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GAO-24-107372，面部识别技术
2024 年 3 月 8 日 罗谢尔·加尔萨 (Rochelle Garza) 主席 维多利亚·诺尔斯 (Victoria Nourse) 副主席 美国民权委员会 面部识别技术：联邦执法机构在民权和培训方面所做的努力 感谢您给我机会参与今天关于联邦执法机构使用面部识别技术的讨论。 1 面部识别技术是联邦执法机构可以用来帮助破案的工具。例如，该技术可以让用户快速搜索数十亿张照片，以帮助识别犯罪现场照片中的未知嫌疑人。该技术还可用于帮助识别照片或视频中的受害者。 虽然面部识别技术可能支持刑事调查，但政策制定者和联邦机构需要考虑一些因素，例如它可能对民权和公民自由产生影响。 2 例如，面部识别技术与所有生物识别技术一样，可能存在出错的可能性，因此有可能错误识别个人。因此，民权倡导者警告称，在刑事调查中过度依赖面部识别技术可能会导致无辜者被逮捕和起诉，尤其是特定年龄和种族和民族背景的人。此外，公民自由倡导者指出，在某些活动（例如抗议活动）中使用面部识别可能会对个人行使第一修正案权利产生寒蝉效应。我今天的发言将重点讨论国土安全部 (DHS) 和司法部 (DOJ) 的七个执法机构对面部识别技术的使用。3
面部识别 - 机器学习
1.准备和权限：a）命令：使用sudo chmod和sudo chown来调整权限和所有权，以确保自制的自制可以安装和操作而无需限制。a）目的：确保目录并配置软件管理的系统访问。2.Homebrew安装：a）目的：安装Homebrew，该软件包管理器简化了MACOS上的软件安装，从而促进了软件依赖关系的管理。3.CMAKE安装：a）命令：BREW安装CMAKE B）目的：安装CMake，该工具可以自动化软件的配置和构建软件，对于编译Dlib等库至关重要。4.FACE识别库安装：a）命令：PIP INSTALS FACE_REVICENTIT B）目的：安装Face_recognition库，该库为Python提供了高级功能，用于面部检测和识别任务。5.支持依赖关系：a）库：包括用于数据处理的Numpy，用于图像处理的枕头以及用于机器学习操作的DLIB。b）目的：这些库支持有效的数据和图像管理，这是处理和识别面孔所必需的。6.优化和模型设置：a）活动：从源中编译DLIB并下载预训练的面部识别模型。b）目的：确保该软件已针对您的硬件进行了优化，并提供了即时面部识别功能的现成模型。
使用面部识别技术
蒙哥马利县警察局（MCPD）的政策是利用面部识别技术，以符合授权目的的方式来保护社区，公民权利和公民自由。合格的研究者将评估面部识别技术提供的候选图像（第四节段D）。合格的研究者提供的确定的候选人是调查领导者，如果没有进一步的调查，则不能被视为积极的识别。该部将遵守马里兰州刑事诉讼程序的所有要求§2-501和seq。“面部识别技术。”该政策不规范机构利用面部功能来授予或拒绝访问电子设备，设施或其他非投票目的的能力。也不调节代理机构利用自动化或半自动化过程的能力来编辑图像或记录以释放。特别调查部主任（SID）负责监督和管理面部识别技术，符合马里兰州的法律以及地方法律，法规和政策。
面部整形外科医生的历史
约瑟夫看到了其美学改变的潜力。在1896年，他进行了第一个记录的选举隆鼻术，标志着美学隆鼻术的诞生（12,15-17）。在1916年，他被任命为新成立的面部整形手术部负责人，由普鲁士教育和文化事务部在慈善机构的耳朵，鼻子和喉咙诊所任命。约瑟夫（Joseph）发表了“ Nasenplastik und Sonstige Gesichtsplastik”，这是一项开创性的作品，详细介绍了他的技术，原理以及有关隆鼻术和其他面部手术的众多案例研究（18）。他细致的文件，对细节的关注以及对后手术后护理的重视确立了继续影响现代隆鼻术的基本原则。约瑟夫的实践不仅与外科技术有关。他非常重视审美手术的道德方面。他相信重建和审美程序的心理益处，承认对患者的自尊心和心理健康的深远影响。约瑟夫致力于改善患者的生活，主张进行彻底的咨询以了解他们的需求并确保现实的期望。除了隆鼻术之外，雅克·约瑟夫（Jacques Joseph）开发了几种创新的手术技术，尤其是在正牙手术中，其中涉及校正下颌和脸部的畸形（16）。他在这一领域的开创性工作为纠正先天性和畸形的新可能性提供了新的可能性，从而显着影响颅面手术（图4）。
基于面部肌电图的性能增强......
摘要 最近的研究表明，基于面部肌电图 (fEMG) 的面部表情识别 (FER) 系统是虚拟现实 (VR) 环境中基于传统摄像头的 FER 系统的有前途的替代品，因为它们经济实惠、不依赖于环境光，并且可以很容易地合并到现有的 VR 耳机中。在我们之前的研究中，我们将基于黎曼流形的特征提取方法应用于记录在眼睛周围的 fEMG 信号，并证明仅需一次训练就可以以 85.01% 的高精度对 11 种面部表情进行分类。然而，传统的基于 fEMG 的 FER 系统的性能还不足以应用于实际场景。在本研究中，我们开发了一种新方法，通过对其他用户的标记数据集进行线性判别分析 (LDA) 自适应来提高 FER 性能。我们的结果表明，使用 LDA 自适应方法可以将平均分类准确率提高到 89.40%（p < .001，Wilcoxon 符号秩检验）。此外，我们展示了独立于用户的 FER 系统的潜力，该系统无需任何训练课程即可对 11 种面部表情进行分类，分类准确率达到 82.02%。据我们所知，这是首次以跨学科方式采用 LDA 自适应方法的研究。预计所提出的 LDA 自适应方法将作为一种重要方法，提高基于 fEMG 的 FER 系统在社交 VR 应用中的可用性。
以及反扫视面部
与其他物体相比，诸如面部等社交刺激更能吸引和留住注意力。我们使用 fMRI 研究了当参与者看向或远离属于不同类别（面部和汽车）的视觉刺激时，眼球运动和视觉大脑区域的活动如何受到调节。我们发现，上额沟内的一个区域对面部的反扫视和正扫视之间的差异比对汽车的反扫视更大，从而支持社交环境中的抑制控制。相比之下，与面部感知相关的腹侧枕颞区和杏仁核对面部的正扫视表现出比反扫视更高的活动，但对汽车则相反，这表明情境自上而下的机制调节了参与感知的区域的功能专业化。此外，在有面部存在的扫视过程中，我们发现额叶眼区与其他皮质和皮质下眼动结构（即下额叶眼区、后顶叶皮质和基底神经节）之间的功能连接增加，这可能反映了眼动系统对抑制社会显著刺激反应的要求更高。这些数据首次突出了与其他物体相比，朝向或远离面部的不同定向反应的神经基础。
皮质面部处理系统
要点 • 灵长类动物的大脑包含面部细胞、面部区域，它们连接到面部处理网络中。 • 经过数千万年的进化，灵长类动物的面部处理系统惊人地相似。 • 面部包含大量需要提取的社会信息，从检测面部的存在开始，到识别熟悉个体的面部。 • 面部细胞表现出可以解释面部感知主要特性的特性。 • 面部处理障碍（无论是由于发育因素还是通过脑损伤获得）对面部处理回路的功能组织和面部处理的神经机制具有重要意义。 • 面部形状信息可以与其他信息源（甚至是非视觉信息）集成，以帮助处理动态人物信息。 • 面部处理的一个主要目标是识别熟悉的个体，并且已经确定了支持这种社会感知和记忆之间联系的主要神经系统和机制。
面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
糖尿病和急性面部麻痹
抽象的简介：急性面部麻痹，其特征是突然的下半部虚弱，显着影响个人的生活质量。尽管有几种易感性因素鉴于急性面部麻痹，但在最近的研究中尚未全面探讨糖尿病（DM）和急性面部麻痹之间的特定关系。该研究的目的是使用全国人群样本队列评估DM患者急性面部麻痹的风险。方法：DM队列和非DM队列是使用韩国国家健康保险服务样本同类群建造的，该样品类型从2002年1月至2019年12月。DM队列包括92,872例药物记录和DM诊断的患者。在诊断DM之前患有面部麻痹的个体被排除在外。比较队列组成的1,012,021个人在1：4的比例上以社会数字为单位匹配DM。在两个队列中评估了Bell的麻痹（BP）和Ramsay Hunt综合征（RHS）的发生率。还评估了急性面部麻痹的危险因素。结果：在DM队列中的92,868例患者中，BP和RHS的发病率（IR）为31.42（置信度间隔[CI]，30.24 - 32.63），分别为10,000人年（CI，4.14 - 5.05）。