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医学中基于深度学习的面部图像分析...
摘要简介深度学习技术正在在医学研究中获得动力。证据表明，深度学习在图像识别和分类方面具有优势，例如在检测人们的医疗状况中的面部图像分析。尽管有积极的发现可用，但对医学环境中基于深度学习的面部图像分析的最新面貌知之甚少。为了考虑患者的福利和实践的发展，需要及时了解基于深度学习的面部图像分析所面临的挑战和机会。为了解决这一差距，我们旨在进行系统的审查，以确定医学研究中基于深度学习的面部图像分析的特征和影响。从这项系统的审查中获得的见解将为特征，挑战以及在疾病检测，诊断和预后应用的基于深度学习的面部图像分析中提供急需的理解。方法数据库，包括PubMed，Psycinfo，Cinahl，Ieexplore和Scopus，将在2021年9月以英文发表的相关研究搜索。标题，摘要和全文文章将被筛选以识别合格的文章。还将对随附文章的参考列表进行手动搜索。采用了系统评价和荟萃分析框架的首选报告项目来指导系统的审查过程。两位审稿人将独立检查引用并选择包含的研究。差异将通过小组讨论解决，直到达成共识为止。将根据本研究中采用的研究目标和选择标准提取数据。道德和传播作为研究是进行系统审查的协议，不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物和会议演讲来传播。Prospero注册号CRD42020196473。
生成面部识别的双峰隐私数据
最先进的面部识别系统的性能至关重要的是大规模培训数据集的可用性。然而，如今的收集和分布生物识别数据的收集和分布已经增加，这已经导致了有价值的面部识别数据集的缩回。合成数据的使用代表了一个潜在的解决方案，但是，对训练识别模型有用的保护隐私面部图像的产生仍然是一个空旷的问题。生成方法，但仍与可见光谱绑定。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的身份条件生成框架，能够生成可见和近红外隐私的面部图像的大规模识别数据集。该框架依赖于一种新型的身份条件条件的双分支样式的生成对抗网络，以允许综合由预识别的识别模型的特征确定的一致性高质量样本。此外，该框架结合了一个新颖的过滤器，以防止隐私阐明身份的样本到达生成的数据集并提高身份可分离性和身份内部多样性。对六个公开可用数据集进行的广泛实验表明，我们的框架可以在保留现实世界主题的隐私性的同时获得竞争性合成能力。合成的数据集还比竞争方法甚至小规模的现实世界数据集生成的数据集更加有助于培训更强大的识别模型。使用可见的和近红外数据进行训练，还可以在现实世界可见的频谱基准上提高识别精度。因此，使用多光谱数据的培训可以潜在地改善仅利用可见光谱的现有识别系统，而无需其他传感器。
现代治疗急性面部疼痛的方法
审查急性面部疼痛的摘要目的在医学实践中提出了一个复杂的挑战，需要对其管理采取全面和跨学科的方法。这篇叙述性评论探讨了治疗急性面部疼痛，研究药理，非药理学和晚期干预措施的当代景观。扎根于面部疼痛的不同病因的量身定制治疗策略的重要性，例如牙齿感染，三叉神经痛，饮食症状性疾病，鼻窦炎或神经系统疾病（如偏头痛或群群）。我们特别强调了治疗三叉神经痛的最新进展，阐明了当前治疗概念在管理这种特殊的急性面部疼痛方面。最近的发现最近的研究阐明了急性面部疼痛的各种治疗方式。药物治疗范围从传统的NSAID和镇痛药到抗惊厥药和抗抑郁药。非药理干预措施，包括物理疗法和心理方法，扮演关键角色。在耐药性的情况下，考虑了高级干预措施，例如神经阻滞和外科手术。此外，我们探索了创新技术，例如神经调节技术和个性化医学，提供了有前途的途径来优化急性面部疼痛管理中的治疗结果。急性面部疼痛的现代管理摘要需要一种细微差别和以患者为中心的方法。针对个人的潜在条件调整治疗策略至关重要。虽然药物疗法仍然是基石，但非药物干预措施的整合对于综合护理至关重要。应保留高级干预措施，以保守措施证明不足。此外，利用创新技术和个性化医学具有增强治疗功效的希望。最终，考虑到患者的多种需求的整体方法对于有效解决急性面部疼痛至关重要。
面部视频的强大心率可变性测量
摘要：远程光绘画学（RPPG）是一种非接触式方法，可以从面部视频中检测各种生理信号。RPPG利用数码相机来检测肤色的细微变化，以测量与自主神经系统相关的重要生物标志物等生命体征，例如心率变异性（HRV）。本文基于小波散射变换技术，提出了一种新型的非接触式HRV提取算法WaveRV，然后进行自适应带通滤波和伴侣间间隔（IBI）分析。此外，引入了一种新颖的方法，用于基于接触的PPG信号。waveHRV是针对现有算法和公共数据集的。我们的结果表明，WaveHRV是有希望的，并且在UBFCRPPG数据集上，RMSSD和SDNN的最低平均绝对误差（MAE）为10.5 ms和6.15 ms。
智能手机的面部解锁背后的技术-IJRPR
智能手机中的Face解锁技术近年来变得越来越流行，作为一种访问设备的安全方式。该技术利用各种传感器和算法来创建一个唯一的面部配置文件，可用于验证用户并解锁设备。该技术通过使用前置摄像头捕获用户脸的图像来起作用。然后通过识别面部关键特征的软件（例如眼睛之间的距离，下巴的形状以及鼻子和嘴的轮廓之间的距离）对此图像进行分析。然后使用这些功能来创建存储在设备上的唯一面部轮廓。当用户尝试解锁手机时，将激活前置摄像头并捕获其脸部的另一个图像。该软件将此图像与存储的面部轮廓进行比较，如果有匹配，则将设备解锁。
中面部撞击与脑外伤的数值模拟与分析
颌面部是人体暴露部位，防护能力有限，易受到损伤，多见于交通事故、拳击、体育等暴力事件（1-3）。与上面部和下面部相比，面中部区域特殊，结构最为复杂，包含较多骨骼，通过骨缝合线形成完整的骨复合体。面中部骨通过缝合线与颅底刚性连接，受到撞击时力可直接传至脑部，因此面中部损伤常合并颅脑外伤。Bellamy等（4）报道3 291例面中部骨折患者，其中21.3%合并颅内损伤，6.3%死亡。Zandi等（9）报道面中部骨折的病例多为颅脑损伤。 （5）对2692例颌面部创伤住院患者进行了评估，发现与面部骨折相关的头部损伤发生率为23.3%。最常见的相关头部损伤是脑震荡，其次是脑挫伤和颅骨骨折。一些研究表明，面部骨折，尤其是解剖上靠近颅骨的骨骼，是头部损伤风险增加的标志（5-8）。对损伤的机械过程和反应的分析可以帮助外科医生更好地诊断未被怀疑的脑损伤。
Twitter 对话中的面部观察 Moch。......
Moch.armien@gmail.com 这项题为“Twitter 对话中的面子观察”的研究旨在调查 Twitter 对话中说话者在观察和不观察听众面子时所使用的礼貌策略、听众的反应以及观察（不）面子可能产生的影响。本研究采用描述性定性研究。数据来自 Twitter 中的对话。本研究表明，说话者在观察和不观察听众的消极和积极面子时使用了 Brown 和 Levinson (1987) 提出的四种礼貌策略，即公开、积极礼貌、消极礼貌和不公开。听众对说话者使用不同策略的观察（不）行为的反应可能会对对话本身产生一些影响。结果表明，说话者的观察（不）行为会产生两种影响。第一个影响是谈话顺利进行，没有任何干扰；第二个影响是谈话被干扰甚至中断。这表明，积极礼貌策略似乎是参与者在维持谈话时采取的首选策略。
联邦使用面部识别技术对公民权利的影响
为应对联邦政府越来越多地使用面部识别技术 (FRT)，委员会审查了三个联邦部门对该技术的使用情况：司法部 (DOJ)、国土安全部 (DHS) 和住房和城市发展部 (HUD)。委员会的调查包括来自主题专家的证词，包括政府官员、学者、研究人员、软件开发人员和法律专家。委员会还收到了多条公众意见，以及来自司法部、国土安全部和住房和城市发展部的质询答复。最后，委员会首次实地考察了国土安全部的马里兰测试设施 (MdTF)，以了解 FRT 和其他生物识别人工智能 (AI) 测试的行业领先发展。
教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。
面部视觉：实时年龄和性别预测
卷积层：CNN由几层组成，包括将卷积操作应用于输入图像的层。层使用学习的过滤器（内核）通过将过滤器滑过图像并执行求和和对比度[6]，[9]，从而从输入图像中提取特征。合并层：合并层通常放置在卷积层中。他们在小区域内汇总数据，以采样从卷积层得出的特征图。常见的合并操作包括最大池和平均池，该操作存储每个池字段中的最大值或平均值。激活函数：对于卷积和汇总过程的输出，使用称为Relu（纠正线性单元）的激活函数将非线性添加到网络中，从而可以研究组件之间的关系。完全连接的层：CNN通常在卷积和合并层后具有一个或多个层。通过在一个层和其他层的神经元中建立每个神经元之间的连接，这些层有助于高级表示和分类。培训：CNN通常是使用监督学习培训的，网络学会在其中映射输入图像为相应的标签或类别。随机梯度下降（SGD）及其变体是优化方法，用于通过反向传播获得训练。它调整网络的参数（权重和偏见），以最大程度地减少损失函数，以测量预测标签和真实标签之间的差异[10]。