XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfacial
增强了带有面部情感检测的AI机器人-Ijarcce
摘要：自然语言处理（NLP）的一种重要应用是对情绪的认识。该项目的主要目的是开发一个可以根据用户当前的情感状况进行对话的机器人。此机器人可以通过获取面部表达并根据先前训练的模型使用数据集来检测用户的情绪。通常，聊天机器人或任何其他机器人都不会以任何方式考虑用户情感。如果他们想考虑机器人只会询问用户情绪的情绪，则用户应该指定情感，这可能会操纵用户的原始情感。在此项目中，情感是从用户的面部表达中捕获的，用户可以用任何语言（在项目中提到）与系统通信，并且用户可以期望在不同的语中以相同的语言响应。关键字：CNN，NLP，NLTK，Django，语音识别，语音合成。
从面部行为到深度学习的抑郁症检测
摘要 - 本研究研究了相关文献，以提出基于机器学习（ML）的模型，该模型可以帮助诊断抑郁症。可以通过自我报告问卷诊断抑郁症，但是有必要检查情绪并确认主观和客观描述的一致性。全世界数百万人患有抑郁症。两个患有相同疾病的人之间的心理健康状况有所不同。通过视频记录的临床会议分析抑郁程度。在全球范围内，有3.5亿人患有抑郁症。抑郁症患者很难专注于他们的软件工作领域。基于摄像机诊断抑郁症的帮助可以迅速导致其识别并提供干预措施的数据。通过级联卷积网络（MTCNN）的多任务，一种深入的学习方法，可以通过检查眼睛和嘴唇的位置变化，并猜测将基于将反复参与抑郁症诊断的参与者的累积照片来设计抑郁症的模型，以帮助诊断抑郁症的诊断。
实时使用深度学习
在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
面部视频的强大心率可变性测量
摘要：远程光绘画学（RPPG）是一种非接触式方法，可以从面部视频中检测各种生理信号。RPPG利用数码相机来检测肤色的细微变化，以测量与自主神经系统相关的重要生物标志物等生命体征，例如心率变异性（HRV）。本文基于小波散射变换技术，提出了一种新型的非接触式HRV提取算法WaveRV，然后进行自适应带通滤波和伴侣间间隔（IBI）分析。此外，引入了一种新颖的方法，用于基于接触的PPG信号。waveHRV是针对现有算法和公共数据集的。我们的结果表明，WaveHRV是有希望的，并且在UBFCRPPG数据集上，RMSSD和SDNN的最低平均绝对误差（MAE）为10.5 ms和6.15 ms。
联邦使用面部识别技术对公民权利的影响
为应对联邦政府越来越多地使用面部识别技术 (FRT)，委员会审查了三个联邦部门对该技术的使用情况：司法部 (DOJ)、国土安全部 (DHS) 和住房和城市发展部 (HUD)。委员会的调查包括来自主题专家的证词，包括政府官员、学者、研究人员、软件开发人员和法律专家。委员会还收到了多条公众意见，以及来自司法部、国土安全部和住房和城市发展部的质询答复。最后，委员会首次实地考察了国土安全部的马里兰测试设施 (MdTF)，以了解 FRT 和其他生物识别人工智能 (AI) 测试的行业领先发展。
使用人工智能 (AI) 进行面部识别 - 关键分析
使用人工智能 (AI) 进行面部识别已成为一种无处不在的技术，在现代世界中有着众多应用。该技术涉及通过算法和机器学习技术分析和识别数字图像或视频片段中的人脸。此过程涉及人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。虽然面部识别技术具有许多好处，例如增强安全性和简化识别流程，但人们也担心其潜在的滥用、侵犯隐私和偏见。因此，必须负责任地使用面部识别技术并在适当的监督下确保其用于合乎道德的目的。本文概述了使用人工智能进行面部识别、其优缺点以及合乎道德地使用它的重要性。
操作许可证：映射面部识别技术的公众可接受性
面部识别技术（FRT）的快速发展已在现代监视的安全技术（SOSS）系统（例如CCTV）中使用，越来越广泛。FRT是基于人工智能的技术，是这些系统的力量乘数，为部署它的组织提供了安全，效率和商业智能的增长。同时，这是一项有争议的技术，但这是不均匀的。公众倾向于接受该技术已成为通过机场通过海关的过程的一部分，但是零售商的使用却引发了频繁的反弹。这些争议的频率表明，安全顾问和其他负责向组织提供有关安全系统适用性的建议的从业者未能将潜在的FRT部署的“公共可接受性”纳入其建议中。现有对FRT公众可接受性的研究表明，FRT的某些部署比其他部署更公开接受。这是为了（i）确定可接受性的部署模式，并（ii）开发一个模型来映射基于“奖励临时”与“可感知的风险”取舍的潜在部署的可接受性。该模型可以协助FRT供应链中的参与者，以在特定部署方案中与面部识别技术的适当性做出更明智的选择。
对帕金森氏病的面部表达不对称性的定量评估
低血压的特征是面部表达降低，是帕金森氏病（PD）的基本特征。但是，与PD中的肢体不对称不同，面部不对称性的探索较少。在这里，我们使用人工智能（AI）和图像处理技术探讨了PD中可能的细微半型症。在从102名PD受试者和97个健康对照组（HCS）的视频预处理视频预处理视频后，计算了每个框架跨面部标志的不对称指数值。动态特征被提取并用于机器学习模型中，以区分PD和HC，达到91.4％的精度。PD受试者表现出更大的面部不对称性，尤其是在眉毛周围（P = 0.01）和嘴巴（P = 0.04），并且患有不对称的肢体帕金森氏症患者在受影响较大的一侧表现出较小的面部迁移率（P = 0.001）。这些发现支持PD中面部表达不对称性的存在，尤其是在幸福表达期间，并提出了其作为临床数字生物标志物的潜力。
通过在狗机器人中实施面部识别来自主监视突破
摘要 - 随着当今世界安全的重要性继续升级，技术在增强中的作用已经大大发展。从个人监控的固定安全摄像机的成立开始，进步就朝着自主威胁识别系统和移动机器人的部署迈向主动的安全措施。尽管有这些技术进步，但对安全机器人的自主机器人的探索相对较少。这项研究采用了一种新颖的方法，通过重新利用商业GO2 EDU狗机器人的安全目的，为其装备了热摄像头和定制软件，以在不同的照明条件下进行健壮的面部检测，旨在实现更安全，更可靠的面部识别。此外，通过使用SLAM配备了2D Rplidar和Depth Camera的Turtlebot进行实验，研究了映射和导航能力，为GO2机器人的自主操作奠定了基础。在加强安全措施的背景下，这些增强功能的结果已显示出有望。本文以讨论潜在的未来增强功能的讨论，为更复杂和自主的安全机器人铺平了道路。
人工智能应用于面部图像分析和特征测量
2 文献综述 14 2.1 面部美貌与吸引力概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.1 睫毛延长对面部美感的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .... .... .... 42