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中国公民眼中的面部识别技术...
摘要公众如何感知面部识别技术，以及他们在不同政治背景下接受面部识别技术多少？基于在线调查，类似于中国，德国，英国和美国的互联网连接人口，我们的研究发现，面部识别技术在中国受访者中普遍接受最高的接受，而在德国的接受程度最低，而英国和美国则介于两者之间。通过综合技术验收模型的镜头进行仔细检查，揭示了基于四个国家的社会人口统计学因素以及面部识别技术的后果，有用性和可靠性的有趣变化。先前的研究指出，面部识别技术是国家监视和控制的工具，但本研究表明，监视和控制并不是中国，德国，英国，英国和美国的公民的思想，而是方便和改善安全性的概念。
面部识别技术的建议
公共部门和私营部门之间的研发分解也有很大差异，无论是通过投资还是支出。应增加对整个经济开发总支出的不同组成部分的关注，应匹配更高的研发支出。这项总支出主要由商业支出，政府支出和高等教育支出组成。这些部门之间的支出分解在国家之间有所不同（图1）。但是，支出与投资不同 - 支出数据记录谁在花费资金，而不是这些资金是源于公共投资还是私人投资。例如，即使投资在公共预算上是经济上的投资，也将通过政府创新赠款作为业务支出进行研发。对研发投资的这些不同方面的细微努力以及它们的联系方式对于任何旨在增加其总支出的国家都很重要（图2）。任何用于增加研发总支出的路线图都必须包括对创新系统结构的考虑，以确保建立相互联系的网络企业家状态（Dibb 2018； Mazzucucato和Lazonick 2010）。
调查面部肌电图作为...的指标
面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有潜力帮助量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两块肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的指标，适合工作量评估。长时间保持警惕的能力对航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高度的态势感知能力，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员能否在防止危险后果所需的水平上工作的重要因素（Young & Stanton，2002 年）。认知超负荷和负荷不足都会导致绩效下降，而适度的认知唤醒水平则有助于实现理想的绩效能力（Cohen，2011 年）。
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
人类机器人面部共表达
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步，但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流，主要依靠声音。挑战是双重的：首先，一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达，以使机器人看起来自然，及时和真实。在这里，我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们，从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显，但面部共表达感觉更为真实，因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现，机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑，并在人类的笑容面前预测，并使用学习的逆向运动面部自我模型，同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为，同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。
基于面部图像数据库的内分泌和代谢综合征诊断的人工智能面部识别系统
是国家卫生委员会内分泌委员会，北京北京医学科学院和北京北京的北京大学北京大学医学院医院部内分泌委员会，100730，B。致癌与翻译研究的主要实验室（北京教育部/北京部）（北京部），国家癌症医院，北京癌症医院，疾病学院。多模式人工智能系统，北京工程智能系统和技术研究中心，中国科学院自动化研究所，北京，北京，100190，中国D北国科学院d人工智能学院，北京大学，北京大学，100049，100049北京，100730，中国是国家卫生委员会内分泌委员会，北京北京医学科学院和北京北京的北京大学北京大学医学院医院部内分泌委员会，100730，B。致癌与翻译研究的主要实验室（北京教育部/北京部）（北京部），国家癌症医院，北京癌症医院，疾病学院。多模式人工智能系统，北京工程智能系统和技术研究中心，中国科学院自动化研究所，北京，北京，100190，中国D北国科学院d人工智能学院，北京大学，北京大学，100049，100049北京，100730，中国
研究面部肌电图作为... 的指标
斯科特·加尔斯特空军研究实验室 俄亥俄州赖特-帕特森空军基地 面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有助于量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两种肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的适合工作量评估的测量方法。长时间保持警惕的能力对于航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高水平的态势感知，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员在防止危险后果所需水平上执行能力的重要因素 (Young & Stanton, 2002)。认知超负荷和负荷不足都会导致性能下降，而适度的认知唤醒有助于实现理想的性能能力 (Cohen, 2011)。为了减轻航空航天操作员的警觉负担并帮助他们保持理想的表现，开发了感知-评估-增强 (SAA) 框架，以识别和缓解各种任务环境中的认知工作量不平衡 (Galster & Johnson, 2013)。由于认知工作量的变化已被证明与各种生理事件相关，因此可以应用该框架来感知航空航天操作员产生的一系列生理指标，将这些指标纳入可以评估操作员认知状态的模型中，然后增强操作员的表现以减轻认知超负荷或负荷不足引起的绩效下降 (Wilson & Russell, 2007; Hoepf, Middendorf, Epling, & Galster, 2015; Hoepf et al., 2016)。用于评估工作量 (Hoepf et al., 2016)。为了使基于 SAA 的工作负荷建模方法能够在广泛的任务环境中发挥作用，必须将大量生理测量作为模型的输入。操作员执行的任务的性质可能决定了每种生理测量（皮质、心脏等）的有用性。例如，在心算类型的任务中，发现皮质测量与工作负荷有很好的关联，而心脏测量对主要需要使用仪器的飞行任务中的工作负荷很敏感，而眼部测量与高度依赖视觉的飞行任务中的工作负荷有关（Hankins & Wilson，1998）。许多心理生理学家和工程师正在研究各种生理测量与认知工作负荷之间的相关性，试图进一步提高实时模拟个人认知状态的能力。面部肌电图 (fEMG) 是最近被探索作为认知工作负荷潜在指标的生理信号之一。fEMG 是一种肌电图 (EMG) 测量技术，通过感应和放大产生的微小电脉冲来描述肌肉活动
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。