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发布时间：2017-05-10
脸部识别可帮助医生检测**遗传病一些科学家正在努力将人脸识别技术应用到甄别身份和抓捕罪犯以外的领域。来自国家人类基因研究所（ National Human Genome Research Institute ）的团队开发了新的面部识别技术，其可以在非白种人群中诊断出一种名为“迪乔治综合症”的**遗传疾病。一名来自 NHGRI 的遗传学家 Paul Kruszka 解释到：“人类畸形综合症的表现形式在**各地都不相同。即使是经验丰富的临床医生也很难诊断出非欧人种的遗传综合症。”这个时候就可以用到面部识别技术了。“迪乔治综合症”是一种由人类22号染色体缺陷引起的疾病，它造成的一系列并发症和病理信息使其难以诊断。但发病前期可以在不同人种中通过面部特征进行甄别。NHGRI的团队在研究来自非洲、亚洲和拉丁美洲**病患者的照片信息后，较终开发出了一种面部诊断法，其在实验中有96.6%的成功识别率。研究团队同时表示这种技术也可以运用在唐氏综合症的诊断中。虽然面部诊断技术还不成熟，但科学家们计划深入研究直到其能帮助全世界的医疗工作者。总有一天，医生们只拿着患者的照片就能得到面部分析信息和诊断结果。什么是人脸表情识别技术？（一）二、静态表情图像的多层深度网络学习 2015EmotiW的表情识别方法，基于卷积神经网络（convolutional neural networks (CNN)）。卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。2015EmotiW的表情识别方法，针对7种基本情感，其中包括一个人脸检测模块（基于三个性能很好（state-of-art）的人脸检测模块）。2.1人脸检测（定位）由三部分构成：1. 联合级联检测与校准（the joint cascade detection and alignment (JDA) detector）；2.基于深度卷积神经网络（DCNN）；3.混合树（Mot）。 2.2 人脸图像处理有助于去掉无关噪声，统一人脸大小，从而使识别更准确。首先转化为48x48的灰度图。然后标准直方图均衡化，接着去除不平衡光照。最后，化为0均值，单位方差的向量。2.3 网络模型基本网络模型包括5个卷基层，3个随机pooling层（非max pooling层）。随机pooling是根据归一化输出的分布得到的概率分布从而随机选择像素点。全连接层包含dropout，随机机制减小了过拟合（over-fitting）的风险。2.4 多网络学习在CNN模型的*，放置一个多网络（Multiple Network）增强性能。典型的就是对输出求均值。观察表明，随机初始化不仅导致网络参数变化，同时使得不同网络对不同数据的分类能力产生差别。浙江人脸识别数据结构化平台,湖南人脸识别数据平台厂家,中博晨鹰科技由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。