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聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
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分为通用模式和统计模式两种。通用模式：人脸检测；抓拍；抓拍优化；最佳人脸抓拍上传；人脸增强；人脸曝光；人脸属性提取（包括6大属性8种表情）；人脸抓拍设置为人脸或一寸照片；抓拍策略（识别优先和优化抓拍）；人脸角度过滤；优化时间设置。支持添加5组人脸库；支持逐人或批量登记；设置人脸相似度；支持与人脸库进行人脸比对，人脸库最大可容纳20万张图片。统计模式：提供高级客户计数器，从人脸库中过滤掉指定的人脸，并导出去重前后的报表。
删除深的生成模型揭示了人脸处理网络的编码原理
尽管进行了数十年的研究，但对于人脸处理网络中进行的计算仍未知。最近，已经提出了深层网络作为人类视觉处理的计算说明，但是尽管它们在整个视觉皮层中都提供了与神经数据的良好匹配，但它们缺乏可解释性。我们介绍了一种使用新的深层生成模型解释大脑活动的方法，该模型不阐明了代表学习模型，该模型学习了一个低维的潜在空间，该空间“消除”不同的面部语义上的不同语义上的有意义的尺寸，例如旋转，照明或发型，以无效的方式通过实施构成的构成独立性，以实现态度的独立性。我们发现，我们模型的大部分潜在维度都是由人类评估者解释的。此外，这些潜在维度是人类fMRI数据的良好编码模型。我们接下来研究了面部选择性体素的不同潜在维度的表示。我们发现，低水平和高级的面部特征分别在前面和前面选择区域表示，证实了人脸识别的先前模型。有趣的是，我们发现整个面部处理网络中与身份相关且无关紧要的面部特征。最后，我们通过证明它们匹配Ventral流中的响应并携带有关面部身份的信息，从而在模型中提供了一些“纠缠”（无法解释的）维度的新见解。删除的面部编码模型为标准的“黑匣子”深度学习方法提供了令人兴奋的替代方法，用于建模和解释人脑数据。
人工智能小时考勤记录系统
1. 引言 人脸被认为是世界上识别和与其他人交谈的主要关键。面部特征对于其他行业来说是独一无二的。人类根据颜色、鼻子、眼睛、耳朵等多种因素来区分特定的人脸；但是对于计算机来说，分析数据很困难，因此我们可以使用计算机视觉的概念。使用计算机视觉技术识别计算机中的人体特征的目的。科学家们在 90 年代中期开始研究计算机识别人脸，因为它在人脸识别上的广泛应用一直受到研究人员的关注。近年来，我们观察到人脸识别技术发生了显著变化，因为可用的生物识别方法，这是最不引人注意的技术。人脸识别实现了许多算法规则，算法本身具有优势和能力。
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② 选择摄像机，勾选“开启 IPC 检测”，并设置时长。 ③ 设置抓拍间隔和抓拍张数。抓拍间隔指摄像机在连续跟踪期间抓拍同一个人脸的时间间隔，抓拍张数指在连续跟踪期间抓拍同一个人脸的照片张数（例如：抓拍间隔设置为 30 秒，抓拍张数设置为 3，则摄像机每 30 秒抓拍同一个人脸一次，在连续跟踪期间最多抓拍 3 次）。 ④ 根据需要开启人脸匹配曝光，当抓拍到的人脸亮度不够时可以开启。（仅部分 IPC 支持该功能） ⑤ 设置报警区域。点击“绘制”，单击鼠标左键并拖动鼠标绘制检测区域。点击“清除”，删除报警区域。然后设置可检测的人脸大小，定义最大值和最小值（单张人脸图像默认大小范围为整幅图像的 3%~50%）。
图像重建的面貌：进展、陷阱、前景
最近的研究表明，观看人脸图像时获得的神经和行为数据可用于重建图像本身。然而，这一研究方向的理论含义、前景和挑战仍不清楚。我们评估了这项研究在阐明人脸识别背后的视觉表征方面的潜力。具体来说，我们概述了视觉内容、表征结构和人脸处理的神经动力学的互补和融合的描述。我们说明了这项研究如何解决正常和受损人脸识别研究中的基本问题，以及图像重建如何为揭示人脸表征、统一多种类型的经验数据以及促进理论和方法的进步提供强大的框架。
AI EVM - 使用机器学习的电子投票机
人脸识别是一种同步人脸特征的生物识别安全技术。使用人脸识别技术有助于选民验证。Haar Cascade 方法用于人脸识别，在本建议的系统中，该方法使用 Haar-Like 特征来协调人脸。对象检测算法称为 Haar Cascade。建议的方法有三个确认级别。第一个确认用户 ID，第二个要求输入选民卡号。如果选民成功完成前两个确认级别，他们将进入下一级检查。利用面部识别是第三级验证的一部分。这是确定选民是否真实的最低安全级别。
ระบบแจ้งเตือนและจดจาใบหน้าด ้วยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมอง ...
摘要 本研究是开发一种具有脑机技术的智能人脸检测系统。研究的目的是利用计算机技术开发人脸识别和识别系统。研究人员具有创造性创新、机器人和自动化与智能图像处理技术的概念。能够满足国家知识建设的基础数字技术。随着使用脑机技术的面部识别和识别系统的发展。为了开发一种用于检测和识别人脸的创新模型，提高处理效率。除此之外，该系统可以消除对数据验证的限制并创造发明和创新。从而扩展到专利注册和商业效率关键词：机器学习，生物识别，人脸检测，通知系统，
人工智能与机器学习
图 图 1 图灵测试模型 ................................................................................................................................ 4 图 2 索菲亚机器人 ................................................................................................................................ .8 图 3 人工智能、机器学习和深度学习 ...................................................................................... 11 图 4 机器学习的类型 ...................................................................................................................... 15 图 5 Python 和 OpenCV 框架 ...................................................................................................... 22 图 6 Haar 级联特征 ............................................................................................................................. 23 图 7 人脸特征提取 ............................................................................................................................. 24 图 8 人脸识别涉及的步骤 ............................................................................................................. 25 图 9 视频捕获 ............................................................................................................................. 26 图 10 检测到的人脸（x、y、w、h）坐标 ............................................................................................. 27