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人脸识别供应商测试 (FRVT) 第 2 部分... - NIST 页面
1 例如，NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多，但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多，但准确率也低得多。2 在正面识别应用（如已注册旅行者系统）中，用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中（如被驱逐者），隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人，每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索，一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时，误报数量首先为 828，这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10，即约 50 亿分之一。严格来说，此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义，但情况并非总是如此。
人脸识别示范法报告.pdf
为什么需要改革？FRT 和其他远程生物识别技术的开发和部署正在以几乎指数级的速度快速增长。这些技术可以识别和提取个人的大量敏感个人信息，通常无需个人知情，更不用说同意了。与世界上大多数司法管辖区的法律一样，澳大利亚法律的制定并未考虑到 FRT 的广泛使用前景。特别是，我们的法律并非为应对 FRT 对隐私权、集会和结社自由、言论和行动自由等人权提出的挑战而制定的。
人们认为人工智能应该从人脸中推断出什么
人脸在人类社会生活中扮演着不可或缺的角色。目前，计算机视觉人工智能（AI）可以捕捉和解释人脸，用于各种数字应用和服务。面部信息的模糊性最近导致不同领域的学者就AI应该根据面部外观对人做出哪些类型的推断展开争论。人工智能研究通常通过参考人们在初次见面场景中如何形成印象来证明面部人工智能推理的合理性。批评者对偏见和歧视表示担忧，并警告说面部分析人工智能类似于面相学的自动化版本。然而，这场辩论缺少的是对人工智能“非专家”如何从道德上评估面部人工智能推理的理解。在一项包含 24 个治疗组的双场景小插图研究中，我们表明非专家 (N = 3745) 在低风险广告和高风险招聘环境中拒绝面部 AI 推断，例如肖像图像中的可信度和可爱度。相反，非专家同意广告中的面部 AI 推断，例如肤色或性别，但不同意招聘决策环境中的推断。对于每个 AI 推断，我们要求非专家以书面答复的形式证明他们的评估。通过分析 29,760 份书面辩解，我们发现非专家要么是“证据主义者”，要么是“实用主义者”：他们根据面部是否需要为推理提供充分或不充分的证据（证据主义辩解）或推理是否会导致有益或有害的结果（实用主义辩解）来评估面部 AI 推理的道德地位。非专家的辩解强调了面部 AI 推理背后的规范复杂性。证据不足的 AI 推理可以通过考虑相关性来合理化，而无关的推理可以通过参考充分证据来合理化。我们认为，参与式方法为日益可视化的数据文化中道德 AI 的发展提供了宝贵的见解。
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。
基于相关特征的同质低分辨率人脸识别方法
摘要 —人脸识别技术已广泛应用于人身识别、控制准入和移动设备访问等许多关键任务场景。安全监控是人脸识别技术的典型场景。由于监控视频和图像的低分辨率特点使得高分辨率人脸识别算法难以提取有效的特征信息，应用于高分辨率人脸识别的算法很难直接迁移到低分辨率情况。随着密集城市化时代安全监控中的人脸识别变得越来越重要，开发能够在处理低分辨率监控摄像机生成的视频帧时提供令人满意的性能的算法至关重要。本文研究了基于相关特征的人脸识别（CoFFaR）方法，该方法用于同质低分辨率监控视频，详细阐述了理论、实验细节和实验结果。实验结果验证了相关特征方法的有效性，提高了监控安全场景中同质人脸识别的准确率。
一种根据人脸评估魅力的人工智能方法 - CDN
注：该图显示了 11 个面部特征与魅力之间的理论关系，其中 7 个性格特征作为中介变量。绿色实线表示理论上的正相关，而红色虚线表示理论上的负相关。唯一的一条绿色虚线表示在性别二态性与魅力的关系中，男性性格特征（能力和支配）与女性性格特征（热情）的正相关效应之间的“或”关系。吸引力对魅力的影响很小，但为正，因此我们将其作为理论上合理的中介变量。
人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
可见光和红外图像在人脸识别中的应用
本文介绍了一项研究的初步结果，该研究比较了可见光和红外 (IR) 图像在人员识别至关重要的区域（例如机场和安全建筑）中检测和识别人脸的有效性。我们通过在本研究收集的图像数据库上运行三种人脸识别算法来比较可见光和红外图像的有效性。使用相同场景收集的数据库中的每个人都有红外和可见图像。我们在研究中使用了三种非常不同的特征提取和决策算法，以确保比较不会依赖于特定的处理技术。我们还展示了可见光和红外决策指标融合时的识别结果。识别结果表明，可见光和红外图像在算法中的表现相似，并且红外和可见光图像的融合是一种可行的增强性能的方法，而不仅仅是单独使用其中一种。我们研究了面部不同区域对识别的相对重要性。我们还讨论了实施的实际问题，以及研究下一阶段的计划，即在不受控制的环境中进行人脸检测。给出了初步的人脸检测结果。
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想