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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。
Felix Marattkalam博士 -
'一位热衷于有效设计解决方案的精明工程师'我是一名工程师，在人工智能，身份，访问管理，生物识别技术，业务运营，数据科学，雷达系统，地球观察系统，用于地球观察和软件安全系统等广泛领域的经验。我拥有工程学士学位（B.E），电子和电信工程学领域的技术硕士学位（M.Tech），以及电气和电子工程博士学位。目前，我是Restore Lab Wanaka的高级工程师，利用遥感优化了地球观察的未来。我就生物识别技术，计算机视觉，地球观测的SAR，无线电工程解决方案和人工智能应用的专业主题进行咨询。本质上，我有一个工程思维来解决具有挑战性的工程问题。
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
摘要：本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能（AI）在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展，其应用越来越广泛地用于教育领域，尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率，而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支，音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律，节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念，这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况，优势和挑战，并提出了相应的策略和建议，旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
IDS 2019 特别版 - 父目录
2D FOCUS FREE 一键式 PAN 检查采用 MRT（形态识别技术）和自动最佳聚焦系统，并配备 2D PiE（全景图像增强器）滤镜，以自动和选择性的方式最大化 2D 图像产量。
对智能手机安全可用用户身份验证的定量风险估计方法的调查
摘要：移动用户身份验证是第一线防御线，在声称的移动用户身份中确立信心，通常是允许在移动设备中访问资源的先决条件。nist指出，密码方案和/或生物识别技术包括移动设备的最传统的用户身份验证机制。尽管如此，最近的研究指出，如今基于密码的用户身份验证在安全性和可用性方面施加了一些限制。因此，对于移动用户而言，它不再被认为是安全和方便的。这些限制强调了开发和实施更安全和可用的用户身份验证方法的需求。另外，基于生物识别的用户身份验证已成为提高移动安全性而无需牺牲可用性的有希望的解决方案。此类别涵盖了利用人类身体特征（生理生物识别技术）或无意识行为（行为生物识别）的方法。尤其是基于风险的连续用户身份验证，依靠行为生物识别技术，似乎有可能在不牺牲可用性的情况下提高身份验证的可靠性。在这种情况下，我们首先介绍基于风险的连续用户身份验证，依赖于移动设备上的行为生物识别技术。此外，我们介绍了文献中现有的定量风险估计方法（QREA）的广泛概述。我们的主要发现在手稿末尾的表中总结了。我们不仅是针对移动设备上的基于风险的用户身份验证，还针对其他安全应用程序，例如Web/Cloud Services中的用户身份验证，入侵检测系统等，这些应用程序可能在基于风险的智能手机的连续用户身份验证解决方案中被采用。这项研究的目标是为研究和开发适当的定量风险估计方法组织研究工作的基础，以开发基于风险的智能手机连续用户身份验证解决方案。审查的定量风险估计方法已分为以下五个主要类别：（i）概率方法，（ii）基于机器学习的方法，（iii）模糊逻辑模型，（iv）基于非图形的模型，以及（v）Monte Carlo Simulation模型。
人工智能：种族和性别偏见
• Achiume, T. (n.d.)。联合国专家警告称，新兴数字技术加剧种族不平等。2021 年 3 月 6 日检索自 https://www.ohchr.org/en/NewsEvents/Pages/DisplayNews.aspx?NewsID =26101&LangID=EBajorek, J. P. (2019 年 5 月 10 日)。• 人脸识别技术中的种族歧视。2021 年 3 月 5 日检索自 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2020/racial-discrimination- in-face-recognition-technology/Roberts, R. J., & De Hamsher, K. S. (1984)。• Garve, C., & Frankle, J.(2016 年 4 月 7 日)。面部识别软件可能存在种族偏见问题。检索于 2021 年 4 月 4 日，来自 https://apexart.org/images/breiner/articles/FacialRecognitionSoftwareMi ght.pdf。• Perkowitz, S. (2021)。机器中的偏见：面部识别技术和种族差异。麻省理工学院计算社会和道德责任案例研究。doi:10.21428/2c646de5.62272586 • Grose, Thomas K. “认知失调。”ASEE Prism 27.7 (2018): 17。ProQuest。网络。4 月 7 日。2021 年。• Bacchini, F., & Lorusso, L. (2019)。再次讨论种族问题：人脸识别技术如何强化种族歧视。《信息、通信与社会伦理杂志》，17(3)，321-335。doi:10.1108/jices- 05-2018-0050 • Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018)。性别阴影：商业性别分类中的交叉准确度差异 ∗ 。机器学习研究论文集。http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf • Learned-Miller, E., Ordonez, V., Morganstern, J., & Buolamwini, J.(2020 年 5 月 29 日)。野外面部识别技术。2021 年 4 月 4 日检索自 https://global-uploads.webflow.com/5e027ca188c99e3515b404b7/5ed1145952bc18520 3f3d009_FRTsFederalOfficeMay2020.pdf • Reza, M. (2021 年 4 月 7 日)。民权组织呼吁奥斯汀禁止执法部门使用面部识别软件。2021 年 4 月 11 日检索自 http://grassrootsleadership.org/releases/2021/04/civil-rights-groups-call-austin-ban-law-enforcement-s-use-facial-recognition
