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人工智能在面部识别中的应用
摘要：COVID-19 病毒是一种攻击呼吸系统的病毒，由于传播到各个国家和世界，已成为一种流行病。当然，这种影响给人类生活的各个领域带来了困难。人工智能 (AI) 是一种计算机系统，旨在遵循人类的行为和思维模式，以便它们能够像人类一样拥有智能。人工智能作为一种技术的存在能够在产生对人类生命有用的创新方面发挥作用，以应对 COVID-19 大流行。本研究的目的是找出如何在 COVID-19 大流行中使用人工智能。本研究采用的方法是文献研究法。本研究的结果是，人工智能可以用于应对 COVID-19，帮助克服人类生活各个领域存在的问题。
南非的面部识别技术的应用
9 上文注 4（例如，“AI Surveillance 希望在美国找到客户，将他们的闭路电视录像传送到约翰内斯堡的控制室和监控人员。首席执行官 Nichol 认为，当地较低的工资水平将为公司带来竞争优势，其在南非市场处理安全问题的经验也将如此。“美国在硬件和录制方面更成熟——有更多的摄像头和更多的录像，”他说。“南非在分析反馈和调度方面更成熟——出于必要……有迹象表明，监控行业的其他部分也在转向基于平台的方法。Proof 360 所基于的视频管理工具 Milestone 同样允许任何人为其软件构建面部和车牌识别等 AI 应用程序。Axis Communications 也是如此，它在美国和南非设有办事处，最近推出了自己的平台……今年，NEC XON 的母公司 NEC 还计划推出一款名为 NEC Nexus 的新产品，允许政府机构将他们的监视列表，其方式与 Vumacam 对车牌数据库的集中化相呼应。Nexus 目前正在英国进行试验，NEC 在英国拥有最大的实时面部识别试点，并将很快在全球推出，尽管目前还没有在南非实施的计划，Erasmus 说。”)。
“上帝的眼睛 - 眼睛呈现面部……
可以轻松地使用基于描述的脸部素描来轻松地识别并绳之以法，但是在这个现代化的世界中，传统的手工绘制草图的方式并不是从已经可用的数据库或实时数据库中匹配和识别的匹配和识别时的有效且节省时间。在过去，有人提出了几种技术来转换手绘脸部草图，并使用它们自动识别和识别警察数据库中的嫌疑人，但是这些技术无法提供所需的精确结果。甚至引入了创建复合面部草图的应用程序，它也具有各种限制，例如有限的面部功能套件，漫画家的感觉，漫画家的感觉，这使得使用这些应用程序更加困难并获得所需的结果和效率。
警察部队在公共场所使用面部识别技术......
一些警局和加拿大皇家骑警 (RCMP) 已经采用了这一工具。4 在加拿大其他地区，埃德蒙顿、5 卡尔加里、6 温哥华、7 多伦多 8 和哈利法克斯 9 的警局也证实使用了这项技术。最后，渥太华警察局 (OPS) 在 2020 年 2 月报告称，他们已经在没有使用的情况下测试了一套面部识别系统。10 据报道，2019 年 3 月，NeoFace Reveal 应用程序进行了一个为期三个月的试点项目。目标是研究面部识别技术在刑事调查中的有效性。副警察局长史蒂夫·贝尔 (Steve Bell) 表示，他不会在没有咨询社区的情况下实施这项技术，以确保隐私和人权。他补充说，任何新技术在使用前都会在实验室中进行测试，以确保以可控的方式使用。
在公共场所使用实时面部识别技术
为了使用LFR合法，控制者必须确定合法的基础和条件，以在需要时处理特殊类别数据和刑事犯罪数据。他们必须确保根据英国判例法中这些概念的发展，必须确保其处理与目标成比例。任何个人数据的处理也必须公平。这意味着控制器应考虑为个人使用LFR的潜在不利影响，并确保它们是合理的。他们还应考虑并采取步骤来减轻系统中的任何潜在偏见，并确保它在统计上足够准确。控制器必须是透明的，并且从一开始就采用“通过设计和默认的数据保护”方法，以便其系统符合数据保护原则。
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。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
面部识别技术的社会政治影响
我想要回答的研究问题是：如何使面部识别技术的使用更加透明和负责，以重建公众对执法部门的信任，并减轻种族偏见对边缘化社区的影响？一种观点是，应优先考虑透明度和问责制，以确保面部识别技术的使用公平公正。这可能涉及增加公众获取有关面部识别技术使用的信息的机会，包括执法机构使用的特定算法和数据库。它还可能涉及实施定期审计和独立审查，以确保该技术得到适当和无偏见的使用。此外，加强对执法人员关于该技术的局限性和潜在偏见的培训，有助于确保以负责任和公正的方式使用该技术。通过促进面部识别技术使用的透明度和问责制，执法机构可以重建公众信任，并确保边缘化社区不会受到该技术潜在偏见的不成比例的影响。
从面部行为到深度学习的抑郁症检测
摘要 - 本研究研究了相关文献，以提出基于机器学习（ML）的模型，该模型可以帮助诊断抑郁症。可以通过自我报告问卷诊断抑郁症，但是有必要检查情绪并确认主观和客观描述的一致性。全世界数百万人患有抑郁症。两个患有相同疾病的人之间的心理健康状况有所不同。通过视频记录的临床会议分析抑郁程度。在全球范围内，有3.5亿人患有抑郁症。抑郁症患者很难专注于他们的软件工作领域。基于摄像机诊断抑郁症的帮助可以迅速导致其识别并提供干预措施的数据。通过级联卷积网络（MTCNN）的多任务，一种深入的学习方法，可以通过检查眼睛和嘴唇的位置变化，并猜测将基于将反复参与抑郁症诊断的参与者的累积照片来设计抑郁症的模型，以帮助诊断抑郁症的诊断。
用于虚幻面部检测的大脑网络
1 关于术语的一些说明：在整篇文章中，我们将使用“幻觉面部检测任务”这一术语来表示一种范式，在该范式中，受试者被指示在纯噪声图像中检测面部。重要的是要记住，这项任务不同于典型的“幻觉范式”。在典型的幻觉中（例如 Kanizsa 三角形中的幻觉轮廓），对感官输入的误解主要是由呈现的刺激的特定方面引起的，而在幻觉面部检测任务中，面部感知主要由指令驱动。此外，在一些研究中，术语“幻想性错视任务”与“幻觉面部检测任务”同义使用。幻想性错视被定义为“将感官输入误认为另一个不相关的对象、模式或含义的现象”。最常见的例子是面部幻想性错视，即对日常物体中面部的幻觉感知。使用此定义，“幻觉面部检测”范式可能被归类为“面部幻想性错视”范式。然而，在神经影像学文献中，面部幻想性错视通常使用具有类似面部特征的刺激物以不同的范式进行评估（例如 Dolan 等人 1997 年；Kanwisher 等人 1998 年；Wardle 等人 2020 年）。为了使用一致的术语，我们使用术语“幻觉面部检测”而不是“面部幻想性错视”。