XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System面部
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。
引用了本文的owlia mb，soltani hr。使用面部特征的糖尿病诊断的人工智能研究（AI）技术。 J Iran
抽象糖尿病（DM）是全球最广泛的非传染病之一。尽管在诊断出糖尿病后12小时后，禁食等离子体葡萄糖测试可以诊断糖尿病，但无法逆转。因此，确定预测糖尿病的早期指标至关重要。目前，可以通过涉及分析人类面部特征的各种方法来识别DM。糖尿病中面部识别的一种方法取决于实验证据，其准确性取决于医师的技能和专业知识。另一种方法涉及基于面部形态特征的诊断。这些形态学变化可能归因于氧化应激，血管和胶原蛋白，水肿和颅面异常的损害，这是由于高血糖。虽然头部学分析仍然是诊断骨骼颅面形态的黄金标准，但它是一种昂贵且对技术敏感的程序。基于人工智能（AI）的面部识别已被证明是诊断和筛查糖尿病的宝贵工具。它的简单性，准确性和成本效益的结合使其成为医疗保健局势的有前途的补充，最终导致了临床前诊断的进步，并导致患者的结果增强。鉴于糖尿病的全球迅速增加，糖尿病早期检测的重要性以及有关面部识别在这方面的作用的有限信息，本研究使用AI方法通过面部特征评估糖尿病。关键字：人工智能，糖尿病，面部识别，氧化压力
母亲的气味影响婴儿大脑对面部的快速分类
a 发育行为学和认知心理学小组，勃艮第弗朗什孔泰大学胃肠和营养科学中心，法国国家科学研究院，法国农业研究理事会，第戎，F-21000，法国 b 鲁汶大学神经科学研究所心理科学研究所，1348 Louvain-la-Neuve，比利时 c 洛林大学，法国国家科学研究院，CRAN，F-54000，南锡，法国 d 洛林大学，CHRU-Nancy，神经病学系，F-54000，南锡，法国 e 发展、个体、过程、残疾和教育实验室（DIPHE），发展、教育和脆弱心理学系（PsyDÉV），里昂大学（Lumière Lyon 2）心理学研究所，69676 Bron cedex，法国 * 通讯作者：Arnaud Leleu (arnaud.leleu@u-bourgogne.fr) 和 Jean-Yves Baudouin (j.baudouin@univ- lyon2.fr) 1 这些作者贡献相同 数据可用性声明
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
流感和新冠肺炎双重疫苗接种后出现严重水肿性面部肌炎：病例报告
特发性炎症性肌病 (IIM) 或肌炎是一组异质性自身免疫性疾病，可影响多个器官，包括肌肉、皮肤、关节、肺、心脏和胃肠道。虽然有报道称 SARS-CoV-2 感染后会出现新发肌炎，但与 COVID-19 疫苗接种相关的病例仍然很少。我们描述了一名 22 岁男性的独特病例，该患者在接种 SARS-CoV-2 和流感疫苗一至两周后发病，该患者出现类似于血管性水肿的严重进行性水肿性面部肌炎。这最终导致诊断为全身性炎症性肌炎，广泛累及手臂和腿部的近端肌肉。我们概述了临床病程、诊断调查和治疗方法，并讨论了 SARS-CoV-2 感染或基于 mRNA 的疫苗接种引起的炎症性肌炎的潜在分子机制和现有文献。
自动面部变形检测的性能 - NIST 页面
背景技术 人脸变形及其检测能力是照片证件签发机构、公司和使用人脸识别进行身份验证的组织高度感兴趣的领域。人脸变形是一种图像处理技术，将两个或多个拍摄对象的脸部变形或混合在一起，在照片中形成一张脸部。变形后的照片可以看起来非常逼真地像所有参与变形的拍摄对象。变形很容易做到，几乎不需要任何技术经验，因为互联网和移动平台上有大量的工具可供使用，而且成本很低甚至免费。例如，如果一张变形的照片出现在身份证件上，那么变形的所有组成部分（如果不是全部的话）都可以使用同一个身份证件。变形可以用来欺骗人类 [ 1 ] [ 2 ] 和现有的人脸识别系统 [ 3 ]，这对当前的身份验证过程造成了漏洞。
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。