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人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
人工智能人脸识别系统
该项目包括为数据库构建面部识别、电子操作和网页设计。首先，使用机器学习和深度学习算法来识别人脸。第二步，将人工智能数据传输到电子元件和传感器，以构建智能锁系统。最后一步是设计一个需要登录并根据数据库显示出勤名单的用户界面。原型可以成功识别人脸并激活电子元件。它性能快速，可以在 Google 数据库中记录有关已识别人类的信息。随着进一步的发展，原型将实现更广泛的算法，通过摄像头区分图片和真实面部。这些算法将使原型更快、更安全，并适合商业用途。
Snapshot 系列人脸识别技术
除了面部验证和面部识别之外，还有对人进行分类并推断其特征的系统。面部分析系统旨在揭示对象的人口统计学特征，包括其性别、年龄、种族、健康或体重指数。该技术的工作原理是检查面部特征，例如眼睛的形状和头发的颜色，这些特征可能与特定的人口统计群体相关。与此同时，情感计算试图通过分析某人的面部表情、语气、姿势和其他生理特征来推断其情绪状态。每种类型的 FRT 都带来了新的机遇以及道德和法律挑战。
FortiRecorder 人脸识别 AI 指南
更新日志 4 简介 5 AI 摄像头配置 6 将摄像头连接到 FortiRecorder 6 启用人脸识别 AI 功能 6 人脸群集 8 将新人脸群集链接到用户 8 编辑已知人脸群集 9 人脸时间线 10 用户数据库 11 查看用户记录 11 编辑用户人脸群集 12 创建部门和角色 12 策略 14 创建策略 14 查看事件 15 高级配置选项 16 创建平面图 16 将 AI 摄像头分配到某个位置 17 设置 AI 摄像头的时间表 18
使用人工智能和机器学习进行人脸检测
在这个现代时代，先进的技术无处不在，涵盖了我们的生活。通过不超过手掌大小的紧凑设备，人工智能应用程序使我们能够访问来自全球各个角落的大量信息。通过人工智能软件，人类生活已在许多方面得到简化和简化。此外，自学习算法的存在和丰富的在线数据，再加上可负担得起的计算，将机器学习推向了前所未有的高度。人工智能的普及度迅速增长，成为日常生活中的必需品，并为人类的未来带来了希望。计算能力和数据处理的进步证明了人工智能的成功。机器智能超越了线性规划，使计算机能够从输入中学习。人工智能，
人脸分析技术评估：年龄估计与验证
日期 程序 NISTIR 标题 2014-03-20 FATE 7995 自动年龄估计算法的性能 2015-04-20 FATE 8052 自动性别分类算法的性能 2014-05-21 FRTE 8009 人脸识别算法的性能 2017-03-07 FRTE 8173 FIVE - 视频中的人脸评估：非合作对象的人脸识别 2017-11-23 FRTE 8197 FRPC - 2017 年 IARPA 人脸识别奖挑战赛 2020-01-03 FRTE 草案第 1 部分：验证 2019-09-11 FRTE 8271 第 2 部分：识别 2019-12-11 FRTE 8280 第 3 部分：人口统计影响2020-03-04 FATE 8292 第 4 部分：MORPH - 自动人脸变形检测性能 2020-03-06 FATE 草案第 5 部分：人脸图像质量评估 2020-07-24 FRTE 8311 第 6A 部分：使用新冠疫情前算法的戴口罩人脸识别准确率 2022-01-20 FRTE 8331 第 6B 部分：使用新冠疫情后算法的戴口罩人脸识别准确率 2022-07-13 FRTE 8381 第 7 部分：无纸化旅行和移民的身份证明 2022-09-30 FRTE PDF 第 8 部分：总结人口统计学差异 2022-09-30 FRTE 8439 第 9A 部分：区分人脸的人脸识别验证准确率Twins 2023-09-20 FATE 8491 第 10 部分：基于软件的被动演示攻击检测 (PAD) 算法的性能 2023-09-20 FATE 8485 第 11 部分：人脸图像质量向量评估：特定图像缺陷检测
人们认为人工智能应该从人脸中推断出什么
人脸在人类社会生活中扮演着不可或缺的角色。目前，计算机视觉人工智能（AI）可以捕捉和解释人脸，用于各种数字应用和服务。面部信息的模糊性最近导致不同领域的学者就AI应该根据面部外观对人做出哪些类型的推断展开争论。人工智能研究通常通过参考人们在初次见面场景中如何形成印象来证明面部人工智能推理的合理性。批评者对偏见和歧视表示担忧，并警告说面部分析人工智能类似于面相学的自动化版本。然而，这场辩论缺少的是对人工智能“非专家”如何从道德上评估面部人工智能推理的理解。在一项包含 24 个治疗组的双场景小插图研究中，我们表明非专家 (N = 3745) 在低风险广告和高风险招聘环境中拒绝面部 AI 推断，例如肖像图像中的可信度和可爱度。相反，非专家同意广告中的面部 AI 推断，例如肤色或性别，但不同意招聘决策环境中的推断。对于每个 AI 推断，我们要求非专家以书面答复的形式证明他们的评估。通过分析 29,760 份书面辩解，我们发现非专家要么是“证据主义者”，要么是“实用主义者”：他们根据面部是否需要为推理提供充分或不充分的证据（证据主义辩解）或推理是否会导致有益或有害的结果（实用主义辩解）来评估面部 AI 推理的道德地位。非专家的辩解强调了面部 AI 推理背后的规范复杂性。证据不足的 AI 推理可以通过考虑相关性来合理化，而无关的推理可以通过参考充分证据来合理化。我们认为，参与式方法为日益可视化的数据文化中道德 AI 的发展提供了宝贵的见解。