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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。
人脑中的解码面部识别能力
为什么有些人更好地识别面孔？发现支持面部识别能力的神经机制已被证明难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模式数据驱动的方法，该方法结合了神经影像，计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡的面部识别能力的个体的高密度脑电图脑活动 - 超级识别器 - 以及典型的识别剂，以应对各种视觉刺激。使用多元模式分析，我们从1 s的大脑活动中解码了面部识别能力，精度最高为80％。为了更好地理解该解码的机制，我们将参与者的大脑中的表示形式与人工神经网络模型的视觉和语义模型以及参与人类形状和含义相似性的判断的人进行了比较。与典型的识别者相比，我们发现超级识别器的早期大脑表示与视觉模型的中级表示以及形状相似性判断之间的相关性更强。此外，我们发现超级识别器的晚期大脑表示与人工语义模型的表示之间以及含义相似性判断之间的更强关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理中的重要个体变化，包括神经计算扩展到纯粹的视觉过程，支持面部识别能力的差异。他们为语义计算与面部识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们认为，这种多模式数据驱动的方法可能会在进一步揭示人脑中特质识别的复杂性方面发挥关键作用。
复兴的面部练习：系统评价
目的：本研究旨在通过系统的文献综述来验证面部练习对面部复兴的影响。方法：资格标准包括两性成年人的人口，面部锻炼面临，并在面部锻炼前后进行了比较组。根据Joanna Briggs Institute（JBI）指南评估了偏见的风险。文献综述：在最终数据库搜索中总共检索了608篇文章，其中7篇文章在选择过程后包括在其中7篇文章。所有包含的文章都表明，面部运动或按摩后皱纹和表达线得到了改善。案例系列研究的判断发现它们的偏见风险很低，两项病例对照研究的偏见风险中等。结论：面部锻炼有效地减弱了面部衰老的迹象。然而，基于随机临床试验，需要更一致的证据来得出更鲁棒的结论。关键字：老化；美学;脸;恢复活力；语音，语言和听力科学
利用实时面部识别技术...
数据依赖性是人工智能的固有特性之一。个人数据对于训练机器学习系统和构建算法模型的数据集至关重要。一旦模型建立，它们就可以应用于个人数据，并用于分析或对特定个人进行推断和预测。这也适用于实时面部识别系统，这意味着多项个人权利面临风险，尤其是隐私权。在本简报中，我们将这些系统的实施框架定为公共当局出于执法目的在公共空间进行监视的特定背景。隐私、同意和相称性是描述公共空间监视的道德规范和考虑负责任地实施此类人工智能系统所需的三个相互交织的方面。
通过恐惧和悲伤的面部表情
13。致谢：29作者感谢Katerina Stephanou，Lisa Incerti和Rebecca Kerestes对30个数据收集的贡献，以及来自Sunshine Hospital Medical Imaging Department 31（墨尔本西部健康）的员工。32 33 14。利益冲突：34作者报告没有利益冲突35 36 15。资金来源：37这项工作得到了澳大利亚国家健康与医学研究委员会的支持38（NHMRC）项目赠款（1064643）。AJJ得到了澳大利亚政府39研究培训计划奖学金的支持。bjh得到了NHMRC职业40发展奖学金（1124472）的支持。CGD得到了NHMRC职业41发展奖学金（1061757）的支持。42
面部整形手术作者说明
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人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。
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。