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验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
视觉变形金刚用于面部图像的年龄估计
3实施34 3.1模型体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.2培训和评估程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2.1损失和错误实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2.2数据增强实现。。。。。。。。。。。。。。。。。39 3.2.3训练循环。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 3.2.4注意推出实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 3.2.5 Grad-CAM实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 3.3实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3.1定量实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3.2定性实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45
面部整形手术中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 从虚拟聊天助手到自动驾驶汽车，人工智能 (AI) 常常被誉为改变这一代人并将继续改变这一代人的技术。在其他行业广泛采用的应用中，其在医学领域的潜在应用正在得到越来越多的探索，电子健康记录中存在的大量数据以及对患者护理和工作流程效率的持续改进的需求为 AI 的实施提供了许多机会。事实上，AI 已经展示了协助完成文档、图像分类和手术结果预测等任务的能力。更具体地说，这项技术可以用于面部整形手术，该领域的独特特性非常适合特定的应用。然而，AI 并非没有局限性，在医学和面部整形手术中进一步应用 AI 必然伴随着对 AI 在医疗保健中的伦理影响和正确使用的讨论。在本文中，我们回顾了 AI 在面部整形手术中的当前和潜在用途，以及其伦理影响。
面部识别和嫌犯照片数据库：安大略省警察指南
在本指南发布之时，法院或法庭尚未解决警方面部识别嫌犯照片计划的合法性，包括是否遵守《加拿大权利和自由宪章》（《宪章》）。同时，安大略省目前尚无明确或全面的法律规则来管理警方对面部识别技术的使用，包括嫌犯照片数据库计划。虽然《罪犯身份识别法》（ICA）允许警方拍摄被指控犯有严重罪行的个人并汇编相关信息用于执法目的，但该法案并未涉及面部识别技术、人工智能技术、生物识别技术或生物识别数据库的使用。该法案也没有涉及需要采取哪些保障措施或控制措施来确保警方的面部识别嫌犯照片实践是必要、适度和非歧视性的。这在现行法律中留下了漏洞，如果不加以解决，可能会严重损害个人的隐私权和其他基本人权。
在公共场所使用实时面部识别技术
为了使用LFR合法，控制者必须确定合法的基础和条件，以在需要时处理特殊类别数据和刑事犯罪数据。他们必须确保根据英国判例法中这些概念的发展，必须确保其处理与目标成比例。任何个人数据的处理也必须公平。这意味着控制器应考虑为个人使用LFR的潜在不利影响，并确保它们是合理的。他们还应考虑并采取步骤来减轻系统中的任何潜在偏见，并确保它在统计上足够准确。控制器必须是透明的，并且从一开始就采用“通过设计和默认的数据保护”方法，以便其系统符合数据保护原则。
使用离散小波对面部皮肤类型进行分类...
使用离散小波变换、对比度、局部二值模式和支持向量机对面部皮肤类型进行分类 INDRIYANI 1、I MADE SUDARMA 2 1 巴厘岛计算机信息和技术管理中学 (STMIK STIKOM Bali) 电子邮件：indry.joice@gmail.com 2 乌达亚纳大学 电子邮件：imasudarma@gmail.com 摘要 化妆品对皮肤有两种影响，即积极影响和消极影响。根据皮肤类型使用化妆品会对皮肤产生积极影响，而使用不适合皮肤类型的化妆品会对皮肤产生负面影响。每个人的皮肤类型都不一样，因此在决定购买合适的化妆品之前了解皮肤类型非常重要。本研究将利用数据挖掘的概念构建一个可以对面部皮肤类型进行分类的智能系统。本研究使用离散小波变换 (DWT)、对比度和局部二值模式 (LBP) 来提取面部图像中包含的特征，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器来确定面部皮肤类型。根据实验结果，证明了所提出的方法能够正确对面部皮肤类型进行分类。所提出的方法的平均分类准确率为 91.66%，平均运行时间为 31.571 秒。
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
通过定量面部运动分析实时情绪检测
准确评估人类思想内部状态的能力仍然是现代神经科学的巨大挑战之一。近年来，大量研究致力于发现识别情绪和情绪的新方法。在情绪障碍研究领域中，有许多工具可以在心理上评估情绪。Some are inven- tories, such as the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) [ 1 ], the Remission Evaluation and Mood Inventory Tool (REMIT) [ 2 ], and the Ecological Momentary Assessment (EMA) [ 3 ], while others are symptom scales, including the Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D) [ 4 ], the Montgomery-Asburg Depression Rating Scale (MADRS) [ 5 ], and the Young躁狂评级量表（YMRS）[6]。这些工具有助于评估患有抑郁症或躁狂症状的人的情绪障碍，但是通过自我报告或观察者评估方法，它们的有效性和可靠性在很大程度上损害了[7-10]。此外，对情绪的神经生物学机制的研究需要基于调查的工具的时间精度。同样适用于情绪。现有量表的主观性因此，对情绪和情感状态的客观度量产生了需求。以前的客观情感评估尝试采用生物信号检测作为区分情绪的一种手段。某些措施已针对压力反应和情绪困扰的生理标记，例如面部皮肤温度或颜色的变化[11-13]。一个多世纪以前，威廉·詹姆斯（William James）观察到情感状态通常反映在面部运动中（“。其他研究研究了现有的诊断工具，例如心电图[14]，脑电图[15]和肌电图（EMG）[16，17]。最近，健身追踪器和智能手表等可穿戴生物传感器技术的扩散产生了另一种潜在的卧床情绪评估工具[18，19]。分析此类设备提供的身体传感数据的广泛分析可能有助于理解情绪和情感的机械基础。然而，与基于传统问卷的方法相比，这些措施的有效性和可靠性尚未得到解决。面部也许是实时情感评估的最有希望的途径。。。[]脖子弯曲，头部悬挂着（悲伤的“鞠躬”），脸颊和下巴毛刺的放松使脸看起来长而狭窄，下巴甚至可能睁开，眼睛看起来很大”）[20]。从那时起，开发了将面部运动与潜在情绪状态相关联的方法[21 - 23]。由埃克曼（Ekman）和弗里森（Friesen）普及，面部动作编码系统（FACS）根据创建它们的动作单元（肌肉或肌肉群）编码面部运动。该系统在以下前提下起作用，即通过面部运动的情绪代表在文化和人民之间得到保存[24]。其他研究使用面部EMG检测面部表达的有目的变化[25]，以及对情感触摸的反应[26]。中央因此，对面部运动的定量分析可能为研究情绪和情绪状态提供了有趣的方式。已经开发了几种基于参与者的视频记录，包括中央差异方法[27]，已经开发了几种方法来测量动态面部特征。
