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World File Search System面部
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
脂肪组织和脂肪组织衍生的细胞疗法，用于治疗全身性硬化症患者的面部和手
1 INSERM, INRA, C2VN, Aix-Marseille University, 13005 Marseille, France 2 Cell Therapy Department, H ô pital de la Conception, AP-HM, INSERM CIC BT 1409, 13005 Marseille, France 3 Internal Medicine, Geriatric and Therapeutic Department, H ô pital de la Timone AP-HM, 13005 Marseille, France 4 Plastic Surgery Department, H ô pital de la Conception, AP-HM, 13005 Marseille, France 5 Internal Medicine Department, H ô pital Nord AP-HM, 13015 Marseille, France 6 Human Phenome Institute, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, Fudan University, Shanghai 200438, China 7 Greater Bay Area Institute of Precision Medicine, School of Life Sciences, Fudan University, Guangzhou 511462, China 8 Insubria大学生物技术与生命科学系，意大利21100 Varese *通信：Aurelie.daumas@ap-hm.fr;电话。： +33-4-91-38-87-19†这些作者对这项工作也同样贡献。
面部识别在零售医疗保健中的应用... -IJRPR
面部识别技术（FRT）的广泛采用引起了人们对隐私，道德AI设计和算法偏见的关键关注。随着面部生物识别技术越来越多地整合到安全，零售，医疗保健和执法申请中，确保遵守全球数据保护法至关重要。诸如欧盟一般数据保护法规（GDPR）之类的法规要求组织在收集和处理生物识别数据之前获得明确的同意，从而增强了个人隐私权[24]。同样，《加州消费者隐私法》（CCPA）授予消费者控制其生物识别信息，需要在数据处理实践中透明度[25]。
人脑中的解码面部识别能力
坚强地识别面孔的能力对于我们作为社会生物的成功至关重要。然而，我们仍然对允许某些人在面部识别方面表现出色的大脑机制知之甚少。这项研究建立在一个相当大的神经数据集的基础上，该数据集测量了具有非凡的面部识别能力的人的大脑活动（super-coppenters），以应对这一挑战。使用最先进的计算方法，我们从仅仅一秒钟的大脑活动中就显示出对单个个体中面部识别能力的强大预测，并揭示了支持个人识别能力中个体差异的特定大脑计算。这样做，我们提供了直接的经验证据，证明了人类大脑中语义计算与面部识别能力之间的关联，这是突出的面部识别模型的关键组成部分。
使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。
背叛者综合征治疗中的重建性面部手术
地址：巴西Sobral-Ceará电子邮件：jefferson.odonto97@gmail.com摘要秘诀柯林斯综合症（STC）是一种遗传状况，其特征是颅面畸形影响，影响呼吸，食物和言语等功能，并引起巨大的心理社会社会挑战。重建手术治疗，包括成骨的分心和3D技术的使用，为功能和美学结果提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗STC的手术技术，评估其进化并讨论功能和审美影响，强调多学科管理以改善患者生活质量的重要性。在本文献综述中，进行了对PubMed数据库的搜索，经过详细的评估，选择了31篇文章，以与所提出的目标相关。重建手术治疗至关重要，包括截骨术以及自体或同种骨移植物的使用，以纠正下颌骨下型下颌骨以及下颌骨的干扰，从而逐渐骨骼生长。Microtia重建手术使用患者自己的软骨，但面临感染和移植吸收等并发症。高级技术，例如3D打印和3D图像指导手术，提高了手术准确性并允许植入定制，从而提供更好的美学和功能结果。通过成像产生的三个维度模型的虚拟手术计划增加了精度并减少了手术时间。多学科治疗，将手术，言语治疗，心理支持和听力干预结合在一起，对于恢复面部功能和美学至关重要，改善了患者的生活质量。不同的医学专业之间的协调对于优化结果和确保患者发育中的持续监测至关重要。关键字：野蛮者柯林斯综合征，面部重建，成骨下颌分心，手术技术。抽象的背叛者柯林斯综合征（TCS）是一种遗传疾病，其特征是颅面畸形，除了引起重大的社会心理挑战之外，影响了诸如中断，饮食和说话之类的功能。重建手术治疗，包括成骨分散注意力和3D技术的使用，为功能和审美结局提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗TCS的手术技术，评估其演变以及讨论和审美影响，强调多学科方法的重要性来改善工具的生活质量。
用于虚幻面部检测的大脑网络
1 关于术语的一些说明：在整篇文章中，我们将使用“幻觉面部检测任务”这一术语来表示一种范式，在该范式中，受试者被指示在纯噪声图像中检测面部。重要的是要记住，这项任务不同于典型的“幻觉范式”。在典型的幻觉中（例如 Kanizsa 三角形中的幻觉轮廓），对感官输入的误解主要是由呈现的刺激的特定方面引起的，而在幻觉面部检测任务中，面部感知主要由指令驱动。此外，在一些研究中，术语“幻想性错视任务”与“幻觉面部检测任务”同义使用。幻想性错视被定义为“将感官输入误认为另一个不相关的对象、模式或含义的现象”。最常见的例子是面部幻想性错视，即对日常物体中面部的幻觉感知。使用此定义，“幻觉面部检测”范式可能被归类为“面部幻想性错视”范式。然而，在神经影像学文献中，面部幻想性错视通常使用具有类似面部特征的刺激物以不同的范式进行评估（例如 Dolan 等人 1997 年；Kanwisher 等人 1998 年；Wardle 等人 2020 年）。为了使用一致的术语，我们使用术语“幻觉面部检测”而不是“面部幻想性错视”。
虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
感觉间冗余对 12 个月大婴儿面部处理的影响：使用行为方法和 ERP 的调查
第二章：感觉间冗余阻碍 12 个月大婴儿的面孔识别 6 第三章：感觉间冗余对 12 个月大婴儿面孔识别的 37 个神经相关性的影响 第四章：感觉间冗余对 12 个月大婴儿识别其他种族面孔的影响 53 第五章：一般讨论 71 参考文献 75 VITA 94
基因组广泛的关联研究揭示了与面部形态的新型关联
全基因组协会研究（GWAS）对包括阿拉伯联合酋长国（UAE）在内的中东人口的研究相对较少。本研究的目的是通过基因组广泛的关联研究（GWAS）在阿联酋人群中投资基因型 - 面形态关联。通过三维（3D）扫描技术和一种自动面孔地标技术获得了172个阿联酋的表型数据（44个面部测量）。GWAS分析揭示了19个遗传基因座与六个面部特征的关联，其中14个是新颖的。GWAS分析显示，44个面部参数和242个SNP之间的11艘显着关系 - 超过了GWAS的显着性阈值。这些表型以前与身体高度，颅面缺陷和面部特征有关。这些遗传变异的最显着关联与六个主要面部特征有关，这些面部特征是面部凸状，左轨道突起，下颌骨轮廓，鼻角角D，下面部角度B和下面的面部角度A。据我们所知，这是第一项研究中东人群中SNP变化与面部形态的关联的GWAS研究。