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World File Search System颌面部
关于面孔
有一个原因，我们可以在人群中发现一个朋友 - 人类专注于面孔。我们非常擅长识别脸部的微小差异，例如方颌骨，拱形眉毛或高che骨。面孔的独特性激发了艺术家和诗人。它也可以实现面部识别技术。每张脸的独特特征有助于定义我们是谁。“面部有很多信息，”塞思·温伯格（Seth Weinberg）博士说，他研究了影响匹兹堡大学面部和头脑的基因。“这就是我们之间的联系，理解情绪并解释社会暗示的方式。”尽管它很重要，但创造每张脸的潜在生物学仍不清楚。尚不确定会导致头部和脸部出生缺陷是什么问题。这些称为颅面疾病。他们可能很难吃，听，说，看和呼吸。颅面疾病也会损害增长的大脑。NIH资助的研究人员正在努力揭开头部和面部发展方式背后的奥秘。他们的发现不仅可以帮助预防或治疗颅面疾病，例如嘴唇和口感。他们可以阐明
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”。
医学中基于深度学习的面部图像分析...
摘要简介深度学习技术正在在医学研究中获得动力。证据表明，深度学习在图像识别和分类方面具有优势，例如在检测人们的医疗状况中的面部图像分析。尽管有积极的发现可用，但对医学环境中基于深度学习的面部图像分析的最新面貌知之甚少。为了考虑患者的福利和实践的发展，需要及时了解基于深度学习的面部图像分析所面临的挑战和机会。为了解决这一差距，我们旨在进行系统的审查，以确定医学研究中基于深度学习的面部图像分析的特征和影响。从这项系统的审查中获得的见解将为特征，挑战以及在疾病检测，诊断和预后应用的基于深度学习的面部图像分析中提供急需的理解。方法数据库，包括PubMed，Psycinfo，Cinahl，Ieexplore和Scopus，将在2021年9月以英文发表的相关研究搜索。标题，摘要和全文文章将被筛选以识别合格的文章。还将对随附文章的参考列表进行手动搜索。采用了系统评价和荟萃分析框架的首选报告项目来指导系统的审查过程。两位审稿人将独立检查引用并选择包含的研究。差异将通过小组讨论解决，直到达成共识为止。将根据本研究中采用的研究目标和选择标准提取数据。道德和传播作为研究是进行系统审查的协议，不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物和会议演讲来传播。Prospero注册号CRD42020196473。
生成面部识别的双峰隐私数据
最先进的面部识别系统的性能至关重要的是大规模培训数据集的可用性。然而，如今的收集和分布生物识别数据的收集和分布已经增加，这已经导致了有价值的面部识别数据集的缩回。合成数据的使用代表了一个潜在的解决方案，但是，对训练识别模型有用的保护隐私面部图像的产生仍然是一个空旷的问题。生成方法，但仍与可见光谱绑定。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的身份条件生成框架，能够生成可见和近红外隐私的面部图像的大规模识别数据集。该框架依赖于一种新型的身份条件条件的双分支样式的生成对抗网络，以允许综合由预识别的识别模型的特征确定的一致性高质量样本。此外，该框架结合了一个新颖的过滤器，以防止隐私阐明身份的样本到达生成的数据集并提高身份可分离性和身份内部多样性。对六个公开可用数据集进行的广泛实验表明，我们的框架可以在保留现实世界主题的隐私性的同时获得竞争性合成能力。合成的数据集还比竞争方法甚至小规模的现实世界数据集生成的数据集更加有助于培训更强大的识别模型。使用可见的和近红外数据进行训练，还可以在现实世界可见的频谱基准上提高识别精度。因此，使用多光谱数据的培训可以潜在地改善仅利用可见光谱的现有识别系统，而无需其他传感器。
现代治疗急性面部疼痛的方法
审查急性面部疼痛的摘要目的在医学实践中提出了一个复杂的挑战，需要对其管理采取全面和跨学科的方法。这篇叙述性评论探讨了治疗急性面部疼痛，研究药理，非药理学和晚期干预措施的当代景观。扎根于面部疼痛的不同病因的量身定制治疗策略的重要性，例如牙齿感染，三叉神经痛，饮食症状性疾病，鼻窦炎或神经系统疾病（如偏头痛或群群）。我们特别强调了治疗三叉神经痛的最新进展，阐明了当前治疗概念在管理这种特殊的急性面部疼痛方面。最近的发现最近的研究阐明了急性面部疼痛的各种治疗方式。药物治疗范围从传统的NSAID和镇痛药到抗惊厥药和抗抑郁药。非药理干预措施，包括物理疗法和心理方法，扮演关键角色。在耐药性的情况下，考虑了高级干预措施，例如神经阻滞和外科手术。此外，我们探索了创新技术，例如神经调节技术和个性化医学，提供了有前途的途径来优化急性面部疼痛管理中的治疗结果。急性面部疼痛的现代管理摘要需要一种细微差别和以患者为中心的方法。针对个人的潜在条件调整治疗策略至关重要。虽然药物疗法仍然是基石，但非药物干预措施的整合对于综合护理至关重要。应保留高级干预措施，以保守措施证明不足。此外，利用创新技术和个性化医学具有增强治疗功效的希望。最终，考虑到患者的多种需求的整体方法对于有效解决急性面部疼痛至关重要。
面部视频的强大心率可变性测量
摘要：远程光绘画学（RPPG）是一种非接触式方法，可以从面部视频中检测各种生理信号。RPPG利用数码相机来检测肤色的细微变化，以测量与自主神经系统相关的重要生物标志物等生命体征，例如心率变异性（HRV）。本文基于小波散射变换技术，提出了一种新型的非接触式HRV提取算法WaveRV，然后进行自适应带通滤波和伴侣间间隔（IBI）分析。此外，引入了一种新颖的方法，用于基于接触的PPG信号。waveHRV是针对现有算法和公共数据集的。我们的结果表明，WaveHRV是有希望的，并且在UBFCRPPG数据集上，RMSSD和SDNN的最低平均绝对误差（MAE）为10.5 ms和6.15 ms。
智能手机的面部解锁背后的技术-IJRPR
智能手机中的Face解锁技术近年来变得越来越流行，作为一种访问设备的安全方式。该技术利用各种传感器和算法来创建一个唯一的面部配置文件，可用于验证用户并解锁设备。该技术通过使用前置摄像头捕获用户脸的图像来起作用。然后通过识别面部关键特征的软件（例如眼睛之间的距离，下巴的形状以及鼻子和嘴的轮廓之间的距离）对此图像进行分析。然后使用这些功能来创建存储在设备上的唯一面部轮廓。当用户尝试解锁手机时，将激活前置摄像头并捕获其脸部的另一个图像。该软件将此图像与存储的面部轮廓进行比较，如果有匹配，则将设备解锁。
Twitter 对话中的面部观察 Moch。......
Moch.armien@gmail.com 这项题为“Twitter 对话中的面子观察”的研究旨在调查 Twitter 对话中说话者在观察和不观察听众面子时所使用的礼貌策略、听众的反应以及观察（不）面子可能产生的影响。本研究采用描述性定性研究。数据来自 Twitter 中的对话。本研究表明，说话者在观察和不观察听众的消极和积极面子时使用了 Brown 和 Levinson (1987) 提出的四种礼貌策略，即公开、积极礼貌、消极礼貌和不公开。听众对说话者使用不同策略的观察（不）行为的反应可能会对对话本身产生一些影响。结果表明，说话者的观察（不）行为会产生两种影响。第一个影响是谈话顺利进行，没有任何干扰；第二个影响是谈话被干扰甚至中断。这表明，积极礼貌策略似乎是参与者在维持谈话时采取的首选策略。