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使用实时卷积神经网络的面部识别
近年来，面部识别的兴起是一种重要的技术进步，在该领域中有多种应用，包括安全，监视，身份验证系统和人类计算机界面。许多部门由于能够根据面部特征自动识别和验证人们的能力而进行了根本性的变化，从而为创新开辟了新的创新大门。面部识别的主要目的是创建可以正确识别和从图片或视频中验证人员的自动化系统。传统方法捕获复杂和歧视性面部模式的局限性包括对手工特征和浅学习技术的依赖。然而，自引入深度学习以来，面部识别取得了长足的进步，尤其是卷积神经网络（CNNS）。cnns是捕获精细面部特征的理想工具，因为它们为层次表示的出色能力显示出了惊人的能力，可以直接从未经处理的图像数据中学到。在本文中，作者专注于使用CNN模型的面部识别，旨在提高这种关键技术的准确性和韧性。作者已经采用了完善的CNN模型来应对面部识别的挑战。我们利用深度学习自动从面部图像中识别和提取高级特征，从而实现了更准确和可靠的识别。CNN模型的体系结构是为了利用面部数据中可见的基本空间链接和区域模式的创建。通过利用大量的卷积和合并层，该模型可以成功捕获低级品质，例如边缘和纹理以及高级面部特质，例如面部标志和表达式。
背叛者综合征治疗中的重建性面部手术
地址：巴西Sobral-Ceará电子邮件：jefferson.odonto97@gmail.com摘要秘诀柯林斯综合症（STC）是一种遗传状况，其特征是颅面畸形影响，影响呼吸，食物和言语等功能，并引起巨大的心理社会社会挑战。重建手术治疗，包括成骨的分心和3D技术的使用，为功能和美学结果提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗STC的手术技术，评估其进化并讨论功能和审美影响，强调多学科管理以改善患者生活质量的重要性。在本文献综述中，进行了对PubMed数据库的搜索，经过详细的评估，选择了31篇文章，以与所提出的目标相关。重建手术治疗至关重要，包括截骨术以及自体或同种骨移植物的使用，以纠正下颌骨下型下颌骨以及下颌骨的干扰，从而逐渐骨骼生长。Microtia重建手术使用患者自己的软骨，但面临感染和移植吸收等并发症。高级技术，例如3D打印和3D图像指导手术，提高了手术准确性并允许植入定制，从而提供更好的美学和功能结果。通过成像产生的三个维度模型的虚拟手术计划增加了精度并减少了手术时间。多学科治疗，将手术，言语治疗，心理支持和听力干预结合在一起，对于恢复面部功能和美学至关重要，改善了患者的生活质量。不同的医学专业之间的协调对于优化结果和确保患者发育中的持续监测至关重要。关键字：野蛮者柯林斯综合征，面部重建，成骨下颌分心，手术技术。抽象的背叛者柯林斯综合征（TCS）是一种遗传疾病，其特征是颅面畸形，除了引起重大的社会心理挑战之外，影响了诸如中断，饮食和说话之类的功能。重建手术治疗，包括成骨分散注意力和3D技术的使用，为功能和审美结局提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗TCS的手术技术，评估其演变以及讨论和审美影响，强调多学科方法的重要性来改善工具的生活质量。
用于基于视频的面部疼痛表情评估的深度图神经网络
自动疼痛评估可以定义为一组用于识别疼痛状态的计算机辅助技术。可靠有效的疼痛评估方法对于客观和持续监测无法口头交流的人的疼痛至关重要。在这项研究中，我们提出了一种通过分析面部表情来识别疼痛的新方法。更具体地说，我们评估了图神经网络 (GNN) 架构的有效性，该架构利用了一组自动跟踪受试者面部的基准点的固有图结构。在公开可用的数据集 BioVid 上进行的实验表明，与基线模型相比，所提出的方法在动作疼痛方面达到了更高的准确度，同时在自发性疼痛方面也超越了最先进的方法。
Wnt 信号驱动面部形态和大脑形状的相关变化
经典 Wnt 信号转导在正常颅面发育中起着多种关键作用，而其失调已知与面部结构性先天缺陷有关。然而，Wnt 信号转导何时以及如何影响表型变异（包括与疾病相关的变异）仍不清楚。一种潜在机制是通过 Wnt 信号转导在早期面部信号中心额鼻外胚层区 (FEZ) 的模式形成及其随后对早期面部形态发生的调节中的作用。例如，Wnt 信号转导可能直接改变 FEZ 中音猬因子 (SHH) 结构域的形状和/或表达幅度。为了验证这个想法，我们使用了编码 Wnt3a 的复制型禽肉瘤逆转录病毒 (RCAS) 来调节其在面部间充质中的表达。然后，我们使用碘对比微计算机断层扫描成像和 3D 几何形态测量法 (3DGM) 量化并比较了处理过的胚胎和未处理过的胚胎在 FEZ 的 SHH 表达域的三维 (3D) 形状以及面部原基和大脑的形态方面的个体发生变化。我们发现，在头部发育的早期阶段，Wnt3a 表达的增加会在结构和信号分析水平之间产生相关的形状变化。此外，改变的 Wnt3a 激活会破坏前脑和其他神经管衍生物之间的整合。这些结果表明，Wnt 信号的激活通过影响前脑和 FEZ 中的 SHH 表达来影响面部形状，并强调了前脑和中面部形态发生之间的密切关系。
人类面部表情情绪感知模型：研究概况与展望
在认知科学和神经科学中，有两种主要模型描述人类如何感知和分类面部表情——连续模型和分类模型。连续模型将每种面部表情定义为面部空间中的特征向量。例如，该模型解释了如何以不同的强度看待情绪表达。相比之下，分类模型由 C 个分类器组成，每个分类器都针对特定的情绪类别进行调整。除其他发现外，该模型还解释了为什么在快乐和惊讶的面部之间变形的序列中的图像被视为快乐或惊讶，而不是介于两者之间的某种情绪。虽然连续模型更难证明后一种发现，但分类模型在解释如何以不同的强度或模式识别表情方面并不那么好。最重要的是，这两个模型都无法解释如何识别情绪类别的组合，例如高兴的惊讶、愤怒的惊讶和惊讶。为了解决这些问题，在过去几年中，我们研究了一个修订模型，该模型证实了认知科学和神经科学文献中报告的结果。该模型由 C 个不同的连续空间组成。通过线性组合这些 C 个面部空间，可以识别多种（复合）情绪类别。这些空间的维度显示为大部分是配置性的。根据该模型，对情绪面部表情进行分类的主要任务是精确、详细地检测面部特征点，而不是识别。我们概述了证实该模型的文献，展示了如何使用生成的模型来构建识别情绪面部表情的算法，并提出了机器学习和计算机视觉研究人员的研究方向，以继续推动这些领域的最先进技术。我们还讨论了该模型如何帮助研究人类感知、社交互动和障碍。关键词：视觉、面部感知、情绪、计算建模、分类感知、面部检测
使用机器学习的安全目的开发面部检测系统
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面部识别、种族识别以及人工智能偏见的明显问题
人工智能偏见的影响，特别是与面部识别相关的偏见，是一个日益严重的问题。最近的例子是，用户发现 Twitter 自动剪裁照片的算法似乎总是会剪掉黑脸，而将白脸放在中间。事情的起因是一名用户注意到，在使用虚拟背景时，Zoom 一直会剪掉他黑人同事的头部。1当他在 Twitter 上发布有关这一现象的信息时，他注意到 Twitter 会自动剪裁他和同事的并排照片，使得同事超出了画面范围，而他（白人）的脸位于中间。在他发布帖子后，其他用户也开始进行自己的测试，通常也会发现相同的结果。Twitter 回应称，在实施算法之前，它实际上已经对偏见进行了测试，没有发现任何种族或性别偏见的证据。然而，这位发言人并没有试图否认 Twitter 用户的发现，而是承诺进行更多分析并分享结果。
国际刑警组织关于指纹、面部和生物特征信息交换数据格式的实施
10.100. EFS Deltas（XML）- DEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 10.107. 位置不确定度半径 - RPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342
使用深度学习方法基于面部图像的种族分类
摘要 - 种族和种族是用于根据生物学和社会学标准将人类描述和分类为群体的术语。这些标准之一是外观，例如面部特质，这些表面特征是由人的面部结构明确表示的。计算机科学领域主要与使用基于计算机视觉的技术自动检测人类种族，由于对如何通过定量和概念模型来暗示地从面部特征中推断出对种族阶级的歧义和复杂性，因此它可能具有挑战性。计算机视觉领域中种族识别的当前技术基于基于编码的面部特征描述符或基于卷积的神经网络（CNN）特征提取器。但是，为基于图像的分类而开发的深度学习技术可以为种族识别提供更好的端到端解决方案。本文是使用一种称为“视觉变压器”的深度学习技术来识别使用现实世界面部图像的人的种族的第一次尝试。实施多轴视觉变压器的实施为亚洲，黑人，印度，拉丁裔西班牙裔，中东和白人的种族群体实现了77.2％的分类精度。
2023 年弗吉尼亚州警察面部识别技术年度报告
弗吉尼亚州要求每年创建一份报告，详细说明与面部识别技术有关的某些信息。弗吉尼亚州法典第 52-4.5 条规定了面部识别技术、授权用途和州警察示范面部识别技术政策。法典第 E 和 F 款规定了要保存的记录，以及每年 4 月 1 日之前公开发布和每年更新的义务。以下是 2023 年的报告信息。