面部识别
解锁设备：即时映射独特的面部特征，实现无密码体验。先进的 CNN 可以适应照明条件、眼镜、面具或面部毛发等变化。
监控系统：即使在拥挤的环境中也能实时跟踪和识别人员。高精度 CNN 可以同时处理多个输入图像，因此在动态条件下也很可靠。
访问控制：通过根据已批准用户的数据库验证身份来保护中东赌博数据设施。这些系统与智能锁和徽章读取器集成，以提供多层安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车使用 CNN 来解读环境。
行人检测：实时识别和跟踪行人移动，防止事故发生。先进的 CNN 可以分析输入图像，区分行人、骑行者和静态物体，即使在雨天或雾天等能见度较差的条件下也能做到。
道路标志识别：读取并响应交通规则，识别限速、停车标志和警告。强大的 CNN 可以处理部分被遮挡或损坏的标志。它们帮助车辆快速适应不断变化的条件。
车辆检测：CNN 估算速度和角度，以避免碰撞并在交通拥堵时平稳变道。自动驾驶汽车使用多个卷积层来识别车道标记和道路边界等模式。
医学成像
在医疗保健领域，CNN 可以分析复杂的扫描，如 X 射线、CT 扫描和 MRI。它们可以及早发现疾病，发现细微的模式，并产生洞察力，以改善诊断并指导个性化治疗。
技术 应用 影响
X 射线 骨折和感染。 更快的诊断。
CT 扫描 肿瘤和结构异常。 治疗决定。
核磁共振成像 大脑和器官活动。 干预。
池化层保留了肿瘤边界或骨折等特征，同时总结数据以支持更好的诊断。
高级应用程序
CNN 的应用范围不仅限于基本的图像分类和识别。其技术可助力无人机探索、生成逼真的图像、卫星图像以及追踪森林砍伐、冰川消融和其他环境变化。
生成对抗网络 (GAN)
GAN 使用 CNN 生成逼真的图像和视频。它们通过配对两个神经网络来实现这一点：一个生成器用于创建视觉效果，一个鉴别器用于评估其真实性。这个来回的过程可以优化输出，使其看起来像现实世界的视觉效果。
主要例子：
电影和游戏：GAN 可制作 CGI 效果，例如《曼达洛人》中年轻的卢克·天行者的数字重现。在游戏中，它们为《荒野大镖客 2》等开放世界环境创建栩栩如生的角色。
超分辨率工具：GAN 可以通过重建细节来改善低分辨率图像。例如，它们可以增强模糊的安全摄像头镜头以识别面部或车牌。它们还可以将复古电影升级为现代 4K 显示器。
医学成像：GAN 生成用于训练的合成扫描图像，例如 CT 扫描中的罕见肿瘤类型。医院使用这些数据集开发 CNN 模型，以提供更快的诊断工具。