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World File Search System颌面部
联邦使用面部识别技术对公民权利的影响
为应对联邦政府越来越多地使用面部识别技术 (FRT)，委员会审查了三个联邦部门对该技术的使用情况：司法部 (DOJ)、国土安全部 (DHS) 和住房和城市发展部 (HUD)。委员会的调查包括来自主题专家的证词，包括政府官员、学者、研究人员、软件开发人员和法律专家。委员会还收到了多条公众意见，以及来自司法部、国土安全部和住房和城市发展部的质询答复。最后，委员会首次实地考察了国土安全部的马里兰测试设施 (MdTF)，以了解 FRT 和其他生物识别人工智能 (AI) 测试的行业领先发展。
教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。
面部视觉：实时年龄和性别预测
卷积层：CNN由几层组成，包括将卷积操作应用于输入图像的层。层使用学习的过滤器（内核）通过将过滤器滑过图像并执行求和和对比度[6]，[9]，从而从输入图像中提取特征。合并层：合并层通常放置在卷积层中。他们在小区域内汇总数据，以采样从卷积层得出的特征图。常见的合并操作包括最大池和平均池，该操作存储每个池字段中的最大值或平均值。激活函数：对于卷积和汇总过程的输出，使用称为Relu（纠正线性单元）的激活函数将非线性添加到网络中，从而可以研究组件之间的关系。完全连接的层：CNN通常在卷积和合并层后具有一个或多个层。通过在一个层和其他层的神经元中建立每个神经元之间的连接，这些层有助于高级表示和分类。培训：CNN通常是使用监督学习培训的，网络学会在其中映射输入图像为相应的标签或类别。随机梯度下降（SGD）及其变体是优化方法，用于通过反向传播获得训练。它调整网络的参数（权重和偏见），以最大程度地减少损失函数，以测量预测标签和真实标签之间的差异[10]。
关于未来的知识、态度和看法……
潜力。在印度，18-60 岁年龄组中有 70% 的人使用手机，而 13 亿印度人中有 87% 可以使用互联网。包括医生和科学家在内的许多人还不熟悉人工智能的概念和真正潜力，以及它对我们的个人生活和职业生活的影响。过去几年，人工智能程序在医疗行业的临床应用越来越受欢迎，其在牙科领域的潜在应用也需要适当关注。人工智能程序在牙科领域的应用非常有趣，特别是在放射学领域，人工智能可以成为新手牙科医生的福音。人工智能程序可以帮助追踪头颅测量标志；检测龋齿、牙槽骨丢失和根尖周病变；下齿槽神经的自动分割；面部生长分析和其他类似任务。 4 有研究报告称，人工智能在口腔癌和颈部淋巴结转移的早期筛查以及各种颌面部疾病的诊断和治疗规划中的应用
使用Raspberry Pi和移动应用程序实施基于物联网的面部识别家庭安全系统的面部识别
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在信用额度中另有说明。假设该材料不包含在文章的创意共享许可中，并且您的预期用途被法定法规禁止或超过允许的用途。在这种情况下，您必须直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
扩展的颌面肌功能评分方案：有效性和可靠性
目的：口颌系统临床评估对于颌面肌功能障碍的诊断必不可少。为了获得更准确的诊断，对颌面肌功能评分评估方案（OMES 方案）（Int.J. Pediatr.Otorhinolaryngol.72 (2008) 367– 375）进行了扩展，增加了项目数量和量表幅度。本研究旨在描述用于儿童评估的扩展 OMES 方案（OMES-E）。分析了方案的有效性、检查者的可靠性和他们之间的一致性，以及该工具的灵敏度、特异性和预测值。方法：样本包括从 200 个样本中随机选择的 50 名儿童的视频记录图像，其中 25 名男孩（平均年龄 = 8.4 岁，SD = 1.8）和 25 名女孩（平均年龄 = 8.2 岁，SD = 1.7）。三位准备进行口面肌功能评估的语言治疗师作为考官 (E) 参与。OMES 和 OMES-E 协议在不同的日子用于评估。E1 评估所有图像，E2 分析记录从 1 到 25 的儿童，E3 分析记录从 26 到 50 的儿童。通过使用 Pearson 相关性检验和分半信度检验 (p < 0.05) 将工具与 OMES 协议进行比较来分析 OMES-E 的有效性。计算了线性加权 Kappa 一致性系数 (Kw 0 )、灵敏度、特异性和预测值以及 OMD 的患病率。结果：OMES 和 OMES-E 方案之间存在统计学显著相关性 (0.79 > r < 0.94, p < 0.01)，与 OMES-E 具有显著的重测相关性 (0.75 > r < 0.86, p < 0.01)，信度范围为 0.86–0.93。检查者之间的相关性和信度系数为：E1 � E2 ( r = 0.74, 0.84)，E1 � E3 ( r = 0.70, 0.83) ( p < 0.01)。中等和良好强度的 Kw 0 系数占主导地位。OMES-E 协议显示平均敏感度 = 0.91、特异性 = 0.77、阳性预测值 = 0.87 和阴性预测值 = 0.85。OMD 的平均患病率为 0.58。结论：OMES-E 协议对于颌面肌功能评估有效且可靠。� 2010 Elsevier Ireland Ltd. 保留所有权利。
成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告
BI工具还促进了医疗保健环境中财务绩效的提高。BI可以简化计费流程，优化收入周期并提供详细的财务报告，这对于维持成本效率至关重要。此外，操作BI工具有助于管理库存，跟踪员工绩效以及监视医疗设备的利用率，所有这些都对卓越运营至关重要。但是，在医疗保健中实施BI工具并非没有挑战。BI系统与现有医疗保健IT基础设施的集成需要大量的资本投资和专业知识。此外，处理大量敏感的患者数据引起了人们对数据安全和隐私的担忧（Reis等，2024a）。也存在数据质量问题；不准确或不完整的数据可能会导致误导性见解，这可能会对患者的护理和操作决策产生不利影响（Reis等，2024b）。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
保险承保和索赔中的面部人工智能
保险公司尝试实施面部人工智能的例子有很多。例如，美国初创公司 Lapetus Solutions 使用面部识别技术帮助移动保险客户获得在线报价、申请和购买服务。用于此目的的面部分析仪可以通过分析简单的自拍照提供有关性别、年龄、BMI 估计值、体脂、血压和生活方式（如吸烟习惯）的信息。[2] 它使承保过程更快、更容易。面部识别与云计算相结合，可在 10 分钟内为每个人提供量身定制的保单。申请人必须上传自拍照并回答 4-15 个与生活事件和生物人口统计信息相关的简单问题。系统会立即处理这些信息，从而无需进行侵入性医学检查即可确定个人的寿命。因此，一个新术语“无接触承保”应运而生。
面部整形手术中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 从虚拟聊天助手到自动驾驶汽车，人工智能 (AI) 常常被誉为改变这一代人并将继续改变这一代人的技术。在其他行业广泛采用的应用中，其在医学领域的潜在应用正在得到越来越多的探索，电子健康记录中存在的大量数据以及对患者护理和工作流程效率的持续改进的需求为 AI 的实施提供了许多机会。事实上，AI 已经展示了协助完成文档、图像分类和手术结果预测等任务的能力。更具体地说，这项技术可以用于面部整形手术，该领域的独特特性非常适合特定的应用。然而，AI 并非没有局限性，在医学和面部整形手术中进一步应用 AI 必然伴随着对 AI 在医疗保健中的伦理影响和正确使用的讨论。在本文中，我们回顾了 AI 在面部整形手术中的当前和潜在用途，以及其伦理影响。