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生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？
删除深的生成模型揭示了人脸处理网络的编码原理
尽管进行了数十年的研究，但对于人脸处理网络中进行的计算仍未知。最近，已经提出了深层网络作为人类视觉处理的计算说明，但是尽管它们在整个视觉皮层中都提供了与神经数据的良好匹配，但它们缺乏可解释性。我们介绍了一种使用新的深层生成模型解释大脑活动的方法，该模型不阐明了代表学习模型，该模型学习了一个低维的潜在空间，该空间“消除”不同的面部语义上的不同语义上的有意义的尺寸，例如旋转，照明或发型，以无效的方式通过实施构成的构成独立性，以实现态度的独立性。我们发现，我们模型的大部分潜在维度都是由人类评估者解释的。此外，这些潜在维度是人类fMRI数据的良好编码模型。我们接下来研究了面部选择性体素的不同潜在维度的表示。我们发现，低水平和高级的面部特征分别在前面和前面选择区域表示，证实了人脸识别的先前模型。有趣的是，我们发现整个面部处理网络中与身份相关且无关紧要的面部特征。最后，我们通过证明它们匹配Ventral流中的响应并携带有关面部身份的信息，从而在模型中提供了一些“纠缠”（无法解释的）维度的新见解。删除的面部编码模型为标准的“黑匣子”深度学习方法提供了令人兴奋的替代方法，用于建模和解释人脑数据。
使用人工智能进行音频播放的情绪检测
1 学生，2 学生，3 学生，4 助理教授 1,2,3,4 电子与通信工程，1,2,3,4 达亚南达萨加尔大学，班加罗尔，印度 摘要：机器学习和人工智能可以预测人类的行为模式，并在任何特定情况下提供适当的反应。随着世界变得越来越自动化，我们发现自己有大量的刺激可供选择。人们通常使用面部表情来表达自己的情绪。众所周知，音乐可以改变人们的情绪。在本文中，我们专注于利用人工智能的力量通过面部表情检测我们的情绪，并播放与我们所感受的情绪相关的音轨。众所周知，音乐是表达情绪的好方法。通过本文，可以检测到我们的表情，并播放合适的歌曲或音乐曲目。本文的主要思想是根据用户的情绪自动播放音轨。其工作原理是通过估计人类表情来检测人类情绪。输入用户图像后，系统会通过图像处理算法进行人脸检测和人脸计算。通过检测用户的面部表情，算法会利用歌曲数据集，从中提取与给定面部表情相对应的歌曲并开始播放该曲目。在现有系统中，用户必须手动选择歌曲，这是一个繁琐的过程，而且可能与用户的心情不符。捕捉和识别一个人的情绪，并播放与他们的心情相匹配的歌曲，可以让他们平静下来，产生令人愉悦的效果。索引术语 - 人脸检测、情绪、训练、测试、面部表情识别、音频识别、检测、Viola-Jones 算法、音乐播放器。
特拉科人工智能
人工智能元数据丰富 Traco AI 使用机器学习和神经网络提供自动人脸识别搜索和字幕。通过与 Avid Interplay MediaCentral | CloudUX™ 和 Viz One 集成，Traco AI 可充当独特的服务器，与其他云解决方案相比，具有巨大的性能优势。借助 Traco AI，您现在可以自动丰富存档元数据，然后随时随地轻松地从庞大的存档（广播、体育、真人秀内容等）中搜索视频。此外，Traco AI 还会自动添加建议字幕，准确度极高。 应用程序功能： 人脸检测功能 Traco 的“AI Facer”搜索可根据眼睛和鼻子的独特生物特征信息自动识别人脸。然后，它会为检测到的人脸分配一个 ID，以便您可以搜索以该人为主角的视频内容。AI Facer 还允许您搜索同一场景中的人群。 快速搜索功能 得益于我们强大的可扩展节点系统，AI Facer 可以使用五个同时进行的进程，以比实时快 25 倍的速度扫描文件！自动介绍字幕功能 Traco AI 允许您将图形介绍字幕直接添加到直播中。数据库中的任何个人都具有基于其元数据的唯一 ID，因此在任何给定的广播中，Traco AI 都可以自动添加介绍字幕，包括该个人的姓名和头衔。自动 CC 生成功能 Traco AI 结合了语音到文本识别，允许自动生成隐藏式字幕 (CC)。使用 Traco AI，您还可以从识别的文本中提取关键字以改进视频搜索，并且语音元数据可以集成到 Avid MediaCentral、Viz One 等中。
数据密集型创新与国家：来自中国人工智能公司的证据
开发人工智能技术需要数据。在许多领域，政府数据的数量和范围远远超过私营部门收集的数据，人工智能公司在向国家提供服务时经常获得此类数据的访问权。我们认为，这种访问可以刺激商业人工智能创新，部分原因是数据和训练有素的算法可以在政府和商业用途之间共享。我们收集了有关中国人脸识别人工智能行业公司和公共安全采购合同的全面信息。我们通过衡量公安机构收集监控视频的能力来量化可通过合同获取的数据。使用三重差异策略，我们发现与数据稀缺的合同相比，数据丰富的合同会促使接收公司开发出更多商业人工智能软件。我们的分析表明，政府数据对中国人脸识别 AI 公司的崛起做出了贡献，并且各州的数据收集和提供政策可能会影响 AI 创新。
数据密集型创新与国家：来自中国人工智能企业的证据
开发人工智能 (AI) 技术需要数据。在许多领域，政府数据的数量和范围远远超过私营部门收集的数据，而人工智能公司在向国家提供服务时通常可以获得此类数据。我们认为，这种访问可以刺激商业人工智能创新，部分原因是数据和训练有素的算法可以在政府和商业用途之间共享。我们收集了有关中国人脸识别人工智能行业公司和公共安全采购合同的全面信息。我们通过衡量公安机构收集监控视频的能力来量化可通过合同获取的数据。使用三重差异策略，我们发现与数据稀缺的合同相比，数据丰富的合同会促使接收公司开发出更多商业人工智能软件。我们的分析表明，政府数据对中国人脸识别人工智能公司的崛起做出了贡献，并且各州的数据收集和提供政策可能会影响人工智能创新。
生物面部处理中的高效逆图形
视觉不仅可以检测和识别物体，还可以对导致我们看到的光图案的底层场景结构进行丰富的推断。反转生成模型或“综合分析”提供了一种可能的解决方案，但其机械实现通常对于在线感知来说太慢，并且它们与神经回路的映射仍不清楚。在这里，我们提出了一种神经上合理的高效逆向图形模型，并在人脸识别领域对其进行了测试。该模型基于一个深度神经网络，该网络可以学习在一次快速前馈过程中反转三维人脸图形程序。它定性和定量地解释了人类行为，包括经典的“空心脸”错觉，并直接映射到灵长类动物大脑中专门的面部处理电路上。与最先进的计算机视觉模型相比，该模型更适合行为和神经数据，并提出了一种可解释的逆向工程来解释大脑如何将图像转化为感知。
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。
GAF-NET：基于视频的人通过外观和步态识别重新识别
摘要：基于视频的人重新识别（RE-ID）是一项具有挑战性的任务，旨在根据视频序列匹配各种相机的个人。虽然大多数现有的重新ID技术仅着眼于外观信息，包括步态信息，可能会改善人员重新ID系统。在这项研究中，我们提出了一种新型方法，将外观与步态特征相结合以重新识别个体。外观特征是从RGB轨迹中提取的，而步态特征是从骨骼姿势估计中提取的。然后将这些功能组合成一个单个功能，允许重新识别个人。我们在ILIDS-VID数据集上进行的数值实验证明了骨骼步态特征在增强人重新ID系统的性能方面的功效。此外，通过将最新的矿井网络纳入GAF-NET框架中，我们将排名1和排名5的精度提高了1个百分点。
假新闻态度识别：
我们生活在一个可以通过互联网获取大量信息的世界，但我们获取的信息并非都是真实的。宣传、错误信息和虚假信息在历史上一直被用来影响舆论。(Lazer 等人，2017 年)。与虚假新闻相关的问题往往伴随着人们倾向于在任何网站或社交网站上搜索新闻，而不是在机构和/或认证网站上搜索新闻。虚假新闻会对人们的行为产生巨大的重要影响，它们可能成为国家间冲突的武器。认知战 (CogWar) 是一个非常重要的问题，因为它专注于影响人类的认知过程，从而影响他们的行为。尽管技术可以监控新闻趋势并识别真实新闻和虚假新闻，但对于用户的个人特征及其与新闻的关系仍然知之甚少。我们的研究旨在分析最有可能相信假新闻的行为和性格特征，以减轻错误信息的现象和影响，从而减轻 CogWar 的影响。具体来说，我们研究了基于相信假新闻的倾向的视觉注意力和尽责程度、开放性和情绪稳定性的变化。我们在观察假新闻和真实新闻时采用了内隐反应时间 (IRT) 和视觉行为 (眼动仪) 来进行这项研究。结果表明，当人们相信假新闻时，他们的尽责程度会降低，而会更加关注新闻故事的视觉元素 (图像)。相反，当人们能够识别假新闻时，他们会更加尽责，会首先查看新闻来源，而不是之前的新闻。