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面部感知的人类单神经数据集
人类杏仁核和海马长期与面部感知有关。在这里，我们介绍了面部感知期间人类杏仁核和海马中单神经活性的数据集。我们记录了人类杏仁核和海马的2082个神经元，当时具有顽固性癫痫的神经外科手术患者使用自然的脸部刺激进行了一次性任务，这模仿了自然的面部感知。具体来说，我们的数据包括（1）来自杏仁核（996个神经元）和海马（1086个神经元）的单神经元活动，（2）眼睛运动（凝视位置和学生），（3）患者的心理学评估，以及（4）来自大型患者和一般参与者的社交特质判断等级，并从一般性的参与者中获得了一般性的参与者和参与者。一起，我们拥有大量神经元的全面数据集可以促进对面部感知的多方面调查，其空间和时间分辨率最高，目前可在人类中获得。
使用实时卷积神经网络的面部识别
近年来，面部识别的兴起是一种重要的技术进步，在该领域中有多种应用，包括安全，监视，身份验证系统和人类计算机界面。许多部门由于能够根据面部特征自动识别和验证人们的能力而进行了根本性的变化，从而为创新开辟了新的创新大门。面部识别的主要目的是创建可以正确识别和从图片或视频中验证人员的自动化系统。传统方法捕获复杂和歧视性面部模式的局限性包括对手工特征和浅学习技术的依赖。然而，自引入深度学习以来，面部识别取得了长足的进步，尤其是卷积神经网络（CNNS）。cnns是捕获精细面部特征的理想工具，因为它们为层次表示的出色能力显示出了惊人的能力，可以直接从未经处理的图像数据中学到。在本文中，作者专注于使用CNN模型的面部识别，旨在提高这种关键技术的准确性和韧性。作者已经采用了完善的CNN模型来应对面部识别的挑战。我们利用深度学习自动从面部图像中识别和提取高级特征，从而实现了更准确和可靠的识别。CNN模型的体系结构是为了利用面部数据中可见的基本空间链接和区域模式的创建。通过利用大量的卷积和合并层，该模型可以成功捕获低级品质，例如边缘和纹理以及高级面部特质，例如面部标志和表达式。
主题：磁共振成像 (MRI) 眼眶、面部...
05/21/09 从佛罗里达蓝色放射学管理计划例外声明中移除联邦雇员计划（FEP）。增加 FEP 计划例外声明：FEP 不受国家影像协会（NIA）审查；遵循 FEP 指南。07/01/09 更新佛罗里达蓝色放射学管理计划例外；增加 BlueSelect。01/01/10 修订佛罗里达蓝色放射学管理计划例外部分。06/15/10 年度审查。重新格式化并更新立场声明。增加 Medicare Advantage 产品的计划例外；涵盖适应症和支持医疗必要性的 ICD-9 代码。更新参考资料。07/15/10 代码更新；删除 77084。10/15/10 修订相关 2010 ICD-9 代码增加；增加 784.92 至 Medicare Advantage 产品计划例外。更新参考资料。10/01/11 修订；格式更改。06/15/12 预定审查；增加了“眼眶”假瘤、单侧视力缺陷：眼眶、肿瘤（腮腺）：面部、“颈部”淋巴结肿大：颈部、“肿瘤”颅底：颈部，例如，保守治疗失败：TMJ、冻结颌骨的“或锁定”：TMJ、TMJ 术前评估的“功能障碍”：TMJ、鼻窦指征、超过限制的成像标准、重新成像或额外成像的声明以及眼球震颤和眼球突出的定义。删除了“结石”（腮腺）：面部、“肿块”颅底：颈部和医疗保险 ICD-9 代码。更新参考文献。01/01/14 年度审查。修订；眼部创伤（删除眼部；增加评估）；添加颈部肿瘤、肿块或疑似复发或转移（根据症状或检查结果（可能包括新的或变化的淋巴结）；当颈部非甲状腺肿块持续存在、超过一个月且≥ 1cm 时，以及在以下情况下评估甲状旁腺肿瘤：Ca > 正常 [>10.6 mg/dL] 和 PTH > 正常 [55 pg/mL]；之前进行过非诊断性超声或核医学扫描；并且计划进行手术；颈部淋巴结肿大（当超过一个月时添加，注意到≥ 1 cm 或与全身淋巴结肿大有关）；颅底（添加肿块或癌症）；窦（在 CT 中添加“之前”并删除 MRI。删除；颈部肿瘤或恶性肿瘤（已知或疑似）：诊断或分期、评估或对治疗的反应和术前评估。更新了计划例外情况。01/01/15 预定的审查；在立场声明中增加了癌症（已知或疑似）以及腮腺和颌下腺和导管结石（颈部部分）、术前和术后/程序评估（颈部部分）以及“正颌手术”到术前评估功能障碍的 TMJ（颞下颌关节 (TMJ) 部分）。修订了失败的保守疗法；添加至少四 (4) 周（颞下颌关节 (TMJ) 部分）。增加了肿瘤疾病的限制说明；限制在 12 个月内进行四 (4) 次计算机断层扫描。更新了参考文献。2016 年 5 月 15 日修订；删除了对 3 个记录的 4 周医疗管理疗程（每个记录的疗程必须为 4 周）没有反应的鼻窦炎（鼻窦炎）（例如抗生素、鼻用类固醇、减充血剂、抗组胺药）。添加了连续四 (4) 周用药（例如抗生素、类固醇、抗组胺药）后仍未解决的鼻窦炎。更新了参考文献。2018 年 2 月 15 日修订；更新和修订了立场声明（眼眶、面部、颈部、颞下颌关节、鼻窦）。更新了计划例外情况和参考文献。
解码人类大脑的面部识别能力 - Pure
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多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
使用机器学习的面部情感识别
认可吸引了很多人群。例如，它已用于大多数现代设备的安全性。使用机器和深度学习，将提高整体性能，并且标识精度将更加精确。我们旨在发现这些算法在分类人的面部表情中的表现以及我们是否可以依赖它们。步骤如下。首先，我们嵌入数据集中的图像，然后将数据集分为70％的培训数据和30％的测试数据；之后，我们采用五种不同的算法：支持向量机，k-nearest邻居，逻辑回归，天真的贝叶斯和随机森林。支持向量机的准确率为36％，K-Nearest邻居的准确率为52.3％，逻辑回归的精度为64.2％，而天真的贝叶斯的准确率达到了38.1％的准确率。随机森林的准确率为51.7％。使用的数据集是FER13数据集的清洁版本，其中包含16,780个图像分为五个类（愤怒，快乐，中立，厌恶和恐惧）。结果表明，逻辑回归被证明是所介绍的分类器最准确的分类器，F1得分为63.8％，精度为64.2％。
了解早期自闭症的面部处理的本质
Charlotte Tye 1†，Giorgia Bussu 2†，Teodora Gliga 3，Mayada Elsabbag 4，Greg Pasco 1，Kristinn Johnsen 5，Tony div>
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
使用面部表情的音乐推荐系统
音乐推荐系统在数字时代已获得了重要的重要性，为用户提供了基于诸如聆听历史，偏好和上下文数据等各种因素的个性化音乐选择。传统系统通常依靠明确的用户输入或过去的行为来暗示音乐，这可能并不总是与用户当前的情绪状态保持一致。此差距为通过合并实时情感检测而增强推荐系统的机会提供了机会。将音乐建议与用户情绪保持一致是一个复杂的挑战，因为情绪的主观性质以及实时准确检测和解释面部表情的技术复杂性。现有系统缺乏动态适应用户情绪状态的能力，通常会导致体验不足。这项研究的目的是开发一种音乐推荐系统，该系统使用面部表情推荐音乐。通过利用计算机视觉和情感分析技术，该系统旨在提供个性化和情感上的音乐推荐体验。本文使用面部表达式讨论了实时情感检测系统的开发和实施，以推荐音乐。它涵盖了用于情感检测的方法，系统体系结构，音乐推荐的集成以及对系统有效性的评估。
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。