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解码人类大脑的面部识别能力
为什么有些人更擅长识别人脸？揭示支持人脸识别能力的神经机制一直难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模态数据驱动的方法，结合了神经成像、计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡人脸识别能力的个体（超级识别者）和典型识别者对各种视觉刺激的高密度脑电图活动。使用多元模式分析，我们从 1 秒的大脑活动中解码了人脸识别能力，准确率高达 80%。为了更好地理解这种解码的机制，我们将参与者大脑中的表征与视觉和语义的人工神经网络模型中的表征以及与人类对形状和含义相似性判断有关的表征进行了比较。与典型识别者相比，我们发现超级识别者的早期大脑表征与视觉模型以及形状相似性判断的中级表征之间存在更强的关联。此外，我们发现超级识别者的晚期大脑表征与人工语义模型表征以及意义相似性判断之间存在更强的关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理过程中的重要个体差异（包括超越纯视觉过程的神经计算）支持了人脸识别能力的差异。它们为语义计算与人脸识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们相信，这种多模态数据驱动的方法很可能在进一步揭示人类大脑中特殊人脸识别的复杂性方面发挥关键作用。
使用人工智能 (AI) 进行面部识别 - 关键分析
使用人工智能 (AI) 进行面部识别已成为一种无处不在的技术，在现代世界中有着众多应用。该技术涉及通过算法和机器学习技术分析和识别数字图像或视频片段中的人脸。此过程涉及人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。虽然面部识别技术具有许多好处，例如增强安全性和简化识别流程，但人们也担心其潜在的滥用、侵犯隐私和偏见。因此，必须负责任地使用面部识别技术并在适当的监督下确保其用于合乎道德的目的。本文概述了使用人工智能进行面部识别、其优缺点以及合乎道德地使用它的重要性。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
自动面部变形检测的性能 - NIST 页面
背景技术 人脸变形及其检测能力是照片证件签发机构、公司和使用人脸识别进行身份验证的组织高度感兴趣的领域。人脸变形是一种图像处理技术，将两个或多个拍摄对象的脸部变形或混合在一起，在照片中形成一张脸部。变形后的照片可以看起来非常逼真地像所有参与变形的拍摄对象。变形很容易做到，几乎不需要任何技术经验，因为互联网和移动平台上有大量的工具可供使用，而且成本很低甚至免费。例如，如果一张变形的照片出现在身份证件上，那么变形的所有组成部分（如果不是全部的话）都可以使用同一个身份证件。变形可以用来欺骗人类 [ 1 ] [ 2 ] 和现有的人脸识别系统 [ 3 ]，这对当前的身份验证过程造成了漏洞。
高质量发展 实现可持续发展...
全力保障北京大兴国际机场首航运营：成为全球首家提供拥有自主知识产权“刷脸登机”自助值机设备的航空公司；全球首家提供无电池行李牌的航空公司，助力绿色智慧机场建设；首家与大兴机场确认交互数据、接入机场人脸数据的航空公司，开创民航人脸数据交互先河
安娜大学:: 钦奈
评估 – 指纹图像的计算机增强和建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。第三单元 人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。第四单元 多模态生物特征识别和性能 9 评估 多模态生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模态生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何形状生物特征认证 – 保护和信任生物特征交易 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征识别和双因素认证。参考文献： 1.Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha，RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
安娜大学：钦奈
评估 – 计算机增强和指纹图像建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。 第三单元人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。 第四单元多模式生物特征识别和性能 9 评估多模式生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模式生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何特征生物特征认证 – 确保生物特征交易的安全性和可信性 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征和双因素认证。 参考文献： 1. Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha、RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
Paramont CMS AI TSS 用户手册
4 登录................................................................................................................................................................................................8 4.1 运行服务器...................................................................................................................................................................................8 4.2 登录...................................................................................................................................................................................8 4.3 主菜单界面介绍......................................................................................................................................................................9 5 设备管理......................................................................................................................................................................................12 5.1 添加编码设备......................................................................................................................................................................12 5.1.1 快速添加......................................................................................................................................................................12 5.1.2 手动添加......................................................................................................................................................................12 5.1.3 主动上报......................................................................................................................................................................13 5.2 修改或删除设备................................................................................................................................................................14 5.3 设备升级..............................................................................................................................................................................14 5.4 设备设置................................................................................................................................................................................ 14 5.5 区域设置 ...................................................................................................................................................................... 15 5.6 通道组设置 ................................................................................................................................................................ 15 5.7 添加媒体传输服务器 ................................................................................................................................................ 15 5.8 添加存储服务器 ...................................................................................................................................................................................................................... 16 6 智能管理 ...................................................................................................................................................................................... 18 6.1 测温 ................................................................................................................................................................................ 18 6.1.1 温度设置 ...................................................................................................................................................................... 18 6.1.2 实时预览 ...................................................................................................................................................................... 19 6.1.3 记录查询 ...................................................................................................................................................................... 20 6.1.4 统计 ...................................................................................................................................................................... 21 6.2 人脸监控 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.1 对象库 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.2 任务管理 ...................................................................................................................................................................... 25 6.2.3 实时查看 ...................................................................................................................................................................... 26 6.2.4 搜索 ...................................................................................................................................................................... 28 6.2.5 逐图搜索 ............................................................................................................................................................. 29 6.2.6 配置 ............................................................................................................................................................. 31 6.2.7 人脸识别终端接入及配置 ............................................................................................................................. 32 6.3 人脸迎宾 ............................................................................................................................................................. 37 6.4 人脸考勤 ........................................................................................................................................................................................................ 39 6.5 越线计数 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.1 任务管理 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.2 实时统计 ............................................................................................................................................................. 41 6.5.3 热力图 ............................................................................................................................................................. 42
在 COVID-19 传播的防护范围内：基于中性 RGB 和深度迁移学习的口罩检测模型。
摘要：2020 年，COVID-19 的迅速蔓延迫使世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 为全球大流行病。根据世卫组织的说法，预防此类病毒的对策之一是在公共场所佩戴口罩。本文提出了一种基于中性 RGB 和深度迁移学习提取特征的口罩检测模型。建议的模型分为三个步骤，第一步是转换到中性 RGB 域。这项工作被认为是将中性 RGB 转换应用于图像域的首次尝试之一，因为它通常用于灰度图像的转换。第二步是使用层数较少的 Alexnet 进行特征提取。第三步使用两种传统的机器学习算法创建检测模型：决策树分类器和支持向量机 (SVM)。将模拟口罩人脸数据集（SMF）与真实口罩人脸数据集（RMF）合并为一个包含两个类别（戴口罩人脸、不戴口罩人脸）的数据集，实验结果表明，真（T）中性域的SVM分类器测试准确率最高，为98.37%。