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利用实时面部识别技术...
数据依赖性是人工智能的固有特性之一。个人数据对于训练机器学习系统和构建算法模型的数据集至关重要。一旦模型建立，它们就可以应用于个人数据，并用于分析或对特定个人进行推断和预测。这也适用于实时面部识别系统，这意味着多项个人权利面临风险，尤其是隐私权。在本简报中，我们将这些系统的实施框架定为公共当局出于执法目的在公共空间进行监视的特定背景。隐私、同意和相称性是描述公共空间监视的道德规范和考虑负责任地实施此类人工智能系统所需的三个相互交织的方面。
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Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
使用机器学习的面部情感识别
认可吸引了很多人群。例如，它已用于大多数现代设备的安全性。使用机器和深度学习，将提高整体性能，并且标识精度将更加精确。我们旨在发现这些算法在分类人的面部表情中的表现以及我们是否可以依赖它们。步骤如下。首先，我们嵌入数据集中的图像，然后将数据集分为70％的培训数据和30％的测试数据；之后，我们采用五种不同的算法：支持向量机，k-nearest邻居，逻辑回归，天真的贝叶斯和随机森林。支持向量机的准确率为36％，K-Nearest邻居的准确率为52.3％，逻辑回归的精度为64.2％，而天真的贝叶斯的准确率达到了38.1％的准确率。随机森林的准确率为51.7％。使用的数据集是FER13数据集的清洁版本，其中包含16,780个图像分为五个类（愤怒，快乐，中立，厌恶和恐惧）。结果表明，逻辑回归被证明是所介绍的分类器最准确的分类器，F1得分为63.8％，精度为64.2％。
使用面部表情的音乐推荐系统
音乐推荐系统在数字时代已获得了重要的重要性，为用户提供了基于诸如聆听历史，偏好和上下文数据等各种因素的个性化音乐选择。传统系统通常依靠明确的用户输入或过去的行为来暗示音乐，这可能并不总是与用户当前的情绪状态保持一致。此差距为通过合并实时情感检测而增强推荐系统的机会提供了机会。将音乐建议与用户情绪保持一致是一个复杂的挑战，因为情绪的主观性质以及实时准确检测和解释面部表情的技术复杂性。现有系统缺乏动态适应用户情绪状态的能力，通常会导致体验不足。这项研究的目的是开发一种音乐推荐系统，该系统使用面部表情推荐音乐。通过利用计算机视觉和情感分析技术，该系统旨在提供个性化和情感上的音乐推荐体验。本文使用面部表达式讨论了实时情感检测系统的开发和实施，以推荐音乐。它涵盖了用于情感检测的方法，系统体系结构，音乐推荐的集成以及对系统有效性的评估。
档案人工智能：利用面部识别增强元数据
本研究项目的目标是确定最有效的面部识别应用程序，这些应用程序可以应用于图书馆、博物馆和文化遗产机构的数字档案图像集合。佛罗里达国际大学的计算机科学家和图书管理员合作，使用 FIU 数字馆藏中的照片对面部检测和面部搜索进行了定性评估。具体来说，分析了面部识别平台 OpenCV、Face++ 和 Amazon AWS。该项目旨在帮助希望将面部识别和其他人工智能技术纳入其数字馆藏和存储库的 LYRASIS 社区成员，以此作为一种减少研究时间的方法，并通过更完整的元数据增强其馆藏。简介
在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪
Morpheus8 分段式射频微针的皮肤科面部应用
https://inmodemd.com/technologies/technologies-fractora/ 8. Thomas WW, Bloom JD。颈部塑形和下颌脂肪治疗。J Drugs Dermatol。2017；16(1):54-57。 9. Cunha KS, Lima F, Cardoso RM。注射脱氧胆酸减少下颌脂肪的疗效和安全性：随机对照试验的系统评价和荟萃分析。Expert Rev Clin Pharmacol。2021；14(3):383-397。 10. InMode Aesthetics。Morpheus8。2022。2022 年 2 月 5 日访问。https://www.inmodemd.co.uk/morpheus8 11. Alexiades M. 微针射频。北美面部整形外科临床。2020；28(1):9-15。12. Dayan E、Rovatti P、Aston S、Chia CT、Rohrich R、Theodorou S。多模式射频应用治疗下脸部和颈部松弛。Plast Reconstr Surg Glob Open。2020；8(8):e2862。13. Demesh D、Cristel RT、Gandhi ND、Kola E、Dayan SH。射频辅助脂肪分解与射频微针治疗面部整形术后过早出现的下颌和颈部松弛。J Cosmet Dermatol。2021；20(1):93-98。14. Lee SJ、Goo JW、Shin J 等人。使用分段微针射频治疗18名韩国患者炎症性寻常痤疮。皮肤病学外科。2012；38（3）：400-405。15. Hellman J. 分段射频消融设备治疗寻常痤疮和相关痤疮疤痕的回顾性研究。化妆品皮肤病学应用杂志。2015；5（4）：311-316。16. Hellman J. 分段射频消融治疗寻常痤疮和相关痤疮疤痕的长期随访结果。化妆品皮肤病学应用杂志。2016；6（3）：100-104。17. Kim ST，Lee KH，Sim HJ，Suh KS，Jang MS。点阵射频微针治疗寻常痤疮。《皮肤病学杂志》。2014；41(7):586-591。18. Shin JU, Lee SH, Jung JY, Lee JH。点阵微针射频装置与点阵二氧化碳激光治疗在痤疮患者中的分割面部比较。《美容激光治疗杂志》。2012；14(5):212-217。19. Juhasz MLW, Cohen JL。微针治疗疤痕：临床医生的最新资讯。《临床美容投资皮肤病学》。2020；13:997-1003。20. Faghihi G, Poostiyan N, Asilian A 等人。分段式微针射频治疗与不加皮下切除术治疗萎缩性面部痤疮疤痕的疗效：一项随机分段式面部临床研究。J Cosmet Dermatol。2017；16（2）：223-229。21. An MK、Hong EH、Suh SB、Park EJ、Kim KH。分段式微针射频治疗与局部聚乳酸联合治疗
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。
高分辨率基因组分析研究了侵入性刷尾巴托图（Trichosurus vulpecula）和其他野生动植物对微生物水质评估的影响预测不断变化的新西兰的面部湿疹风险...
摘要面部湿疹是新西兰农民的主要关注点，因为其经济影响和动物福利的影响。当动物摄入孢子蛋白时，这种疾病发生，这是一种由真菌pseudopithomyces chartarum孢子产生的霉菌毒素。孢子的产生与天气状况有关；因此，面部湿疹的发病率和严重程度在几年之间有所不同，这种疾病通常发生从夏末到北岛。我们开发了一个简单的模型，以估算P. Chartarum孢子形成的气候适用性，并使用2008 - 2021年的气候数据进行运行，以将其估计值与同几年以来的孢子计数进行比较。模型气候适应性估计值具有显着的线性相关性，并且在国家和局部尺度上衍生出孢子计数的孢子的索引。模型结果也与所记载的面部湿疹爆发一致。使用Hadley Center全球环境模型2版和两种排放场景的预测气候数据，该模型建议气候适用于Chartarum P. Chartarum P. scorulation，在许多新西兰地区，尤其是在北岛南部和南岛的东部地区，随着时间的推移会增加。但是，在其他一些领域，它可能保持相对静止，因此，预计新西兰地区之间，气候适用性的变化程度将有所不同。