XiaoMi-AI文件搜索系统
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自主脸检测和图像识别无人机...
1帕鲁大学，古吉拉特邦瓦多达拉摘要：自主无人机与先进的计算机视觉技术的整合导致了各个领域的重大进步，包括监视，搜索和救援以及安全性。本文介绍了自主面部检测和图像识别无人机系统的设计和实施。该系统利用最先进的深度学习算法进行实时的面部检测和识别，从而使无人机可以有效地识别感兴趣的人。此外，DR One配备了智能导航功能，使其能够在执行其任务时自动浏览复杂的环境。拟议的系统为执法，人群监控和事件安全等应用提供了一种多功能解决方案，增强了情境意识和响应能力。关键字 - 无视，面部识别，卷积神经网络，Yolov7和LBPH算法
面对新冠肺炎，科学研究需要什么
尽管 COVID-19 疫情影响了全国各地学生的研究体验，但我们仍然坚韧不拔，坚定不移地通过研究合作培养顶尖技术人才。在本期中，我们介绍了科学和技术研究，重点介绍了不同教育水平的学生贡献。首先，我们回顾了学生今年夏天通过国防部、南加州大学陆军创意技术研究所和国家安全创新网络 (NSIN) X-Force 实习计划取得的进步，即使他们在自己的大学远程工作。我们还回顾了我们过去的学生实习生在教育方面所经历的影响深远的旅程。最后一部分展示了我们通过第三个陆军教育推广计划 (AEOP) 拓宽和丰富未来科学、技术、工程和数学 (STEM) 人才渠道的重点：数学和科学教育的收获 (GEMS)。由于 ARL West 的众多研究合作吸引了来自世界各地和社会经济背景的顶尖学生，我们正在通过拥有多元化和包容性的劳动力来培养和维持一种人们想要的氛围。
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。
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。
爱荷华州HHS第一五个高管摘要A.家庭案例计划面板
反映了对家庭计划的参与：最初的计划审查计划日期：p宣告：我们同意帮助该计划取得最大的能力；将努力满足上述概述的期望。我们也同意，我们中的任何一个人都可以将小组团结在一起，这是合理的，可以解决不可预见的问题并在此过程中庆祝成功。
美国原住民社区继续面临障碍......
财富积累障碍和融资渠道不平等进一步限制了美国原住民家庭的经济保障和机遇。典型的白人家庭拥有的财富是典型的 AIAN 家庭的两倍多（尽管反映 AIAN 家庭财富的数据并未完全分解，而是与亚洲人、夏威夷原住民、太平洋岛民和其他身份一起汇总报告）。由于财富是经济机会的推动因素，这种劣势转化为住房和其他方面的不平等。尽管原住民家庭强烈倾向于拥有住房，但如今拥有住房的家庭比例比 2000 年要小。美国原住民家庭因无法获得银行服务而受到不成比例的伤害，他们比美国其他任何少数群体都更有可能得不到银行服务。同样，原住民企业家更有可能面临获得信贷的障碍，并且报告称他们更多地依赖非正式银行融资（如信用卡）来启动和发展业务。
第4卷，第11期最佳挑战创业公司面对
当今的介绍，建立新业务或开设一家初创公司似乎是那些想要快速致富的人最简单的选择，但是随着过去在商业市场的竞争迅速上升，使初创企业跑步者除了经验和空荡荡的钱包。但是，有很多初创公司曾经是灾难性的经历，但是在所有增强和永久发展之后，创业所有者在产生收入方面达到了顶峰。在本文献综述中，无论人们如何管理初创企业，都将进行分析和汇总，仍然存在许多问题和困难，在隧道结束时等待它们，下面将被介绍并分析一些近期且大部分遇到的挑战。
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
朝着面部验证的视觉显着性解释
在过去的几年中，深度卷积神经网络一直在验证和识别场景中推动面部识别（FR）技术的边界。尽管准确性很高，但他们经常因缺乏解释性而受到批评。对了解深面识别系统的决策过程的需求越来越不断增加。最近的研究调查了视觉显着性图作为一种解释，但在面部识别的背景下，它们通常缺乏讨论和分析。本文集中于可解释的面部验证任务，并想出了新的解释框架。首先，提供了基于显着的解释方法的定义，该方法的重点是深FR模型做出的决策。其次，提出了一种名为corrrise的新型模型不合时宜的方法来产生显着图，该图显示了任何给定的面部图像的相似区域和不同区域。然后，一种评估方法旨在衡量面部验证中一般视觉显着性解释方法的性能。最后，实质性的视觉和定量结果表明，与其他可解释的面部验证方法相比，提出的Corrrise方法具有有希望的结果。
使用脸的外国人检测器...
电子邮件信件：adisimakrisna@pnb.ac.id intisari-在这个现代时代，很少见到诸如Siskamling之类的安全活动。替换此旧的安全活动需要新的东西。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。 CCTV可以使用，但有几个缺点。 所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。 基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。 开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。 如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。 关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。 摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。 需要替换此旧安全活动的新事物。 CCTV等技术是可以使用的一种工具。 CCTV可以使用，但有一些缺点。 所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。CCTV可以使用，但有几个缺点。所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。需要替换此旧安全活动的新事物。CCTV等技术是可以使用的一种工具。CCTV可以使用，但有一些缺点。所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。基于这些问题，研究人员主动使用面部识别和运动检测来开发一种用于检测陌生人的存在的系统。开发的系统将通过检测人的动作并将其与注册的面部数据库匹配，从而检测陌生人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监视摄像头，计算机视觉，HAAR级联分类器。