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人类机器人面部共表达
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步，但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流，主要依靠声音。挑战是双重的：首先，一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达，以使机器人看起来自然，及时和真实。在这里，我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们，从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显，但面部共表达感觉更为真实，因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现，机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑，并在人类的笑容面前预测，并使用学习的逆向运动面部自我模型，同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为，同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。
人工智能人脸识别系统
该项目包括为数据库构建面部识别、电子操作和网页设计。首先，使用机器学习和深度学习算法来识别人脸。第二步，将人工智能数据传输到电子元件和传感器，以构建智能锁系统。最后一步是设计一个需要登录并根据数据库显示出勤名单的用户界面。原型可以成功识别人脸并激活电子元件。它性能快速，可以在 Google 数据库中记录有关已识别人类的信息。随着进一步的发展，原型将实现更广泛的算法，通过摄像头区分图片和真实面部。这些算法将使原型更快、更安全，并适合商业用途。
GAO-24-107372，面部识别技术
2024 年 3 月 8 日 罗谢尔·加尔萨 (Rochelle Garza) 主席 维多利亚·诺尔斯 (Victoria Nourse) 副主席 美国民权委员会 面部识别技术：联邦执法机构在民权和培训方面所做的努力 感谢您给我机会参与今天关于联邦执法机构使用面部识别技术的讨论。 1 面部识别技术是联邦执法机构可以用来帮助破案的工具。例如，该技术可以让用户快速搜索数十亿张照片，以帮助识别犯罪现场照片中的未知嫌疑人。该技术还可用于帮助识别照片或视频中的受害者。 虽然面部识别技术可能支持刑事调查，但政策制定者和联邦机构需要考虑一些因素，例如它可能对民权和公民自由产生影响。 2 例如，面部识别技术与所有生物识别技术一样，可能存在出错的可能性，因此有可能错误识别个人。因此，民权倡导者警告称，在刑事调查中过度依赖面部识别技术可能会导致无辜者被逮捕和起诉，尤其是特定年龄和种族和民族背景的人。此外，公民自由倡导者指出，在某些活动（例如抗议活动）中使用面部识别可能会对个人行使第一修正案权利产生寒蝉效应。我今天的发言将重点讨论国土安全部 (DHS) 和司法部 (DOJ) 的七个执法机构对面部识别技术的使用。3
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。
调查面部肌电图作为...的指标
面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有潜力帮助量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两块肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的指标，适合工作量评估。长时间保持警惕的能力对航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高度的态势感知能力，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员能否在防止危险后果所需的水平上工作的重要因素（Young & Stanton，2002 年）。认知超负荷和负荷不足都会导致绩效下降，而适度的认知唤醒水平则有助于实现理想的绩效能力（Cohen，2011 年）。
研究面部肌电图作为... 的指标
斯科特·加尔斯特空军研究实验室 俄亥俄州赖特-帕特森空军基地 面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有助于量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两种肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的适合工作量评估的测量方法。长时间保持警惕的能力对于航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高水平的态势感知，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员在防止危险后果所需水平上执行能力的重要因素 (Young & Stanton, 2002)。认知超负荷和负荷不足都会导致性能下降，而适度的认知唤醒有助于实现理想的性能能力 (Cohen, 2011)。为了减轻航空航天操作员的警觉负担并帮助他们保持理想的表现，开发了感知-评估-增强 (SAA) 框架，以识别和缓解各种任务环境中的认知工作量不平衡 (Galster & Johnson, 2013)。由于认知工作量的变化已被证明与各种生理事件相关，因此可以应用该框架来感知航空航天操作员产生的一系列生理指标，将这些指标纳入可以评估操作员认知状态的模型中，然后增强操作员的表现以减轻认知超负荷或负荷不足引起的绩效下降 (Wilson & Russell, 2007; Hoepf, Middendorf, Epling, & Galster, 2015; Hoepf et al., 2016)。用于评估工作量 (Hoepf et al., 2016)。为了使基于 SAA 的工作负荷建模方法能够在广泛的任务环境中发挥作用，必须将大量生理测量作为模型的输入。操作员执行的任务的性质可能决定了每种生理测量（皮质、心脏等）的有用性。例如，在心算类型的任务中，发现皮质测量与工作负荷有很好的关联，而心脏测量对主要需要使用仪器的飞行任务中的工作负荷很敏感，而眼部测量与高度依赖视觉的飞行任务中的工作负荷有关（Hankins & Wilson，1998）。许多心理生理学家和工程师正在研究各种生理测量与认知工作负荷之间的相关性，试图进一步提高实时模拟个人认知状态的能力。面部肌电图 (fEMG) 是最近被探索作为认知工作负荷潜在指标的生理信号之一。fEMG 是一种肌电图 (EMG) 测量技术，通过感应和放大产生的微小电脉冲来描述肌肉活动
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摘要 - 本文探讨了通过对新数据进行微调模型来改善现有面部生物识别系统质量的方法。它检查了反映生物识别安全系统基本操作原理的总体框架，以及使用OPENCV中的深神经网络（DNN）面部检测方法来解决此任务的主要方法和方法。已经开发了一个面部识别软件套件，其中包括：检测模块，头部位置确定模块，用户识别模块，访问控制和管理系统（ACMS）模块和培训模块。已经对现有方法进行了研究，以增强识别算法和系统的准确性。对系统进行微调后在一天中不同时间进行微调后的识别率的增加进行了分析。研究结果表明，开发的模块可确保高准确性和可靠性。由于系统微调，识别率提高了约4-5％。此外，值得注意的是，具有面部识别技术的ACM代表了寻求自动出勤跟踪过程的教育机构的强大工具。此步骤标志着应用高级技术以提高出勤管理的效率和准确性的重大进展。关键字 - 识别，识别系统，识别算法，深度神经网络（DNN）的面部检测方法，微调，与访问控制和管理系统（ACMS）集成（ACMS）
神经肌肉疾病课程2025
1。简介：用于执法目的的FRT概述，通过人工智能（AI）算法的发展促进了广泛的生物识别数据分析的自动化，这导致在各种工业中广泛使用面部识别技术（FRT）。执法机构（LEA）由于其作为公共监视工具的有效性而越来越吸引FRT。然而，在许多个人权利中，它尤其构成侵犯个人隐私的风险。几项研究（Eneman等，2022； Smith＆Miller，2021）认为，如今的隐私术语通常被定义为控制有关自己信息的权利。在这种情况下，可以无需身体入侵即使没有个人知识，就可以收集面部图像，从而在知情同意和隐私方面造成其他问题（Raposo，2022）。
使用面部识别技术
蒙哥马利县警察局（MCPD）的政策是利用面部识别技术，以符合授权目的的方式来保护社区，公民权利和公民自由。合格的研究者将评估面部识别技术提供的候选图像（第四节段D）。合格的研究者提供的确定的候选人是调查领导者，如果没有进一步的调查，则不能被视为积极的识别。该部将遵守马里兰州刑事诉讼程序的所有要求§2-501和seq。“面部识别技术。”该政策不规范机构利用面部功能来授予或拒绝访问电子设备，设施或其他非投票目的的能力。也不调节代理机构利用自动化或半自动化过程的能力来编辑图像或记录以释放。特别调查部主任（SID）负责监督和管理面部识别技术，符合马里兰州的法律以及地方法律，法规和政策。