View. Αποτελεί επίσης την τεχνολογία που διευκολύνει υπηρεσίες όπως οι Φωτογραφίες Google+ να σας προτείνουν να προσθέσετε ετικέτα σε μια φωτογραφία ή βίντεο, καθώς φαίνεται ότι μπορεί να περιλαμβάνει ένα πρόσωπο. Η Ανίχνευση προσώπου δεν μπορεί να σας υποδείξει σε ποιον ανήκει το πρόσωπο, αλλά μπορεί να σας διευκολύνει να εντοπίσετε τα πρόσωπα στις φωτογραφίες σας.
رایانه‌ها تصاویر و عکس‌ها را مانند آدم‌ها «نمی‌بینند». وقتی به عکسی نگاه می‌کنید، ممکن است بهترین دوست خود را در حالی که جلوی خانه‌اش ایستاده ببینید. از دیدگاه رایانه، این تصویر تنها یک بسته داده‌ است که رایانه آن را به عنوان اشکال و اطلاعات مربوط به مقادیر رنگ تفسیر می‌کند. با وجود این که واکنش رایانه در هنگام دیدن عکس مانند واکنش شما نیست، می‌توان آن را چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای خاص رنگ و شکل را تشخیص دهد. به عنوان مثال، رایانه را می‌توان چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای مشترک اشکال و رنگ‌های تشکیل دهنده تصویر دیجیتالی چهره را تشخیص دهد. این پردازش به عنوان تشخیص چهره شناخته می‌شود و فناوری‌ای است که به Google کمک می‌کند از حریم خصوصی شما در خدماتی نظیر نمای خیابان محافظت کند؛ در این خدمات رایانه‌ها سعی می‌کنند چهره‌ اشخاصی را که ممکن است هنگام عبور خودروی متعلق به نمای خیابان در خیابان ایستاده‌ باشند تشخیص داده و تار کنند. همچنین این همان چیزی است که به خدماتی مانند عکس‌های Google+‎ کمک می‌کند تا هنگامی که به نظر می‌رسد چهره‌ای قابل تشخیص باشد نشان کردن آن عکس یا ویدیو را پیشنهاد دهند. تشخیص چهره به شما نمی‌گوید این چهره متعلق به چه کسی است اما کمک می‌کند چهره‌ها را در عکس‌هایتان پیدا کنید.
Компютрите не „виждат“ снимките и видеоклиповете по същия начин както хората. Когато гледате снимка, вие може да виждате най-добрия си приятел, застанал пред къщата си. От гледната точка на компютър същото изображение представлява просто група данни, които може да интерпретира като форми и информация за цветовите стойности. Въпреки че компютърът няма да реагира като вас, когато види снимката, може да бъде научен да разпознава определени цветове и форми – например обичайните елементи, които присъстват в цифровото изображение на лице. Този процес е известен като откриване на лица и това е технологията, която помага на Google да защитава поверителността ви в услуги като Street View, където компютрите се опитват да откриват и след това да замъгляват лицата на всички хора, които може да са били на улицата при преминаването на автомобила ни. Също така с нейна помощ услуги като Google+ Снимки ви предлагат да маркирате снимка или видеоклип, тъй като евентуално там може да има лице. Функцията за откриване на лица няма да ви посочи чие е дадено лице, но може да ви помогне да ги намирате в снимките си.
Arvutid ei „näe” fotosid ja videoid nii nagu inimesed. Kui teie vaatate fotot, siis näete näiteks oma parimat sõpra tema maja ees. Arvuti jaoks on see sama kujutis lihtsalt andmekogu, mida saab tõlgendada kujudena ja kust saab teavet värviväärtuste kohta. Arvuti ei reageeri küll fotole sama moodi kui teie, kuid seda saab õpetada tuvastama teatud värvide ja kujude mustreid. Näiteks saab arvutit õpetada tuvastama kujude ja värvide levinud mustreid, mis moodustavad näo digitaalkujutise. Seda protsessi nimetatakse näo tuvastamiseks ja see tehnoloogia aitab Google'il kaitsta teie privaatsust sellistes teenustes nagu Tänavavaade, kus arvutid püüavad tuvastada ja seejärel hägustada tänavavaateauto möödudes tänaval seisnud inimeste nägude kujutisi. Samuti aitab see näiteks soovitada teenuses Google+ fotod märkida fotosid või videoid, sest nendes paistab olevat jäädvustatud nägusid. Näo tuvastamine ei ütle teile, kellega on tegemist, kuid see aitab leida fotodelt nägusid.
कंप्यूटर फ़ोटो और वीडियो को उस तरह नहीं “देखते”, जैसे लोग देखते हैं. जब आप कोई फ़ोटो देखते हैं, तो आपको अपनी सर्वश्रेष्ठ मित्र अपने घर के सामने खड़ी हुई दिखाई दे सकती है. कंप्यूटर के दृष्टिकोण से, बस वही चित्र डेटा का एक ऐसा समूह है, जिसके रंग गुणों को वह आकार और जानकारी के रूप में समझ सकता है. जबकि एक कंप्यूटर वैसी प्रतिक्रिया नहीं करता, जैसी आप वह फ़ोटो देखने पर करते हैं, फिर भी कंप्यूटर को रंग और आकारों के कुछ नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कंप्यूटर को चेहरे का डिजिटल चित्र बनाने वाले आकारों और रंगों के सामान्य नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. इस प्रक्रिया को चेहरा पहचान के रूप में जाना जाता है और यह ऐसी तकनीक है, जो सड़क दृश्य जैसी उन सेवाओं पर आपकी गोपनीयता की सुरक्षा करने में Google की सहायता करती है, जहां कंप्यूटर उन सभी लोगों के चेहरे पहचानने का प्रयास करते हैं और फिर उन्हें धुंधला कर देते हैं, जो उस सड़क पर खड़े हो सकते हैं, जहां से सड़क दृश्य कार गुज़रती है. यह आपको किसी फ़ोटो या वीडियो को टैग करने का सुझाव देने वाली Google+ फ़ोटो जैसी सेवाओं की सहायता भी करता है, क्योंकि ऐसा लगता है कि उनमें कोई चेहरा मौजूद हो सकता है. चेहरा पहचान से आपको यह पता नहीं चलेगा कि यह किसका चेहरा है, लेकिन यह आपकी फ़ोटो में चेहरे ढूंढने में सहायता कर सकता है.
A számítógép nem úgy „látja” a fotókat és videókat, ahogy az emberek. Ha egy fotóra nézünk, láthatjuk például a legjobb barátunkat a háza előtt állni. A számítógép szempontjából ugyanez a kép csupán egy adathalmaz, amelyet formákként és színértékekkel kapcsolatos információkként értelmez. A számítógép nem úgy reagál a fénykép megnézésekor, mint mi tennénk, ám képes megtanulni egyes szín- és formaminták felismerését. Felismertethetők vele például az olyan gyakori formák és színek, amelyekből egy arc digitális képe felépül. A folyamat arcfelismerésként ismert, és ez a technológia segíti a Google-t az Ön személyes adatainak védelmében az olyan szolgáltatásoknál, mint az Utcakép, ahol a számítógépek próbálják felismerni, majd elhomályosítani az emberek arcát, akik épp az utcán álltak, amikor a képeket készítő autó elhaladt mellettük. A Google+ Fotókhoz hasonló szolgáltatások is ennek a technológiának a segítségével ajánlják fel egy fotó vagy videó felcímkézését, amelyen egy arc szerepel. Az arcfelismerés nem tudja megállapítani, hogy kinek az arcáról van szó, de segít a fotókon található arcok megtalálásában.
Tölvur „sjá“ ekki myndir og myndskeið á sama hátt og fólk. Þegar þú skoðar mynd sérðu ef til vill besta vin þinn fyrir framan húsið sitt. Frá sjónarhóli tölvunnar er sama mynd einfaldlega gagnahrúga sem hún túlkar kannski sem form og upplýsingar um litagildi. Þótt tölvan bregðist ekki við á sama hátt og þú þegar þú sérð myndina er hægt að þjálfa tölvuna til að þekkja tiltekin mynstur lita og forma. Til dæmis væri hægt að þjálfa tölvu til að þekkja algeng mynstur forma og lita sem finna má í stafrænni mynd af andliti. Þetta ferli er þekkt sem andlitsgreining og er sú tækni sem gerir Google kleift að vernda friðhelgi þína í þjónustu á borð við götusýn, þar sem tölvur reyna að finna andlit fólks sem kann að hafa staðið úti á götu þegar bíllinn sem tekur myndir fyrir götusýna ók framhjá og gera þessi andlit óskýr. Þetta er líka það sem hjálpar þjónustu eins og Google+ myndum að stinga upp á að þú merkir mynd eða myndskeið þar sem andlit virðist vera til staðar. Andlitsgreining segir þér ekki andlit hvers er um að ræða en getur hjálpað þér að finna andlit á myndunum þínum.
Komputer tidak "melihat" foto dan video dengan cara yang sama dengan manusia. Saat melihat foto, Anda mungkin melihat sahabat Anda berdiri di depan rumahnya. Dari sudut pandang komputer, gambar yang sama itu hanyalah sekumpulan data yang diinterpretasi sebagai bentuk dan informasi tentang nilai warna. Meskipun komputer tidak akan bereaksi seperti saat Anda melihat foto itu, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola warna dan bentuk tertentu. Misalnya, komputer dapat dilatih untuk mengenali pola bentuk dan warna umum yang membentuk gambar digital suatu wajah. Proses ini disebut sebagai deteksi wajah, dan ini adalah teknologi yang membantu Google melindungi privasi Anda di layanan seperti Street View, tempat komputer mencoba mendeteksi lalu memburamkan wajah siapa pun yang berdiri di jalan ketika mobil Street View lewat. Proses ini juga membantu layanan seperti foto Google+ menyarankan agar Anda memberi tag pada foto atau video karena tampaknya ada wajah yang dikenali. Deteksi wajah tidak akan memberi tahu pemilik wajah itu, tetapi proses ini dapat membantu menemukan wajah di foto-foto Anda.
Datamaskiner kan ikke «se» bilder og videoer på samme måte som mennesker gjør. Når du ser på et bilde, ser du kanskje bestevennen din som står foran huset sitt. For en datamaskin er dette bildet bare en haug med data som tolkes som former og informasjon om fargeverdier. Ettersom en datamaskin ikke reagerer på samme måte som deg når den «ser» dette bildet, kan den trenes opp til å gjenkjenne visse form- og fargemønstre. Datamaskinen kan for eksempel trenes opp til å gjenkjenne vanlige mønstre på former og farger, som utgjør et digitalt bilde av et ansikt. Denne prosessen kalles ansiktsgjenkjenning. Det er en teknologi som hjelper Google med å beskytte personvernet ditt i tjenester som Street View, der datamaskiner prøver å oppdage, for så å utydeliggjøre, ansikter på folk som kan ha stått på gaten idet Street View-bilen kjørte forbi. Det er også denne prosessen som gjør det mulig for tjenester som Google+ Bilder å foreslå at du skal tagge folk i bilder eller videoer, fordi teknologien oppdager at det sannsyligvis er ansikter tilstede. Ansiktsgjenkjenning forteller deg ikke hvem sitt ansikt det er, men bidrar til å finne ansiktene på bildene dine.
Komputery nie „widzą” zdjęć ani filmów tak samo jak ludzie. Kiedy patrzymy na zdjęcie, widzimy naszą najlepszą przyjaciółkę stojącą przed domem. Z punktu widzenia komputera to samo zdjęcie jest tylko zbiorem danych, które może zinterpretować jako kształty oraz informacje dotyczące wartości poszczególnych kolorów. Pomimo innej niż ludzka reakcji na „widok” zdjęcia komputer można tak „wyszkolić”, że będzie rozpoznawać określone wzorce kolorów i kształtów. Na przykład można nauczyć komputer rozpoznawania wspólnych wzorców kształtów i kolorów, z których składa się cyfrowy obraz ludzkiej twarzy. Ten proces nosi nazwę wykrywania twarzy – jest to technologia, która pomaga Google chronić prywatność w serwisach takich jak Street View. Za pomocą komputerów wykrywa się i zamazuje twarze ludzi, którzy znaleźli się w pobliżu przejeżdżających samochodów Street View i zostali uwiecznieni na fotografiach. Technologia znalazła również zastosowanie w usługach takich jak Zdjęcia Google+. Wskazuje ona zdjęcia oraz nagrania wideo, na których mogą znajdować się ludzkie twarze, umożliwiając dodanie do nich tagów. Wykrywanie twarzy nie informuje o tym, czyją twarz wykryto, ale pomaga zlokalizować twarze na posiadanych zdjęciach.
Computerele nu „văd” fotografiile și videoclipurile așa cum le vedem noi. Când vă uitați la o fotografie, poate că o vedeți pe prietena dvs. cea mai bună, în fața casei sale. Din perspectiva unui computer, aceeași imagine înseamnă pur și simplu un set de date pe care le poate interpreta ca forme sau informații despre valorile culorilor. Deși un computer nu va reacționa la fel ca dvs. atunci când vedeți o fotografie, acesta poate fi învățat să recunoască anumite tipare de culori și forme. De exemplu, un computer poate fi învățat să recunoască tiparele obișnuite de forme și culori care alcătuiesc imaginea digitală a unei fețe. Acest proces se numește detectare facială. Este o tehnologie prin care Google vă protejează confidențialitatea în serviciile precum Street View și prin care computerele încearcă să detecteze și să estompeze fețele persoanelor aflate pe stradă în momentul în care a trecut mașina Street View. Această tehnologie ajută și serviciile precum Google+ Foto să vă sugereze să etichetați o fotografie sau un videoclip atunci când acestea par să conțină fețe. Detectarea facială nu va indica persoana în cauză, însă vă poate ajuta să găsiți fețele din fotografii.
Человек и компьютер по-разному воспринимают изображения и видео. Взглянув на фотографию, вы сразу узнаете лучшего друга – даже если снимок не лучшего качества. Для компьютера та же картинка представляет собой данные, из которых можно извлечь информацию о контурах предметов и их цвете. Несмотря на то что у него отсутствуют органы чувств, его можно научить распознавать определенные объекты, в том числе лица. Google использует такую технологию, чтобы обеспечить вашу конфиденциальность. Например, на изображениях просмотра улиц компьютер определяет лица прохожих, попавших в объектив камеры, и размывает их. Также благодаря этой технологии система находит на снимках и в видеороликах Google+ ваших знакомых и предлагает их отметить (хотя и не может сама определить, кто это).
Bilgisayarlar, fotoğraf ve videoları insanlar gibi "görmezler". Bir fotoğrafa baktığınızda, evinin önünde duran en yakın arkadaşınızı görebilirsiniz. Aynı resim, bilgisayarın bakış açısından sadece şekiller ve renk değerlerine ait bilgiler olarak yorumlanabilecek bir veri yığınıdır. Bilgisayar bu fotoğrafı gördüğünde sizin yaptığınız gibi davranmasa da, çeşitli renk ve şekil desenlerini tanımak üzere eğitilebilir. Örneğin, bilgisayar bir yüzün dijital resmini oluşturan ortak şekil ve renk desenlerini tanıyacak biçimde eğitilebilir. Yüz algılama adı verilen bu işlem, Sokak Görünümü arabasının geçişi sırasında bilgisayarların sokakta bulunabilecek kişilerin yüzlerini saptayıp bulanıklaştırmaya çalıştığı Sokak Görünümü gibi hizmetlerde gizliliğinizin korunması için Google'a yardımcı olan teknolojidir. Bu teknoloji, resim veya videoda yüz bulunabileceğini belirleyerek etiketlemenizi öneren Google+ Fotoğraflar gibi hizmetlere de yardımcı olur. Yüz algılama, size yüzün kime ait olduğu bilgisini vermez, ancak fotoğraflarınızdaki yüzleri bulmanıza yardımcı olabilir.
מחשבים לא יכולים "לראות" תמונות וסרטונים כפי שבני אדם רואים אותם. כשאתה מסתכל על תמונה, אתה עשוי לראות את החברה הכי טובה שלך עומדת לפני הבית שלה. מנקודת המבט של מחשב, אותה תמונה היא פשוט אוסף של נתונים שהוא עשוי לפרש כצורות ומידע לגבי ערכים של צבעים. אמנם מחשב לא יגיב כמוך כאשר אתה מתבונן בתמונה, אך ניתן ללמד אותו לזהות תבניות מסוימות של צבע וצורות. לדוגמה, ניתן ללמד מחשב לזהות את התבניות הנפוצות של צורות וצבעים המרכיבים תמונה דיגיטלית של פרצוף. התהליך הזה מוכר כזיהוי פנים, וזו הטכנולוגיה שעוזרת ל-Google להגן על פרטיותך בשירותים כגון Street View, שבהם מחשבים מנסים לזהות ולאחר מכן לטשטש את הפנים של כל האנשים שעמדו ברחוב כאשר הרכב של Street View נסע בו. זו גם הטכנולוגיה שעוזרת לשירותים כגון תמונות Google+‎ להציע לך לתייג תמונה או סרטון, מאחר שנראה שמופיעים בהם פנים. זיהוי הפנים לא יגיד לך למי שייכים הפנים, אך הוא יכול לעזור לך למצוא את הפנים שמופיעים בתמונות שלך.
Datorā fotoattēli un videoklipi tiek uztverti atšķirīgi, nekā tos redz cilvēks. Kad jūs skatāties uz fotoattēlu, jūs redzat, piemēram, savu labāko draugu, kurš stāv mājas priekšā. Datorā šis attēls tiek uztverts kā datu kopa, ko var interpretēt kā formas un informāciju par krāsu vērtībām. Kaut arī dators uz šo fotoattēlu reaģēs citādi nekā jūs, datoru var iestatīt, lai tas atpazītu noteiktus krāsu un formu modeļus. Piemēram, datoru var iestatīt, lai tas atpazītu biežāk sastopamos formu un krāsu modeļus, kas veido sejas digitālo attēlu. Šo procesu sauc par sejas noteikšanu, un tā ir tehnoloģija, kura palīdz Google aizsargāt jūsu konfidencialitāti tādos pakalpojumos kā Ielas attēls, kad dators mēģina atpazīt uz ielām stāvošo cilvēku sejas attēlos, kas pakalpojuma Ielas attēls ietvaros uzņemti no automašīnas, un pēc tam šīs sejas aizmiglo. Pateicoties šai tehnoloģijai, tādos pakalpojumos kā Google+ fotoattēli var arī tikt ieteikts pievienot fotoattēlam vai videoklipam atzīmi, ja datoram šķiet, ka fotoattēlā vai videoklipā varētu būt redzama seja. Izmantojot sejas noteikšanas funkciju, jūs netiksiet informēts par to, kurai personai pieder konkrētā seja, taču šī funkcija palīdzēs atrast sejas jūsu fotoattēlos.
Комп’ютери не "бачать" фотографії та відео, як люди. Коли ви дивитеся на фотографію, ви можете побачити свого найкращого друга перед його будинком. З точки зору комп’ютера таке зображення – просто набір даних, які сприймаються як форми й інформація про значення кольорів. Хоча під час перегляду фотографій комп’ютер не реагує, як людина, його можна навчити розпізнавати певні шаблони кольорів і форм. Наприклад, комп’ютер можна навчити розпізнавати поширені шаблони форм і кольорів, які формують цифрове зображення обличчя. Цей процес відомий як виявлення облич. Ця технологія допомагає Google захищати вашу конфіденційність у таких службах, як Перегляд вулиць, де комп’ютери намагаються виявити та розмити обличчя людей на вулиці, якою рухається автомобіль Перегляду вулиць. Завдяки виявленню облич такі служби, як Google+ Фотографії, можуть пропонувати позначати фотографії чи відео, коли на них імовірно є обличчя. Технологія не визначає, чиє це обличчя, а лише допомагає знайти обличчя на фотографіях.
Kompyuta "hazioni" picha na video kwa njia sawa ambayo watu huona. Unapoangalia picha, unaweza kuona rafiki yako umpendaye amesimama mbele ya nyumba yake. Kwa mtazamo wa kompyuta, picha hiyo moja ni rundo la data ambalo linaweza kutafsiri kama maumbo na maelezo kuhusu uhusiano wa rangi. Ingawa kompyuta haitafanya kama wewe ufanyavyo unapoona picha hiyo, kompyuta inaweza kufunzwa kutambua michoro fulani ya rangi na maumbo. Kwa mfano, kompyuta inaweza kufunzwa kutambua michoro ya kawaida ya maumbo na rangi ambayo inatengeneza picha ya dijitali ya uso. Mchakato huu unajulikana kama ugunduaji wa uso, na ni teknolojia ambayo husaidia Google kulinda faragha yako kwenye huduma kama Street View, ambapo kompyuta hujaribu kugundua na kisha kutia ukungu nyuso za watu ambao wanaweza kuwa wamesimama mtaani wakati gari la Street View linapopita. Ndiyo pia husaidia huduma kama vile Picha za Google+ kupendekeza kwamba uweke lebo kwenye picha au video, kwa kuwa inaonekana kana kwamba kuna uso. Ugunduaji wa uso hautakuambia uso ni wa nani, lakini unaweza kusaidia kutafuta nyuso katika picha zako.
Ordenagailuek ez dituzte argazkiak eta bideoak pertsonek bezala "ikusten". Argazki bat ikusten duzunean, zure lagunik onena ikusiko duzu bere etxearen aurrean, esaterako. Ordenagailuaren ikuspuntutik, aldiz, irudi hori kolore eta formei buruzko datu mordoa baino ez da. Ordenagailua, argazkiaren aurrean zuk bezala erreakzionatzeko gai ez bada ere, koloreen eta formen eredu jakin batzuk ezagutzeko treba daiteke. Adibidez, aurpegien irudi digitala osatzen dituzten formen eta koloreen ereduak hautemateko treba daiteke ordenagailua. Prozesu horri "aurpegien hautematea" deritzo eta Google-ri erabiltzaileen pribatutasuna babesten laguntzen dio Street View bezalako zerbitzuetan, horrela, ordenagailuek Street View autotik gertu egon litezkeen pertsonen aurpegiak hauteman eta lausotu egin baititzake. Google+ Argazkiak bezalako zerbitzuetan ere, bideoak edo argazkiak etiketatzeko iradokizunak egiten ditu, aurpegiak daudela iruditzen bazaio. Aurpegien hautemateak ez du zehazten aurpegia norena den, baina argazkietako aurpegiak aurkitzen lagun dezake.
Os ordenadores non "ven" as fotos e os vídeos do mesmo xeito que as persoas. Cando unha persoa mira unha foto ou un vídeo, pode ver a súa mellor amiga de pé diante da súa casa. Desde o punto de vista dun ordenador, esa imaxe non é máis que unha morea de datos que pode interpretar como formas e información sobre valores de cores. Un ordenador non reaccionará como unha persoa cando ve unha foto, pero é posible preparalo para recoñecer patróns de formas e cores determinados. Por exemplo, é posible preparar un ordenador para que recoñeza os patróns comúns das formas e as cores que compoñen a imaxe dixital dunha cara. Este proceso coñécese como detección facial e é a tecnoloxía que axuda a Google a protexer a privacidade das persoas en servizos como Street View, onde os ordenadores tratan de detectar as caras, que despois difuminan, das persoas que están na rúa cando pasa o coche de Street View. Tamén axuda a servizos como as fotos de Google+ para que se poidan etiquetar fotos e vídeos cando apareza unha cara neles. A detección facial non indica a quen pertencen as caras, pero pode axudar a encontralas nas fotos.
જે રીતે લોકો ફોટાઓ અને વિડિઓઝ જુએ છે તે રીતે કમ્પ્યુટર્સ "જોતાં" નથી. જ્યારે તમે કોઈ ફોટો જુઓ છો, ત્યારે તમને તમારી ખાસ સખી તેણીના ઘર પાસે ઉભેલી દેખાઈ શકે છે. કોઈ કમ્પ્યુટરના પરિપ્રેક્ષ્યથી, તે સમાન છબી ફક્ત ડેટાનો એક જથ્થો છે જેને તે આકાર અને રંગ મૂલ્યો વિશેની માહિતી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે. જો કે કમ્પ્યુટર તમે જ્યારે તે ફોટો જુઓ છો ત્યારે તમારી જેમ પ્રતિક્રિયા કરતું નથી, કમ્પ્યુટરને રંગ અને આકારોના અમુક નમૂનાને ઓળખવા માટે તાલીમ આપી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, કમ્પ્યુટરને ચહેરાની ડિજિટલ છબી બનાવતાં આકારો અને રંગોના સામાન્ય નમૂનાને ઓળખવા માટે તાલીમ આપી શકાય છે. આ પ્રક્રિયા ચહેરાની શોધ તરીકે ઓળખાય છે અને તે એ તકનીક છે જે સેવાઓ પર તમારી ગોપનીયતાને સુરક્ષિત કરવામાં Google ની સહાય કરે છે, જેમ કે ગલી દૃશ્ય, જ્યાં કમ્પ્યુટર્સ શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે અને પછી ગલી દૃશ્ય કાર જ્યાંથી જાય છે તે ગલી પર ઊભા હોઈ શકે છે તે કોઈપણ લોકોના ચહેરાઓને ઝાંખા કરી શકે છે. તે એ પણ છે જે Google+ ફોટાઓ જેવી સેવાઓને સૂચવવામાં સહાય કરે છે કે તમે કોઈ ફોટો અથવા વિડિઓ ટેગ કરી છે, એવું લાગતું હોવાથી કે ત્યાં ચહેરો ઉપસ્થિત હોઈ શકે છે. ચહેરાની શોધ તમને જણાવશે નહીં કે તે કોનો ચહેરો છે, પરંતુ તે તમારા ફોટાઓમાંના ચહેરાઓને શોધવામાં સહાય કરી શકે છે.
ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಪೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು “ವೀಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ”. ನೀವು ಫೋಟೋವೊಂನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅದರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಆತ್ಮೀಯ ಸ್ನೇಹಿತರೊಬ್ಬರು ತಮ್ಮ ಮನೆಯ ಮುಂದೆ ನಿಂತಿರುವುದು ನಿಮಗೆ ಕಾಣಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪಾಲಿಗೆ ಅದು, ಚಿತ್ರವು ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸರಳ ಗುಂಪಾಗಿರಬಹುದು. ಆ ಫೋಟೋವನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದಾಗ ನೀವು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸದಿದ್ದರೂ, ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಆಕಾರಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾಡುವಂತಹ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೌಖಿಕ ಪತ್ತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲುವಲ್ಲಿ Google ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಕಾರು ಚಲಿಸಿದಂತೆ ಗಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿ ನಿಂತಿರುವ ಜನರ ಮುಖಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಿ ನಂತರ ಮಸುಕುಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಮುಖ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ Google+ ಫೋಟೋಗಳಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಫೋಟೋ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಂತೆಯೂ ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೌಖಿಕ ಪತ್ತೆಯು ಈ ಮುಖವು ಯಾರದ್ದೆಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿರುವ ಮುಖಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
लोक पाहतात त्याच प्रकारे संगणक फोटो आणि व्हिडिओ “पाहत” नाही. आपण एक फोटो पाहता तेव्हा आपण कदाचित आपल्या जीवलग मैत्रीणीस तिच्या घरासमोर उभी असलेली पाहू शकता. एका संगणकाच्या दृष्टीने तिच प्रतिमा डेटाचा फक्त एक गुच्छ आहे ज्याचा अर्थ ते आकार आणि रंग मूल्यांबद्दलची माहिती म्हणून लावू शकते. आपण तो फोटो पाहता तेव्हा आपण करता त्यासारखी प्रतिक्रिया संगणक देत नाही, संगणकाला रंग आणि आकृत्यांचे विशिष्ट नमुने ओळखण्यासाठी प्रशिक्षण दिले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, चेहर्‍याची एक डिजिटल प्रतिमा बनविण्यासाठी संगणकास आकार आणि रंगांचे समान नमुने ओळखण्यासाठी प्रशिक्षण दिले जाऊ शकते. या प्रक्रियेस चेहरा ओळखणे असे संबोधले जाते आणि हे असे तंत्रज्ञान आहे की ते मार्ग दृश्य सारख्या सेवांवरील आपली गोपनीयता संरक्षित करण्यात Google ला मदत करते, जिथे संगणक मार्ग दृश्य म्हणून कार चालविली जाऊन रस्त्यावर उभ्या असलेल्या कोणत्याही लोकांचे चेहरे ओळखण्याचा आणि त्यानंतर ते अस्पष्ट करण्याचा प्रयत्न करतात. एखादा चेहरा समोर असल्यासारखे वाटत असल्यास, आपण एक फोटो किंवा व्हिडिओ टॅग करा असे सुचविणार्‍या Google+ फोटो सारख्या सेवांची मदत देखील ते करते. हा चेहरा कोणाचा आहे हे चेहरा ओळखणे आपल्याला सांगणार नाही, परंतु ते आपल्या फोटोंमधील चेहरे शोधण्यासाठी मदत करू शकते.
కంప్యూటర్‌లు ఫోటోలు మరియు వీడియోలను మానవులు చూసిన విధంగానే "చూడవు". మీరు ఒక ఫోటోను చూసినప్పుడు, మీ ఆప్త మిత్రురాలు తన ఇంటి ముందు నిలబడి ఉండటాన్ని గమనిస్తారు. అదే చిత్రం కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఆకారాలు మరియు రంగు స్థాయిల గురించి సమాచారాన్ని వివరించే ఒక డేటా సమూహం. ఆ ఫోటోను చూసినప్పుడు మీరు ప్రతిస్పందించినట్లుగా కంప్యూటర్ చేయదు, నిర్దిష్ట రంగు మరియు ఆకారాల నమూనాలను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ముఖం యొక్క డిజిటల్ చిత్రాన్ని రూపొందించే సాధారణ ఆకారాలు మరియు రంగుల నమూనాలను గుర్తించడం కోసం కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఈ విధానాన్ని ముఖ శోధన అంటారు మరియు ఈ సాంకేతికత వీధి వీక్షణ వంటి సేవల్లో మీ గోప్యతను రక్షించడంలో Googleకు సహాయపడుతుంది, కంప్యూటర్‌లు వీధి వీక్షణ కారును నడుపుతున్నప్పుడు వీధిలో నిల్చుని ఉన్న ఎవరైనా వ్యక్తుల ముఖాలను గుర్తించడానికి ప్రయత్నించి, ఆపై మసకగా చేస్తాయి. ఒక ఫోటో లేదా వీడియోలో ముఖం ఉన్నట్లు భావించినప్పుడు దాన్ని ట్యాగ్ చేయమని మీకు సూచనలిచ్చే Google+ ఫోటోలు వంటి సేవలకు కూడా ఇదే సహాయపడుతుంది. ముఖ శోధన ఆ ముఖం ఎవరిదో మీకు తెలియజేయదు, కానీ ఇది మీ ఫోటోల్లోని ముఖాలను కనుగొనడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
ആളുകൾ കാണുന്നത് പോലെയല്ല കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഫോട്ടോകളും വീഡിയോകളും "കാണുന്നത്". നിങ്ങൾ ഒരു ഫോട്ടോ നോക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത സുഹൃത്ത് അവളുടെ വീടിന് മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് കാണാനായേക്കും. അതേ ചിത്രം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ കാഴ്‌ചപ്പാടിൽ വർണ്ണ മൂല്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ആകൃതികളും വിവരങ്ങളും നൽകുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റ മാത്രമായിരിക്കും. ആ ഫോട്ടോ കാണുമ്പോ‌ൾ നിങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്ന പോലെ കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രതികരിക്കില്ലെന്നിരിക്കെ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രത്യേക പാറ്റേണുകളിലുള്ള വർണ്ണങ്ങളും ആകൃതികളും തിരിച്ചറിയാനാണ് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മുഖത്തിന്റെ ഡിജിറ്റൽ ചിത്രം നിർമ്മിക്കാനായി പ്രത്യേക പാറ്റേണുകളിലുള്ള ആകൃതികളും വർണ്ണങ്ങളും തിരിച്ചറിയാനായിരിക്കാം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഈ പ്രക്രിയ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് Google-നെ സ്‌ട്രീറ്റ് കാഴ്‌ച പോലുള്ള സേവനങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നത്, സ്‌ട്രീറ്റ് കാഴ്‌ച കാർ പോകുമ്പോൾ തെരുവിൽ നിൽക്കുന്ന ആളുകളുടെ മുഖം കണ്ടെത്തി മങ്ങിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇതുപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു മുഖമെങ്കിലും ഉണ്ടെന്നുതോന്നുന്ന ഫോട്ടോയോ വീഡിയോയോ ടാഗുചെയ്യാൻ നിങ്ങളോട് നിർദ്ദേശിക്കാനും Google+ ഫോട്ടോകൾ പോലുള്ള സേവനങ്ങളെ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. മുഖം കണ്ടെത്തൽ ഇത് ആരുടെ മുഖമാണെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയില്ല, പക്ഷേ ഇതിന് നിങ്ങളുടെ ഫോട്ടോകളിലെ മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
  8 Résultats www.google.ad  
Aunque un ordenador no reaccionará igual que tú al ver esa foto, puede entrenarse para reconocer determinados patrones de colores y formas. Por ejemplo, se puede entrenar un ordenador para que reconozca los patrones comunes de las formas y de los colores que componen la imagen digital de un rostro.
Les ordinateurs ne "voient" pas les photos et les vidéos de la même manière que les humains. En regardant une photo, vous verrez peut-être votre meilleure amie debout devant chez elle. D'un point de vue informatique, cette même image n'est qu'un ensemble de données que l'ordinateur peut interpréter comme des formes et des valeurs de couleur. Même si un ordinateur ne réagit pas comme vous face à cette photo, il peut toutefois être entraîné à reconnaître certains motifs de couleur et certaines formes. Ainsi, un ordinateur peut-il apprendre à reconnaître les motifs de formes et de couleurs qui constituent une image numérique d'un visage. Ce processus de détection de visages est la technologie qui aide Google à protéger votre vie privée sur des services tels que Street View, sur lesquels les ordinateurs tentent de détecter, puis de flouter les visages de toutes les personnes susceptibles de se trouver sur les routes que parcourt la voiture Street View. C'est cette même technologie qui permet à des services comme Google+ Photos de vous suggérer d'ajouter un tag à une photo ou à une vidéo lorsqu'un visage semble y apparaître. La détection de visages ne vous indique pas qui apparaît sur les images, mais peut vous aider à rechercher les visages dans vos photos.
I computer non "vedono" le foto e i video come fanno le persone. Quando guardi una foto, potresti vedere la tua migliore amica in piedi di fronte a casa sua. Dal punto di vista di un computer, quella stessa immagine è semplicemente un insieme di dati che può interpretare come forme e informazioni sui valori cromatici. Anche se non reagisce come te quando vedi quella foto, un computer può essere addestrato a riconoscere determinati pattern di forme e colori. Ad esempio, un computer può essere addestrato a riconoscere i pattern comuni di forme e colori che compongono l'immagine digitale di un volto. Questo processo è noto come rilevamento facciale ed è la tecnologia che aiuta Google a proteggere la tua privacy su servizi come Street View, dove i computer tentano di rilevare e poi sfocano i volti di tutte le persone che erano presenti per strada mentre passava l'auto di Street View. Questa tecnologia supporta anche servizi quali Foto Google+ nel suggerire di taggare una foto o un video quando rilevano che potrebbe essere presente un volto. Il rilevamento facciale non indica di chi è il volto, ma può aiutarti a trovare i volti nelle tue foto.
تختلف طريقة تعرف أجهزة الكمبيوتر على الصور ومقاطع الفيديو عن طريقة تعرف الأشخاص عليها. عند تأمل صورة، ربما ترى أفضل أصدقائك يجلس أمام منزله. ومن منظور الكمبيوتر، هذه الصورة ليست إلا مجموعة بيانات يمكن تفسيرها كأشكال ومعلومات عن قيم الألوان. ونظرًا لاختلاف طريقة تفاعل الكمبيوتر عن طريقة تفاعلك عند مشاهدة تلك الصورة، يمكن تدريب جهاز الكمبيوتر على التعرف على أنماط معينة من الألوان والأشكال. فعلى سبيل المثال، ربما يكون الكمبيوتر مدربًا على التعرف على أنماط شائعة من الأشكال والألوان، تشكّل صورة رقمية لوجه ما. هذه العملية معروفة باسم اكتشاف الوجه، وهي التقنية التي تساعد Google في الحفاظ على خصوصيتك في خدمات كالتجوّل الافتراضي، والتي من خلالها تحاول أجهزة الكمبيوتر اكتشاف وجوه أي أشخاص ربما كانوا يقفون في الشارع أثناء مرور سيارة التجوّل الافتراضي، ومن ثم تعمل على جعلها غير واضحة المعالم. كما أن هذه العملية تساعد خدمات كصور Google+‎ في اقتراح وضع علامة على صورة أو فيديو، نظرًا لظهور ما قد يشبه وجهًا ما في هذه الصورة أو الفيديو. لن تبلغك ميزة اكتشاف الوجه بالشخص الذي يمثله هذا الوجه، ولكن يمكن أن تساعدك في العثور على الوجوه في صورك.
Οι υπολογιστές δεν "βλέπουν" τις φωτογραφίες και τα βίντεο με τον ίδιο τρόπο με τους ανθρώπους. Όταν κοιτάτε μια φωτογραφία, ενδέχεται να βλέπετε τον καλύτερό σας φίλο να στέκεται μπροστά στο σπίτι του. Από την πλευρά του υπολογιστή, η ίδια εικόνα αποτελεί απλώς ένα σύνολο δεδομένων που μπορεί να ερμηνεύσει ως σχήματα και πληροφορίες σχετικά με τις τιμές των χρωμάτων. Ενώ η αντίδραση του υπολογιστή δεν είναι η ίδια με τη δική σας στη θέα αυτής της φωτογραφίας, ένας υπολογιστής μπορεί να εκπαιδευτεί έτσι ώστε να αναγνωρίζει ορισμένα μοτίβα χρωμάτων και σχημάτων. Για παράδειγμα, ένας υπολογιστής μπορεί να εκπαιδευτεί έτσι ώστε να αναγνωρίζει τα συνηθισμένα μοτίβα σχημάτων και χρωμάτων από τα οποία αποτελείται η ψηφιακή εικόνα ενός προσώπου. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως ανίχνευση προσώπου και αποτελεί την τεχνολογία η οποία βοηθά την Google να προστατεύσει το απόρρητό σας σε υπηρεσίες όπως το Street View, όπου οι υπολογιστές επιχειρούν να ανιχνεύσουν και, στη συνέχεια, να θολώσουν τα πρόσωπα των ατόμων που ενδέχεται να στέκονται στο δρόμο καθώς περνά το αυτοκίνητο του Street View. Αποτελεί επίσης την τεχνολογία που διευκολύνει υπηρεσίες όπως οι Φωτογραφίες Google+ να σας προτείνουν να προσθέσετε ετικέτα σε μια φωτογραφία ή βίντεο, καθώς φαίνεται ότι μπορεί να περιλαμβάνει ένα πρόσωπο. Η Ανίχνευση προσώπου δεν μπορεί να σας υποδείξει σε ποιον ανήκει το πρόσωπο, αλλά μπορεί να σας διευκολύνει να εντοπίσετε τα πρόσωπα στις φωτογραφίες σας.
Computers 'zien' foto's en video's niet op dezelfde manier als mensen. Wanneer u naar een foto kijkt, ziet u wellicht uw beste vriendin voor haar huis staan. Vanuit het perspectief van een computer is diezelfde foto simpelweg een hoop gegevens die worden geïnterpreteerd als vormen en informatie over kleurwaarden. Hoewel een computer niet als u reageert bij het bekijken van die foto, kan een computer worden getraind om bepaalde patronen van kleuren en vormen te herkennen. Een computer kan bijvoorbeeld worden getraind om de algemene patronen van vormen en kleuren te herkennen waaruit een digitale afbeelding van een gezicht is opgemaakt. Dit proces staat bekend als gezichtsdetectie en is de technologie waarmee Google uw privacy kan beschermen in services zoals Street View. Hierbij proberen computers gezichten van mensen te detecteren en te vervagen, die mogelijk in die straat stonden toen de auto van Street View voorbij reed. Gezichtsdetectie is ook nuttig voor services zoals Google+ Foto's, waarbij wordt voorgesteld een foto of video te taggen, omdat er waarschijnlijk een gezicht op staat. Gezichtsdetectie vertelt u niet wiens gezicht het is, maar dit proces kan u helpen de gezichten in uw foto's te vinden.
رایانه‌ها تصاویر و عکس‌ها را مانند آدم‌ها «نمی‌بینند». وقتی به عکسی نگاه می‌کنید، ممکن است بهترین دوست خود را در حالی که جلوی خانه‌اش ایستاده ببینید. از دیدگاه رایانه، این تصویر تنها یک بسته داده‌ است که رایانه آن را به عنوان اشکال و اطلاعات مربوط به مقادیر رنگ تفسیر می‌کند. با وجود این که واکنش رایانه در هنگام دیدن عکس مانند واکنش شما نیست، می‌توان آن را چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای خاص رنگ و شکل را تشخیص دهد. به عنوان مثال، رایانه را می‌توان چنان برنامه‌ریزی کرد که الگوهای مشترک اشکال و رنگ‌های تشکیل دهنده تصویر دیجیتالی چهره را تشخیص دهد. این پردازش به عنوان تشخیص چهره شناخته می‌شود و فناوری‌ای است که به Google کمک می‌کند از حریم خصوصی شما در خدماتی نظیر نمای خیابان محافظت کند؛ در این خدمات رایانه‌ها سعی می‌کنند چهره‌ اشخاصی را که ممکن است هنگام عبور خودروی متعلق به نمای خیابان در خیابان ایستاده‌ باشند تشخیص داده و تار کنند. همچنین این همان چیزی است که به خدماتی مانند عکس‌های Google+‎ کمک می‌کند تا هنگامی که به نظر می‌رسد چهره‌ای قابل تشخیص باشد نشان کردن آن عکس یا ویدیو را پیشنهاد دهند. تشخیص چهره به شما نمی‌گوید این چهره متعلق به چه کسی است اما کمک می‌کند چهره‌ها را در عکس‌هایتان پیدا کنید.
Компютрите не „виждат“ снимките и видеоклиповете по същия начин както хората. Когато гледате снимка, вие може да виждате най-добрия си приятел, застанал пред къщата си. От гледната точка на компютър същото изображение представлява просто група данни, които може да интерпретира като форми и информация за цветовите стойности. Въпреки че компютърът няма да реагира като вас, когато види снимката, може да бъде научен да разпознава определени цветове и форми – например обичайните елементи, които присъстват в цифровото изображение на лице. Този процес е известен като откриване на лица и това е технологията, която помага на Google да защитава поверителността ви в услуги като Street View, където компютрите се опитват да откриват и след това да замъгляват лицата на всички хора, които може да са били на улицата при преминаването на автомобила ни. Също така с нейна помощ услуги като Google+ Снимки ви предлагат да маркирате снимка или видеоклип, тъй като евентуално там може да има лице. Функцията за откриване на лица няма да ви посочи чие е дадено лице, но може да ви помогне да ги намирате в снимките си.
Računala ne "vide" fotografije i videozapise na isti način kao i ljudi. Kada vi pogledate fotografiju, možda ćete vidjeti svoju najbolju prijateljicu kako stoji ispred svoje kuće. Iz perspektive računala ta ista slika jednostavno predstavlja skup podataka koje ono može tumačiti kao oblike i informacije o vrijednostima boja. Premda neće reagirati poput vas kad vidite tu fotografiju, računalo je moguće uvježbati da prepoznaje određene uzorke boje i oblika. Računalo se, primjerice, može uvježbati da prepoznaje uobičajene uzorke oblika i boja koji sačinjavaju digitalnu sliku lica. Taj se postupak naziva otkrivanje lica i Google se tom tehnologijom služi za zaštitu vaše privatnosti na uslugama kao što je Street View, pri čemu računala pokušavaju otkriti i potom zamutiti lica osoba koje su se možda nalazile na ulici dok je prolazio automobil usluge Street View. Na toj se tehnologiji također temelje prijedlozi usluga, primjerice Google+ fotografija, za označavanje fotografija ili videozapisa kada se čini da se na njima nalazi nečije lice. Otkrivanje lica neće vam otkriti o čijem se licu radi, ali vam može olakšati pronalaženje lica na fotografijama.
En computer "ser" ikke billeder og video på samme måde, som et menneske gør. Når du ser på et billede, ser du måske din bedste ven stå foran et hus. Det samme billede, set fra en computers perspektiv, er blot en masse data, som kan fortolkes som former og oplysninger om farveværdier. En computer reagerer ganske vist ikke som dig, når du ser på et billede, men den kan trænes til at genkende bestemte mønstre af farver og former. For eksempel kan en computer lære at genkende de almindelige mønstre i form af former og farver, der tilsammen udgør et digitalt billede af et ansigt. Processen kaldes ansigtsregistrering, og det er den samme teknologi, der hjælper Google med at beskytte dit privatliv på tjenester som Street View. Her prøver computere at registrere og derefter sløre ansigter på alle de mennesker, der tilfældigvis har stået på gaden, netop som Street View-bilen er kørt forbi. Det er også denne teknologi, der hjælper tjenester som Google+ Fotos med at foreslå, at du tagger et billede eller en video, hvis det ser ud som om, der er et ansigt. Ansigtsregistrering fortæller dig ikke, hvem ansigtet tilhører, men kan hjælpe dig med at lokalisere ansigterne på dine billeder.
कंप्यूटर फ़ोटो और वीडियो को उस तरह नहीं “देखते”, जैसे लोग देखते हैं. जब आप कोई फ़ोटो देखते हैं, तो आपको अपनी सर्वश्रेष्ठ मित्र अपने घर के सामने खड़ी हुई दिखाई दे सकती है. कंप्यूटर के दृष्टिकोण से, बस वही चित्र डेटा का एक ऐसा समूह है, जिसके रंग गुणों को वह आकार और जानकारी के रूप में समझ सकता है. जबकि एक कंप्यूटर वैसी प्रतिक्रिया नहीं करता, जैसी आप वह फ़ोटो देखने पर करते हैं, फिर भी कंप्यूटर को रंग और आकारों के कुछ नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कंप्यूटर को चेहरे का डिजिटल चित्र बनाने वाले आकारों और रंगों के सामान्य नमूनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है. इस प्रक्रिया को चेहरा पहचान के रूप में जाना जाता है और यह ऐसी तकनीक है, जो सड़क दृश्य जैसी उन सेवाओं पर आपकी गोपनीयता की सुरक्षा करने में Google की सहायता करती है, जहां कंप्यूटर उन सभी लोगों के चेहरे पहचानने का प्रयास करते हैं और फिर उन्हें धुंधला कर देते हैं, जो उस सड़क पर खड़े हो सकते हैं, जहां से सड़क दृश्य कार गुज़रती है. यह आपको किसी फ़ोटो या वीडियो को टैग करने का सुझाव देने वाली Google+ फ़ोटो जैसी सेवाओं की सहायता भी करता है, क्योंकि ऐसा लगता है कि उनमें कोई चेहरा मौजूद हो सकता है. चेहरा पहचान से आपको यह पता नहीं चलेगा कि यह किसका चेहरा है, लेकिन यह आपकी फ़ोटो में चेहरे ढूंढने में सहायता कर सकता है.
A számítógép nem úgy „látja” a fotókat és videókat, ahogy az emberek. Ha egy fotóra nézünk, láthatjuk például a legjobb barátunkat a háza előtt állni. A számítógép szempontjából ugyanez a kép csupán egy adathalmaz, amelyet formákként és színértékekkel kapcsolatos információkként értelmez. A számítógép nem úgy reagál a fénykép megnézésekor, mint mi tennénk, ám képes megtanulni egyes szín- és formaminták felismerését. Felismertethetők vele például az olyan gyakori formák és színek, amelyekből egy arc digitális képe felépül. A folyamat arcfelismerésként ismert, és ez a technológia segíti a Google-t az Ön személyes adatainak védelmében az olyan szolgáltatásoknál, mint az Utcakép, ahol a számítógépek próbálják felismerni, majd elhomályosítani az emberek arcát, akik épp az utcán álltak, amikor a képeket készítő autó elhaladt mellettük. A Google+ Fotókhoz hasonló szolgáltatások is ennek a technológiának a segítségével ajánlják fel egy fotó vagy videó felcímkézését, amelyen egy arc szerepel. Az arcfelismerés nem tudja megállapítani, hogy kinek az arcáról van szó, de segít a fotókon található arcok megtalálásában.
Datamaskiner kan ikke «se» bilder og videoer på samme måte som mennesker gjør. Når du ser på et bilde, ser du kanskje bestevennen din som står foran huset sitt. For en datamaskin er dette bildet bare en haug med data som tolkes som former og informasjon om fargeverdier. Ettersom en datamaskin ikke reagerer på samme måte som deg når den «ser» dette bildet, kan den trenes opp til å gjenkjenne visse form- og fargemønstre. Datamaskinen kan for eksempel trenes opp til å gjenkjenne vanlige mønstre på former og farger, som utgjør et digitalt bilde av et ansikt. Denne prosessen kalles ansiktsgjenkjenning. Det er en teknologi som hjelper Google med å beskytte personvernet ditt i tjenester som Street View, der datamaskiner prøver å oppdage, for så å utydeliggjøre, ansikter på folk som kan ha stått på gaten idet Street View-bilen kjørte forbi. Det er også denne prosessen som gjør det mulig for tjenester som Google+ Bilder å foreslå at du skal tagge folk i bilder eller videoer, fordi teknologien oppdager at det sannsyligvis er ansikter tilstede. Ansiktsgjenkjenning forteller deg ikke hvem sitt ansikt det er, men bidrar til å finne ansiktene på bildene dine.
Computerele nu „văd” fotografiile și videoclipurile așa cum le vedem noi. Când vă uitați la o fotografie, poate că o vedeți pe prietena dvs. cea mai bună, în fața casei sale. Din perspectiva unui computer, aceeași imagine înseamnă pur și simplu un set de date pe care le poate interpreta ca forme sau informații despre valorile culorilor. Deși un computer nu va reacționa la fel ca dvs. atunci când vedeți o fotografie, acesta poate fi învățat să recunoască anumite tipare de culori și forme. De exemplu, un computer poate fi învățat să recunoască tiparele obișnuite de forme și culori care alcătuiesc imaginea digitală a unei fețe. Acest proces se numește detectare facială. Este o tehnologie prin care Google vă protejează confidențialitatea în serviciile precum Street View și prin care computerele încearcă să detecteze și să estompeze fețele persoanelor aflate pe stradă în momentul în care a trecut mașina Street View. Această tehnologie ajută și serviciile precum Google+ Foto să vă sugereze să etichetați o fotografie sau un videoclip atunci când acestea par să conțină fețe. Detectarea facială nu va indica persoana în cauză, însă vă poate ajuta să găsiți fețele din fotografii.
Računalniki fotografij ali videoposnetkov ne »vidijo« na enak način kot ljudje. Ko pogledate fotografijo, lahko na primer vidite najboljšo prijateljico, ki stoji pred hišo. Z vidika računalnika je slika zgolj skupek podatkov, ki jih lahko računalnik obravnava kot oblike in podatke o barvnih vrednostih. Računalnik ne bo odzval enako kot človek, ko vidi neko fotografijo, vendar se lahko nauči, da prepozna nekatere vzorce barv ali oblik. Računalnik lahko na primer naučimo, da prepozna splošne vzorce oblik in barv, ki sestavljajo digitalno sliko obraza. Ta postopek, imenovan zaznavanje obrazov, je tehnologija, ki Googlu pomaga zaščititi vašo zasebnost v storitvah, kot je Pogled ulic ter v katerih poskušajo računalniki zaznati in zamegliti obraze vseh ljudi, ki so lahko bili na ulici, ko se je mimo pripeljal snemalni avtomobil za Pogled ulic. Uporabljajo ga tudi storitve, kot je storitev Google+ Fotografije, ko predlagajo, da označite fotografijo ali videoposnetek, ker je videti, da je morda na njem obraz. Z zaznavanjem obrazov ne morete ugotoviti, čigav obraz je na neki sliki, vendar vam lahko pomaga najti obraze na fotografijah.
Datorer "ser" inte bilder och videor på samma sätt som människor gör. När du tittar på en bild kanske du ser din bästa vän stå framför sitt hus. Ur en dators perspektiv är samma bild bara en massa uppgifter som den kan tolka som former och information om färgvärden. Även om en dator inte reagerar som du gör när du ser bilden kan en dator tränas att känna igen vissa mönster som består av färg och form. Till exempel kan en dator tränas att känna igen de vanligaste mönstren för former och färger som utgör en digital bild av ett ansikte. Den här processen kallas ansiktsidentifiering, och det är med hjälp av den här tekniken som Google skyddar din integritet i tjänster som Street View, där datorer försöker upptäcka och sedan sudda ut ansiktena på personer som fanns på gatan när Street View-bilen körde förbi. Det är också med hjälp av den här tekniken som tjänster som Google+ Foton föreslår att du taggar en bild eller video, eftersom det verkar som om det kan finnas ett ansikte där. Du får inte reda på vems ansikte det är med ansiktidentifiering men funktionen kan upptäcka ansikten på dina foton.
คอมพิวเตอร์ไม่ได้ "เห็น" ภาพและวิดีโอในลักษณะเดียวกับที่คนเห็น เมื่อคุณมองไปที่ภาพ คุณอาจเห็นเพื่อนสนิทของคุณยืนอยู่หน้าบ้านของเธอ จากมุมมองของคอมพิวเตอร์ ภาพเดียวกันนี้เป็นเพียงกลุ่มข้อมูลที่คอมพิวเตอร์อาจตีความเป็นรูปทรงและข้อมูลเกี่ยวกับค่าสี แม้ว่าคอมพิวเตอร์จะไม่ทำปฏิกิริยาเช่นเดียวกับที่คุณทำเมื่อคุณเห็นภาพนั้น คอมพิวเตอร์สามารถถูกฝึกให้จดจำรูปแบบบางอย่างของสีและรูปทรงได้ ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์อาจถูกฝึกให้จดจำรูปแบบทั่วไปของรูปทรงและสีที่ประกอบขึ้นเป็นภาพดิจิทัลของใบหน้า กระบวนการนี้เป็นที่รู้จักในชื่อว่าการตรวจจับใบหน้าและเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ Google สามารถปกป้องความเป็นส่วนตัวของคุณในบริการต่างๆ อย่างเช่น สตรีทวิว ซึ่งคอมพิวเตอร์พยายามที่จะตรวจจับแล้วเบลอใบหน้าของบุคคลใดๆ ที่อาจกำลังยืนอยู่บนถนนในขณะที่รถสตรีทวิวขับผ่าน นอกจากนี้ ยังเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้บริการอย่าง Google+ รูปภาพแนะนำให้คุณติดแท็กภาพหรือวิดีโอได้ เนื่องจากดูเหมือนว่าอาจมีใบหน้าปรากฏอยู่ การตรวจจับใบหน้าจะไม่บอกคุณว่าผู้ที่เป็นเจ้าของใบหน้าคือใคร แต่จะสามารถช่วยหาใบหน้าในภาพได้
Bilgisayarlar, fotoğraf ve videoları insanlar gibi "görmezler". Bir fotoğrafa baktığınızda, evinin önünde duran en yakın arkadaşınızı görebilirsiniz. Aynı resim, bilgisayarın bakış açısından sadece şekiller ve renk değerlerine ait bilgiler olarak yorumlanabilecek bir veri yığınıdır. Bilgisayar bu fotoğrafı gördüğünde sizin yaptığınız gibi davranmasa da, çeşitli renk ve şekil desenlerini tanımak üzere eğitilebilir. Örneğin, bilgisayar bir yüzün dijital resmini oluşturan ortak şekil ve renk desenlerini tanıyacak biçimde eğitilebilir. Yüz algılama adı verilen bu işlem, Sokak Görünümü arabasının geçişi sırasında bilgisayarların sokakta bulunabilecek kişilerin yüzlerini saptayıp bulanıklaştırmaya çalıştığı Sokak Görünümü gibi hizmetlerde gizliliğinizin korunması için Google'a yardımcı olan teknolojidir. Bu teknoloji, resim veya videoda yüz bulunabileceğini belirleyerek etiketlemenizi öneren Google+ Fotoğraflar gibi hizmetlere de yardımcı olur. Yüz algılama, size yüzün kime ait olduğu bilgisini vermez, ancak fotoğraflarınızdaki yüzleri bulmanıza yardımcı olabilir.
מחשבים לא יכולים "לראות" תמונות וסרטונים כפי שבני אדם רואים אותם. כשאתה מסתכל על תמונה, אתה עשוי לראות את החברה הכי טובה שלך עומדת לפני הבית שלה. מנקודת המבט של מחשב, אותה תמונה היא פשוט אוסף של נתונים שהוא עשוי לפרש כצורות ומידע לגבי ערכים של צבעים. אמנם מחשב לא יגיב כמוך כאשר אתה מתבונן בתמונה, אך ניתן ללמד אותו לזהות תבניות מסוימות של צבע וצורות. לדוגמה, ניתן ללמד מחשב לזהות את התבניות הנפוצות של צורות וצבעים המרכיבים תמונה דיגיטלית של פרצוף. התהליך הזה מוכר כזיהוי פנים, וזו הטכנולוגיה שעוזרת ל-Google להגן על פרטיותך בשירותים כגון Street View, שבהם מחשבים מנסים לזהות ולאחר מכן לטשטש את הפנים של כל האנשים שעמדו ברחוב כאשר הרכב של Street View נסע בו. זו גם הטכנולוגיה שעוזרת לשירותים כגון תמונות Google+‎ להציע לך לתייג תמונה או סרטון, מאחר שנראה שמופיעים בהם פנים. זיהוי הפנים לא יגיד לך למי שייכים הפנים, אך הוא יכול לעזור לך למצוא את הפנים שמופיעים בתמונות שלך.
Комп’ютери не "бачать" фотографії та відео, як люди. Коли ви дивитеся на фотографію, ви можете побачити свого найкращого друга перед його будинком. З точки зору комп’ютера таке зображення – просто набір даних, які сприймаються як форми й інформація про значення кольорів. Хоча під час перегляду фотографій комп’ютер не реагує, як людина, його можна навчити розпізнавати певні шаблони кольорів і форм. Наприклад, комп’ютер можна навчити розпізнавати поширені шаблони форм і кольорів, які формують цифрове зображення обличчя. Цей процес відомий як виявлення облич. Ця технологія допомагає Google захищати вашу конфіденційність у таких службах, як Перегляд вулиць, де комп’ютери намагаються виявити та розмити обличчя людей на вулиці, якою рухається автомобіль Перегляду вулиць. Завдяки виявленню облич такі служби, як Google+ Фотографії, можуть пропонувати позначати фотографії чи відео, коли на них імовірно є обличчя. Технологія не визначає, чиє це обличчя, а лише допомагає знайти обличчя на фотографіях.
Kompyuta "hazioni" picha na video kwa njia sawa ambayo watu huona. Unapoangalia picha, unaweza kuona rafiki yako umpendaye amesimama mbele ya nyumba yake. Kwa mtazamo wa kompyuta, picha hiyo moja ni rundo la data ambalo linaweza kutafsiri kama maumbo na maelezo kuhusu uhusiano wa rangi. Ingawa kompyuta haitafanya kama wewe ufanyavyo unapoona picha hiyo, kompyuta inaweza kufunzwa kutambua michoro fulani ya rangi na maumbo. Kwa mfano, kompyuta inaweza kufunzwa kutambua michoro ya kawaida ya maumbo na rangi ambayo inatengeneza picha ya dijitali ya uso. Mchakato huu unajulikana kama ugunduaji wa uso, na ni teknolojia ambayo husaidia Google kulinda faragha yako kwenye huduma kama Street View, ambapo kompyuta hujaribu kugundua na kisha kutia ukungu nyuso za watu ambao wanaweza kuwa wamesimama mtaani wakati gari la Street View linapopita. Ndiyo pia husaidia huduma kama vile Picha za Google+ kupendekeza kwamba uweke lebo kwenye picha au video, kwa kuwa inaonekana kana kwamba kuna uso. Ugunduaji wa uso hautakuambia uso ni wa nani, lakini unaweza kusaidia kutafuta nyuso katika picha zako.
Komputer tidak "melihat" foto dan video dengan cara yang sama seperti manusia lakukan. Apabila anda melihat foto, anda mungkin melihat rakan karib anda berdiri di hadapan rumahnya. Dari perspektif komputer, imej yang sama hanyalah sekumpulan data yang boleh ditafsirkan sebagai bentuk dan maklumat mengenai nilai warna. Walaupun komputer tidak akan bertindak balas seperti anda apabila anda melihat gambar tersebut, komputer boleh dilatih untuk mengecam pola warna dan bentuk tertentu. Contohnya, komputer mungkin dilatih untuk mengecam pola bentuk dan warna biasa yang membentuk imej wajah digital. Proses ini dikenali sebagai pengesanan wajah dan merupakan teknologi yang membantu Google melindungi privasi anda pada perkhidmatan seperti Paparan Jalan, melibatkan komputer yang cuba mengesan dan kemudian mengaburkan wajah mana-mana orang yang mungkin berada di jalan raya tersebut semasa kereta Paparan Jalan lalu. Teknologi ini jugalah yang membantu perkhidmatan seperti foto Google+ yang mencadangkan anda menandakan nama foto atau video, kerana kelihatan seperti terdapatnya wajah. Pengesanan wajah tidak akan memberitahu anda pemilik wajah tersebut, tetapi boleh membantu anda mendapatkan wajah tersebut dalam foto anda.
ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಪೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು “ವೀಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ”. ನೀವು ಫೋಟೋವೊಂನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅದರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಆತ್ಮೀಯ ಸ್ನೇಹಿತರೊಬ್ಬರು ತಮ್ಮ ಮನೆಯ ಮುಂದೆ ನಿಂತಿರುವುದು ನಿಮಗೆ ಕಾಣಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪಾಲಿಗೆ ಅದು, ಚಿತ್ರವು ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸರಳ ಗುಂಪಾಗಿರಬಹುದು. ಆ ಫೋಟೋವನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದಾಗ ನೀವು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸದಿದ್ದರೂ, ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಆಕಾರಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾಡುವಂತಹ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೌಖಿಕ ಪತ್ತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲುವಲ್ಲಿ Google ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಕಾರು ಚಲಿಸಿದಂತೆ ಗಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿ ನಿಂತಿರುವ ಜನರ ಮುಖಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಿ ನಂತರ ಮಸುಕುಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಮುಖ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ Google+ ಫೋಟೋಗಳಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಫೋಟೋ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಂತೆಯೂ ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೌಖಿಕ ಪತ್ತೆಯು ಈ ಮುಖವು ಯಾರದ್ದೆಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿರುವ ಮುಖಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
కంప్యూటర్‌లు ఫోటోలు మరియు వీడియోలను మానవులు చూసిన విధంగానే "చూడవు". మీరు ఒక ఫోటోను చూసినప్పుడు, మీ ఆప్త మిత్రురాలు తన ఇంటి ముందు నిలబడి ఉండటాన్ని గమనిస్తారు. అదే చిత్రం కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఆకారాలు మరియు రంగు స్థాయిల గురించి సమాచారాన్ని వివరించే ఒక డేటా సమూహం. ఆ ఫోటోను చూసినప్పుడు మీరు ప్రతిస్పందించినట్లుగా కంప్యూటర్ చేయదు, నిర్దిష్ట రంగు మరియు ఆకారాల నమూనాలను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ముఖం యొక్క డిజిటల్ చిత్రాన్ని రూపొందించే సాధారణ ఆకారాలు మరియు రంగుల నమూనాలను గుర్తించడం కోసం కంప్యూటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. ఈ విధానాన్ని ముఖ శోధన అంటారు మరియు ఈ సాంకేతికత వీధి వీక్షణ వంటి సేవల్లో మీ గోప్యతను రక్షించడంలో Googleకు సహాయపడుతుంది, కంప్యూటర్‌లు వీధి వీక్షణ కారును నడుపుతున్నప్పుడు వీధిలో నిల్చుని ఉన్న ఎవరైనా వ్యక్తుల ముఖాలను గుర్తించడానికి ప్రయత్నించి, ఆపై మసకగా చేస్తాయి. ఒక ఫోటో లేదా వీడియోలో ముఖం ఉన్నట్లు భావించినప్పుడు దాన్ని ట్యాగ్ చేయమని మీకు సూచనలిచ్చే Google+ ఫోటోలు వంటి సేవలకు కూడా ఇదే సహాయపడుతుంది. ముఖ శోధన ఆ ముఖం ఎవరిదో మీకు తెలియజేయదు, కానీ ఇది మీ ఫోటోల్లోని ముఖాలను కనుగొనడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
کمپیوٹرز تصاویر اور ویڈیوز کو اسی انداز میں نہیں "دیکھتے" ہیں جس انداز میں لوگ دیکھتے ہیں۔ جب آپ کوئی تصویر دیکھتے ہیں تو آپ کو اپنی بہترین دوست اپنے گھر کے سامنے کھڑی نظر آسکتی ہے۔ کمپیوٹر کے تناظر سے، ٹھیک وہی تصویر محض ڈیٹا کا ایک مجموعہ ہے جس کی ترجمانی وہ شکلوں اور رنگ کی اقدار کے بارے میں معلومات کے بطور کرسکتا ہے۔ یوں تو کمپیوٹر اس طرح کا ردعمل ظاہر نہیں کرے گا جس طرح کا ردعمل آپ اس تصویر کو دیکھ کر ظاہر کریں گے، تاہم کمپیوٹر کو رنگ اور شکلوں کے مخصوص نمونے کو پہچاننے کی تربیت دی جاسکتی ہے۔ مثلاً، کمپیوٹر کو شکلوں اور رنگوں کے ان عمومی نمونوں کو پہچاننے کی تربیت دی جاسکتی ہے جو کسی چہرے کی ڈیجیٹل تصویر بناتے ہیں۔ اس کارروائی کو فیشل ڈیٹیکشن کے بطور جانا جاتا ہے، اور اسی ٹیکنالوجی سے Google کو Street View جیسی سروسز پر آپ کی رازداری کی حفاظت میں مدد ملتی ہے، جہاں کمپیوٹرز ایسے لوگوں کے چہروں کا پتہ لگانے اور پھر انہیں دھندلا کرنے کی کوشش کرتے ہیں جو ہوسکتا ہے کہ Street View کار کے گزرنے کے وقت گلی میں کھڑے ہوں۔ اسی سے +Google تصاویر جیسی سروسز کو یہ تجویز کرنے میں مدد ملتی ہے کہ آپ کسی تصویر یا ویڈیو کو ٹیگ کریں، کیونکہ ایسا لگتا ہے کہ وہاں کوئی چہرہ موجود ہوسکتا ہے۔ فیشل ڈیٹیکشن آپ کو یہ نہیں بتائے گا کہ یہ کس کا چہرا ہے لیکن یہ آپ کی تصاویر میں موجود چہروں کو تلاش کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔
ആളുകൾ കാണുന്നത് പോലെയല്ല കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഫോട്ടോകളും വീഡിയോകളും "കാണുന്നത്". നിങ്ങൾ ഒരു ഫോട്ടോ നോക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത സുഹൃത്ത് അവളുടെ വീടിന് മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് കാണാനായേക്കും. അതേ ചിത്രം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ കാഴ്‌ചപ്പാടിൽ വർണ്ണ മൂല്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ആകൃതികളും വിവരങ്ങളും നൽകുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റ മാത്രമായിരിക്കും. ആ ഫോട്ടോ കാണുമ്പോ‌ൾ നിങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്ന പോലെ കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രതികരിക്കില്ലെന്നിരിക്കെ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രത്യേക പാറ്റേണുകളിലുള്ള വർണ്ണങ്ങളും ആകൃതികളും തിരിച്ചറിയാനാണ് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മുഖത്തിന്റെ ഡിജിറ്റൽ ചിത്രം നിർമ്മിക്കാനായി പ്രത്യേക പാറ്റേണുകളിലുള്ള ആകൃതികളും വർണ്ണങ്ങളും തിരിച്ചറിയാനായിരിക്കാം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഈ പ്രക്രിയ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് Google-നെ സ്‌ട്രീറ്റ് കാഴ്‌ച പോലുള്ള സേവനങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നത്, സ്‌ട്രീറ്റ് കാഴ്‌ച കാർ പോകുമ്പോൾ തെരുവിൽ നിൽക്കുന്ന ആളുകളുടെ മുഖം കണ്ടെത്തി മങ്ങിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇതുപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു മുഖമെങ്കിലും ഉണ്ടെന്നുതോന്നുന്ന ഫോട്ടോയോ വീഡിയോയോ ടാഗുചെയ്യാൻ നിങ്ങളോട് നിർദ്ദേശിക്കാനും Google+ ഫോട്ടോകൾ പോലുള്ള സേവനങ്ങളെ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. മുഖം കണ്ടെത്തൽ ഇത് ആരുടെ മുഖമാണെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയില്ല, പക്ഷേ ഇതിന് നിങ്ങളുടെ ഫോട്ടോകളിലെ മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
  35 Résultats idsmedia.es  
Los tipos de archivos más comunes utilizados por Netflix
The most common file types used by Netflix
Les types de fichiers les plus couramment utilisés par Netflix
Die am häufigsten verwendeten Dateitypen von Netflix
I tipi di file più comuni utilizzati da Netflix
Os tipos de arquivos mais comuns usados pelo Netflix
De meest voorkomende bestandstypen die door Netflix worden gebruikt
Netflix で使用される最も一般的なファイルタイプ
Yleisimmät tiedostomuodot, joita Netflix käyttää
A(z) Netflix leggyakrabban használt fájltípusai
De vanligste filtypene som brukes av Netflix
Наиболее распространенные типы файлов, используемые Netflix
De vanligaste filtyperna som används av Netflix
  4 Résultats www.karate-shop.hr  
espacios comunes
common areas
espaces communs
spazi comuni
  www-hagi.ist.osaka-u.ac.jp  
Zonas Comunes
Public Areas
Parties communes
Gemeinschaftsbereiche
Zone comuni
Zones comunes
  40 Résultats www.feig.de  
Los 10 errores más comunes cometidos por cultivadores novatos
Top 10 Mistakes Made By First-Time Growers
Top 10 des erreurs des cultivateurs novices
Top 10 der Anfängerfehler beim Cannabis-Anbau
Top 10 fouten die elke beginnende wietkweker maakt
  patricia.fi  
Todas las habitaciones, baños y zonas comunes cuentan con un dispositivo de radio por cable. El servicio de despertador es proporcionado directamente en la habitación desde la recepción.
Tutte le stanze, i bagni e le zone comuni sono dotate di impianto di filodiffusione. La sveglia verra' effettuata direttamente in camera dalla reception.
Todos os quartos, as casas-de-banho e as zonas comuns estão dotados de uma instalação de rádio por cabo. O despertar será efectuado directamente no quarto a partir da recepção.
Alle kamers, badkamers en gemeenschappelijke ruimten zijn uitgerust met radiodistributie. De wekservice wordt rechtstreeks vanuit de receptie in de kamer uitgevoerd.
Все номера, ванные комнаты и общие зоны оборудованы радиоустройствами. Будильник осуществляется со стойки администрации.
  10 Résultats www.bcci.bg  
Club de las Cámaras Comunes
Club des Chambres de commerce mixtes
Klub der Mischkammer
Club delle Camere di commercio miste
Клуб совместных палатах (EN)
  20 Résultats resources.arcgis.com  
Unir: puede crear y unir grupos de usuarios con intereses y necesidades comunes para compartir y colaborar.
Joindre - Vous pouvez créer et rejoindre des groupes d'utilisateurs ayant des centres d'intérêt et des besoins communs à des fins de partage et de collaboration.
Beitreten: Sie können Benutzergruppen mit gemeinsamen Interessen und Fragen zur Freigabe von Informationen und Zusammenarbeit gründen und diesen beitreten.
  www.nfouki.gr  
La nomenclatura de los nombres científicos y comunes de los árboles.
The list of names of scientists and vernacular wood.
La nomenclature des noms scientifiques et vernaculaires des ligneux.
Die Nomenklatur der wissenschaftlichen Namen und Mundarten der Holzartigen.
A nomenclatura dos nomes científicos e vernáculas das plantas lenhosas.
  2 Résultats www.orlandoexperiencesweepstakes.com  
Áreas comunes
Common Areas
Aires Communes
Aree Comuni
Áreas comuns
공용 공간
  www.dyna-mess.de  
Zonas Comunes
Public Areas
Parties communes
Gemeinschaftsbereiche
Zone comuni
Zones comunes
  10 Résultats www.lenazaidel.co.il  
Servicios comunes
Facilities
Installations
Einrichtungen
Servizi comuni
Voorzieningen
  www.neurotronics.eu  
Errores comunes
Erreurs fréquentes
Häufige Fehler
Erros Comuns
一般的なエラー
일반 오류
  11 Résultats www.html5rocks.com  
W3C Spec: Media Elements Esta especificación W3C define los métodos y las propiedades que son comunes para los elementos de vídeo y de audio.
W3C Spec: Media Elements This W3C specification defines those methods and properties which are common to both audio and video elements.
W3C Spec: Media Elements Cette norme W3C définit les méthodes et propriétés communes aux éléments audio et vidéo.
W3C Spec: Media Elements In dieser W3C-Spezifikation werden die Methoden und Eigenschaften definiert, die sowohl für Audio- als auch für Videoelemente gelten.
W3C Spec: Media Elements Esta especificação W3C define os métodos e propriedades comuns aos elementos de áudio e vídeo.
W3C Spec: Media Elements この W3C 仕様では、音声と動画の両方の要素に共通するメソッドとプロパティを定義しています。
W3C Spec: Media Elements Эта спецификация W3C определяет общие методы и свойства для аудио- и видеоэлементов.
  80 Résultats www.novell.com  
Para obtener información sobre cómo administrar las demás funciones del Gestor de identidades (comunes a todos los paquetes), consulte la Novell Identity Manager Administration Guide (Guía de administración del Gestor de identidades).
Pour savoir comment administrer les autres fonctions Identity Manager (qui sont communes à tous les paquetages), reportez-vous au Guide d'administration de Novell Identity Manager.
Zum Erlernen der Verwaltung der anderen Funktionen von Identity Manager (in allen Paketen identisch) lesen Sie im Novell Identity Manager: Administrationshandbuch.
Per informazioni sull'amministrazione delle altre funzioni di Identity Manager comuni a tutti i pacchetti, vedere Guida all'amministrazione di Novell Nsure Identity Manager.
Para saber como administrar outros recursos do Identity Manager (comuns a todos os pacotes), consulte o Novell Identity Manager: Guia de Administração.
Zie voor meer informatie over het beheer van de andere functies van Identity Manager (die algemeen zijn voor alle versies) de Novell Identity Manager: beheerdershandleiding.
  papyrus-gmbh.de  
Zonas Comunes
Public Areas
Parties communes
Gemeinschaftsbereiche
Zone comuni
Zones comunes
  switzerland.isyours.com  
El banco guardará en una caja todos los extractos, boletines informativos y otros documentos, esperando las instrucciones del cliente. Algunas instrucciones comunes son "guarden todo hasta que vaya a visitarles" o "envíen todo al hotel donde me estoy alojando actualmente".
Service offered by a bank for clients who do not wish to receive mail related to their account. The bank will keep all statements, newsletter and other documents in a box, waiting for the client's instructions. Common instructions are "keep until I come to visit you" or "send it to my hotel where I'm staying now".
Service offert par les banques et qui vous permet de ne recevoir aucun courrier relatif à votre compte. Vous pouvez demander à la banque de n'envoyer de courrier que deux fois par an, de ne l'envoyer que sur demande ou carrément de stocker toute votre correspondance jusqu'à ce que vous passiez la prendre.
Dies ist eine Dienstleistung der Bank für Kunden, die keine ihr Konto betreffende Post erhalten möchten. Die Bank bewahrt sämtliche Auszüge, Rundschreiben, Mitteilungsblätter und andere Papiere in einem Kasten auf und wartet auf Anweisung durch den Kunden. Einige dieser Anweisungen lauten: "Bitte bewahren Sie die Post auf, bis ich bei Ihnen vorbeikomme" oder "Senden Sie die Post bitte an das Hotel, wo ich gegenwärtig wohne".
Servizio offerto da una banca ai clienti che non desiderano ricevere corrispondenza relativa al conto. La banca conservera' in una casella postale tutti gli estratti, notiziari e altri documenti, in attesa delle istruzioni del cliente. Delle istruzioni comuni possono essere "conservateli fino a mia visita" oppure "inviatele all'albergo dove ora risiedo".
Услуга, которую банк предлагает клиентам, не желающим получать корреспонденцию, относящуюся к их счету. Банк соглашается сохранять все выписки, бюллетени и прочую корреспонденцию в абонентском ящике до получения особых распоряжений клиента. Типичный пример такого распоряжения: "сохранять почту до моего визита в банки" или "отправить почту в гостиницу, где я сейчас нахожусь".
  4 Résultats rentatop.com  
LAS ZONAS COMUNES DEL PRAKTIK GARDEN
COMMON AREAS OF THE PRAKTIK GARDEN
LES PARTIES COMMUNES DU PRAKTIK GARDEN
LE AREE COMUNI DEL PRAKTIK GARDEN
LES PARTIES COMMUNES DU PRAKTIK GARDEN
  52 Résultats www.ribiskekarte.si  
En la parte tranquila del canal, desde Visnja vas hasta la desembocadura en el rio Voglajna, el rio ofrece pesca con flotador de nasos comunes, cachos, rutilo del Danubio y barbos.
In the stiller part of the channel, from Višnja vas to the outflow into the Voglajna, the river offers us the float fishing for common nases, chubs, Danube roaches and barbels.
Dans la partie un peu plus calme du canal, voire à partir du Višnja vas jusqu'au confluent avec la Voglajna, la rivière vous offre également la pêche aux hotus, chevesnes, gardons galants et barbeaux communs en utilisant la technique de la pêche au flotteur.
Im stillen Teil des Kanals, von Visnja vas bis zum Ausfluss in die Voglajna, bietet uns der Fluss Posenfischen auf Nasen, Barschen, Rotaugen und Barteln.
Nella parte più calma del corso, dalla Višnja vas al deflusso a Voglajna, il fiume ci offre la pesca con il galleggiante al naso, cavedano europeo, pigo e barbo.
В более спокойной части канала от Вишньи вас к вытекающему потоку в Вогланью, река предлагает нам ужение с поплавком подуста обыкновенного, голавля, Дунайскую плотву и усача.
  4 Résultats www.ampproject.org  
No uses componentes o caracteristicas en AMP que no puedan ejecutarse de forma fiable a 60 fps o dificulten la experiencia de carga instantánea en los dispositivos móviles más comunes de hoy en día.
Don’t introduce components or features to AMP that can’t reliably run at 60fps or hinder the instant load experience on today’s most common mobile devices.
Non introdurre componenti o funzionalità a AMP che non possono funzionare in modo affidabile a 60fps o ostacolare l'esperienza di carico istantaneo sui dispositivi mobili più comuni di oggi.
Não introduza componentes nem recursos nas AMP que não funcionam de maneira confiável a 60 fps ou que dificultam a experiência de carregamento instantâneo nos dispositivos móveis mais comuns atualmente.
Jangan memasukkan komponen atau fitur ke AMP yang tidak dapat dijalankan dengan kecepatan 60 fps atau menghalangi proses pemuatan instan di perangkat seluler yang paling banyak digunakan saat ini.
  3 Résultats negociosparacasa.com  
myInsight for Documentum se ha probado de manera extensiva e integrado en todas las interfaces comunes de Documentum:
myInsight for Documentum is extensively tested and integrated in all common Documentum interfaces:
myInsight for Documentum est soumis à des tests approfondis et intégré à toutes les interfaces Documentum communes :
myInsight für Documentum wurde ausgiebig getestet und in alle gängigen Documentum-Schnittstellen integriert:
O myInsight para Documentum foi objeto de inúmeros testes e integra-se em todas as interfaces Documentum:
myInsight voor Documentum is uitgebreid getest en geïntegreerd in alle algemene Documentum-interfaces:
Rozwiązanie myInsight for Documentum zostało dokładnie przetestowane i zintegrowane z wszystkimi powszechnie stosowanymi interfejsami Documentum:
  andreoulaser.com  
Nuestro día a día laboral y nuestros planes estratégicos y operativos se adaptan a valores centrales, principios fundamentales y objetivos comunes:
Our daily work and our strategic and operational plans are aligned according to core values, basic principles and common objectives:
Notre travail quotidien et nos plans stratégiques et opérationnels sont axés sur des valeurs centrales, des principes fondamentaux et des objectifs communs :
Unser alltägliches Arbeitsleben und unsere strategischen und operationalen Pläne sind ausgerichtet an zentralen Werten, grundlegenden Prinzipien und gemeinsamen Zielen:
Nasza codzienna praca, nasze działania strategiczne i operacyjne oparte są na pewnych podstawowych wartościach, fundamentalnych zasadach i wspólnych celach:
Наши обычные трудовые будни и наши стратегические и операционные планы ориентированы на главные ценности, основные принципы и общие цели:
  4 Résultats antigacasasala.es  
Diferencias más comunes entre el checo escrito y el checo hablado corrientemente
The Most Common Differences Between Standard and Colloquial Czech
Die häufigsten Unterschiede zwischen dem Schrifttschechischen und dem Umgangstschechischen
الاختلافات الأكثر شيوعاً بين اللغة التشيكية العامية والفصحى:
Najczęstsze różnice między językiem czeskim literackim i codziennym językiem mówionym
Cele mai frecvente deosebiri/diferențe între limba cehă scrisă/standard și ceha colocvială
Najčastejšie rozdiely medzi spisovnou a bežnou hovorenou češtinou
  15 Résultats www.haecksubcontracting.com  
Preguntas Comunes
Questions Fréquentes
Häufige Fragen
Arrow 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Arrow