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人工智能白皮书-最终版
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dedim：使用扩散模型去识别
摘要：作为对面部识别系统中恶意身份验证的对策，使用了从SNS或类似的面部图像或基于对抗性示例的De-nisteriation方法获得的面部图像。然而，由于对抗示例直接使用面部识别模型的梯度信息，因此它高度依赖于该模型，并且对于未知识别模型而言，很难实现识别效果和图像质量。在这项研究中，我们提出了一种基于扩散模型的新型去识别方法，该方法通过对面部形状进行微小变化来对未知识别模型具有很高的概括性。使用LFW的实验表明，与使用对抗性示例的常规方法相比，该方法对未知模型具有更高的识别效果，并且图像质量更好。
ATI 项目目录 - 航空技术研究所
该项目于 2014 年启动，并于 3 年后成功完成，制造了工业演示器。该项目为 LFW 实现了 100% 的成功率，宣传了提高购买飞行比和降低制造成本的主要优势。TiFab 项目内开展的工作使合作伙伴能够向 OEM 展示该技术，并将英国与低成本海外供应商区分开来，保障英国的就业。该项目的成果预计将节省 200 多吨原材料和每年 890 万英镑。TEN Solutions 的 Alan Shilton 表示：“该计划的成功结束为航空业提供了一种可行且实用的解决方案，可以降低飞机结构部件的成本，并有可能改变增材制造领域的游戏规则。”
使用...
海得拉巴，Telangana摘要：要面对创建的文本是图像重建的文本子域。它不仅会影响公共安全领域的广泛用例，还影响新的研究领域。由于没有可用数据集，因此对面对合成的文本研究很少。到目前为止，在文本到图像生成上完成的工作的最大值依赖于部分训练的Gan's，其中输入句子的语义属性是使用预先训练的文本编码器提取的。这些语义特征后来被用来指导解码器的图像。为了产生逼真的有机视觉效果，我们在研究中介绍了一个完全训练的gan。为了提供更精确，更有效的结果，对图片解码器和文本编码器均经过同时培训。除了建议的方法外，另一个补充是通过LFW，Celeba和本地生成的数据集创建数据集。此外，使用我们的预定义分类标记了收集的数据或信息。已经通过各种研究证明了我们的模型通过从输入短语中产生高质量的图片来表现更好。此外，视觉发现产生了面部图像，以响应提供的查询，进一步增强了我们的实验。索引术语 - 面部生成，公共安全域，数据集，预训练的文本编码器，语义特征，图像解码器，完全训练的gan，文本编码器，LFW，Celeba，本地准备的数据集，标签，实验，实验，优质图像，视觉结果，面部图像，QUERY，QUERY，QUERY。引言从书面描述中综合逼真的图片，作为人工智能研究的重要研究领域，从文本输入中综合面部图像。这项研究努力的大量用途具有很大的潜力，其中最主要的是加强公共安全法规。但是，该领域的进步已被可用数据集的局限性和现有方法的功效所延续。该领域的一种流行技术是使用生成的对抗网络（GAN），这是一种有效的深度学习模型，能够产生高保真图像。以前的作品依赖于经过部分训练的GAN体系结构，其中利用预训练的文本编码器从输入文本描述中提取有意义的数据，并使用这些功能对图片解码器进行培训。在我们的研究中，我们使用经过全面训练的生成对抗网络提供了一种独特的方法，以从文本描述中增强实际面部图像的产生。与早期方法相比，我们的方法同时训练文本编码器和图像解码器以产生更精确和有效的结果。
智能城市监视：Edge Technology Face识别机器人深度学习基于A. Medjdoubi*，M。Meddeber，K。Yahyaoui精确科学学院
在当代背景下，加强安全和安全措施的必要性变得越来越明显。鉴于技术进步的快速发展，智能和有效的监视解决方案的发展引起了人们的极大兴趣，尤其是在智慧城市（SC）领域。监视系统已随着边缘技术（ET）的出现，物联网（IoT）和深度学习（DL）的出现而改变，以成为SC的关键组成部分，尤其是面部识别的领域（FR）。这项工作推出了基于ESP32-CAM微控制器的智能监视汽车机器人，再加上结合了DL模型和传统算法的FR模型。使用HAAR-CASCADE（HC）算法进行面部检测，而特征提取依赖于提议的卷积神经网络（CNN）和预测的DL模型，即VGG和Resnet。分类是通过两种不同的算法进行的：天真的贝叶斯（NB）和K-Nearest邻居（KNN）。验证实验证明了包括HC，VGG和KNN的复合模型的优势，分别在LFW，AR和ORL数据库中达到了92.00％，94.00％和96.00％的准确率。此外，监视汽车机器人表现出实时响应能力，包括电子邮件警报通知，并在自定义数据库中拥有99.00％的出色识别精度率。此ET监视解决方案提供了能源效率，便携性，远程可访问性和经济负担能力的优势。