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基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
引用 Gupta S、Modgil S、Lee C 等人 (2022) 未来就是昨天：利用人工智能驱动的面部识别来提升旅游业的价值。信息系统前沿。25：1179-1195。
引用 Gupta S、Modgil S、Lee C 等人 (2022) 未来就是昨天：利用人工智能驱动的面部识别来提升旅游业的价值。信息系统前沿。25：1179-1195。
增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
使用Resnet50进行面部印刷识别和分类的深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，其中神经网络算法模仿人脑以识别各种模式并自主做出决策。也称为深神经网络或深度学习，它是人工智能的核心组成部分，用于处理数据并生成有助于无人监督的决策的模式。深度学习在处理非结构化数据（例如图像，音频和文本）方面特别有用。它已成功应用于各个领域，包括机器人技术，人工视觉，自然语言处理，自主驾驶等。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
面部整形手术作者说明
•保持手稿的格式简单清晰。我们将根据我们的风格设置您的手稿 - 不要尝试“设计”文档。•每个图应保存为其自己的单独文件。请勿将数字嵌入手稿文件中。这需要Thieme生产部门的特殊处理。•将缩写保持在最低限度，并确保在文本中第一次使用它们时解释所有这些。•手稿应用美国英语书写。•作者应使用SystèmeInternational（SI）测量。为了清楚起见，在SI测量之后，括号中可能包括非整体等效物。•使用通用名称作为药物。您可以在括号中引用专有名称以及制造商的名称和位置。•括号内手稿中提到的设备，药物和其他品牌材料的信用供应商和制造商提供了公司名称和主要位置。
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
南非的面部识别技术的应用
9 上文注 4（例如，“AI Surveillance 希望在美国找到客户，将他们的闭路电视录像传送到约翰内斯堡的控制室和监控人员。首席执行官 Nichol 认为，当地较低的工资水平将为公司带来竞争优势，其在南非市场处理安全问题的经验也将如此。“美国在硬件和录制方面更成熟——有更多的摄像头和更多的录像，”他说。“南非在分析反馈和调度方面更成熟——出于必要……有迹象表明，监控行业的其他部分也在转向基于平台的方法。Proof 360 所基于的视频管理工具 Milestone 同样允许任何人为其软件构建面部和车牌识别等 AI 应用程序。Axis Communications 也是如此，它在美国和南非设有办事处，最近推出了自己的平台……今年，NEC XON 的母公司 NEC 还计划推出一款名为 NEC Nexus 的新产品，允许政府机构将他们的监视列表，其方式与 Vumacam 对车牌数据库的集中化相呼应。Nexus 目前正在英国进行试验，NEC 在英国拥有最大的实时面部识别试点，并将很快在全球推出，尽管目前还没有在南非实施的计划，Erasmus 说。”)。