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1. 猫能看清人脸吗
2. 在互联网世界的笑脸诞生于哪年
3. 人脸识别能否认出双胞胎
4. 表情数据是什么
5. 保罗艾克曼的贡献

1 可以看清人脸
2 猫眼睛上有一种叫做视网膜的组织，可以感知光线和颜色，据科学家研究发现，猫的视网膜与人类的视网膜相比，多了一种细胞--杆状细胞，能使猫在微弱的光线条件下看到一些人类无法察觉的细节，包括面部表情等，所以它们能够看清人脸。
3 当然，并不是所有的猫都能够看清人脸，还要考虑其种类、年龄、视力等因素。

这个是诞生于1991年，都是能够直接得到工作人员专门的开发上市，同时能够让大量的人去引用，也是能够给他带来非常好的运气利润。

互联网世界的笑脸诞生于1999年。在这一年，日本设计师野原广志（Shigetaka Kurita）为NTT DoCoMo的i-mode移动互联网平台设计了一组表情符号，其中包括一个黄色的笑脸。这个笑脸由一个圆形的脸部、两个黑色的眼睛和一个开心的弧线组成，非常简洁明了。这个表情符号很快在日本流行起来，并被广泛使用。随着移动互联网的普及，笑脸也传播到了全球，并成为了表达情感的常用符号之一。

互联网表达友好的笑脸诞生于1982年1982年，美国计算机科学家Scott Fahlman在卡内基梅隆大学的电子邮件列表中首次使用了“:-)”这个符号，用来表示开玩笑或者友好的意思。
这个简单的符号很快在互联网上流行起来，成为表达情感的一种方式。
随着互联网的普及，笑脸符号逐渐演变出了各种表情和表达方式，成为了互联网交流中不可或缺的一部分。
选择使用笑脸符号的原因是因为它能够在文字交流中传达情感和友好，使得沟通更加生动和亲切。
笑脸符号的使用也可以减少误解和冲突，帮助人们更好地理解对方的意图。
因此，笑脸符号的诞生对于互联网交流起到了积极的促进作用。
在现代社交媒体和聊天应用中，笑脸符号已经成为了常见的表情符号，人们可以通过选择合适的笑脸来表达自己的情感和态度。
同时，笑脸符号的使用也在不断演变和创新，例如加入了各种动态和特效，使得表达更加丰富多样。
因此，笑脸符号在互联网交流中的作用和影响还在不断扩大和深化。

人脸识别是一项复杂的技术，它通常使用深度学习模型来分析和识别人脸的特征和轮廓。对于双胞胎来说，他们的基本面部特征（如眼睛、鼻子、嘴巴等）通常是相似的，这可能会导致识别器无法区分两个人。

为了解决这个问题，人脸识别系统可能尝试使用更高级的算法，例如用于三维重建的结构光扫描，以获取双胞胎脸部精确的几何图形和呈现。

此外，人脸识别系统可能还会考虑双胞胎的其他身体特征，例如身高、重量、姿势等，从而改善识别的准确性。

在某些情况下，人脸识别可能会将双胞胎识别为同一个人，因为他们的面部特征非常相似。然而，现代人脸识别技术通常使用更先进的算法和更高分辨率的图像来识别面部特征，以提高识别准确性。

因此，如果双胞胎之间的面部特征不完全相同，人脸识别技术可能会将他们识别为不同的个体。

人脸识别难以准确认出双胞胎。
因为双胞胎之间的相似度非常高，许多特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子等都非常相似，此外，年龄、体重、发型等也会影响人脸识别的准确性。
虽然现有技术可以利用深度学习等方法进行人脸识别，但也很难消除这些影响，所以难以准确认出双胞胎。
值得一提的是，近年来出现了双胞胎识别技术，该技术通过对多个方面的差异进行比对，可以区分出双胞胎。
但是这种技术还在研究中，尚未应用于传统的人脸识别系统。

人脸识别技术可以通过比对面部特征来对不同的人脸进行识别和区分，但是对于双胞胎这种拥有相似甚至近乎一样面部特征的人来说，其识别准确性会受到影响。虽然在某些特定的环境下可能会有一定的误判率，但是随着人脸识别技术的不断发展，现有的在线性别、年龄、表情等方面的验证系统中已经能够有很好的精度，可以避免大部分误判的情况。

要进一步提高双胞胎辨识的准确性，研究人员可以使用更高级的面部识别技术，并结合其他因素进行验证，如声音、体温或人体姿态等，以提高识别的稳定性和准确性。不过对于普通商用的人脸识别系统来说，双胞胎的识别仍然是一个相对复杂的难题，建议应用场景下需谨慎使用。

可以的

同卵双胞胎的面部整体外观非常相似，因此AI系统在识别时确实存在一定难度。但即使再相似也有部分特征点是有区别的，只要软件识别精准，是可以识别的。

人脸识别是能识别出双胞胎的。虽然双胞胎长得很像，以我们肉眼来分辨，很难分辨出，但实际上他们还是有很轻微的差别，由电子系统识别是能够区分出来的。

不能 因为人脸识别依据的是脸部特征的差异来辨别身份，双胞胎在脸部特征上非常相似甚至相同，因此人脸识别不能准确判断双胞胎的身份。
近年来，人脸识别技术被广泛应用于安全监控、身份验证等领域。
尽管人脸识别技术已经在准确度方面有了很大的进展，但是识别双胞胎仍然是一个亟待解决的难题。
一些科学家已经在研究人脸识别技术如何识别双胞胎，并且通过亲戚关系、行为特征等方面来提高识别准确率。

所以人脸识别系统是能够辨别出双胞胎的，因为人脸识别系统能精确地识别出眼纹等多个人体细节，并通过叠加多个细节的方式来分辨不同的人。而对于有些整容人士来说，《南京日报》报道，如果整容幅度过大，人脸识别系统有可能无法辨认，需要重新录入信息。同时，人们的脸部信息会随着年龄的增长而改变，所以使用者也要按照使用说明或者在工作人员的指导下定期更新信息。 人脸识别技术主要有三大应用方向，分别是1：1认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证；1：N认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理等；活体检测，以确保是真人在操作业务，应用于账户许可授权等。《科技日报》介绍，人脸识别技术已应用在智能图像侦查、智能交通、客流量分析统计、形象设计等领域。 以人脸识别系统为例，据央广网报道，青岛机场安检通道人脸识别系统在今年4月17日上线测试运行，主要应用于通关查验身份。当验证员人工读取旅客身份证件信息时，系统便可完成旅客脸部图像与身份证件图像的比对，并给出判别提示结果，辅助验证员完成对旅客乘机证件及身份的辨识。 值得注意的是，虽然目前人脸识别技术已经在民用考勤、门禁等领域广泛应用，但在金融、安防等领域的应用尚不成熟。

在美国，有一群科学家，就试图利用一些不同于简单表情的感情标志来做实验。例如：呼吸、心律、体温、血压、冒汗、毛细血管的扩张等，让电脑从这些侧面数据来推断人的感情变化。

他们还进行了一系列有趣的试验：在一些志愿者的脸上贴上一些感触片，在手指上安装传感器、让他们穿上特制的服装……然后，突然给他们观看各种图像，例如：鲜花、美景、赛马、凶杀、跳楼等等。

被测试者看到这些图像时会相应作出各种愉快、紧张甚至是恐惧的表情，同时他们身体的各种变化会通过感触片和传感器传递到相连接的电脑屏幕上，屏幕上就会出现与各种表情相关的数据线。这些试验资料，对于进一步深入研究电脑如何识别人类的表情，是很有价值的。

保罗·埃克曼，是世界知名的心理学专家，曾经是美国联邦调查局、中情局、移民局的顾问，专门为特工和警察上过面部表情识别培训。他主要研究情绪的表达及其生理活动和人际欺骗等，是这一领域最主要的专家。

保罗·埃克曼也是FOX热播美剧《别对我说谎》（Lietome）的灵感来源。他主要研究情绪的表达及其生理活动和人际欺骗等，是这一领域最主要的专家，在四十多年的研究生涯中，曾研究过新几内亚部族、精神病患者、间谍、连环杀人犯和职业杀手等的面容。美国联邦调查局、中央情报局、执法部门、反恐怖小组等政府机构，皮克斯（Pixar）、工业光魔（IndustrialLightandMagjc）等著名动画工作室常常请他作情绪表情的顾问。

保罗·埃克曼 - 研究成果：

①面部编码

既然人类的面部表情是共通的，那就应该可以有一个科学的方法将这些表情整理分类。这便是埃克曼后来的研究成果——面部动作编码系统（FACS）。人脸部的肌肉有43块，可以组合出1万多种表情，其中3000种具有情感意义。埃克曼根据人脸解剖学特点，将其划分成若干相互独立又相互联系的运动单元（AU），比如第12号AU包括两块颧肌，第6号AU则是眼外侧的轮匝肌。分析这些运动单元的运动特征及其所控制的主要区域以及与之相关的表情，就能得出面部表情的标准运动。面部编码对表情的捕捉准确率高达90%。

这些表情埃克曼有的做得出来，有的做不出来。为了研究的准确，做不出来的表情他就通过电极刺激面部肌肉来尝试。他将一根针（小型电极）穿过皮肤插入肌肉，这是又一个将自己当成小白鼠的科学家。现在这些面部表情的肌肉运动成了动画片绘画者们的参考标准，埃克曼是皮克斯和工业光魔等动画工作室的情绪表情顾问。

②微表情

“微表情”最短可持续1/25秒，虽然微表情可能只持续一瞬间，但很容易暴露情绪。

将面部编码与微表情相结合，正好可以用来测谎。

这正是美国国防部、联邦调查局、中情局等机构找埃克曼寻求合作的原因，也是美剧《Lietome》的创作源泉。各式各样有待测谎的人员：恐怖分子、群体事件制造者、走失孩子的父母、超市员工、杀人嫌犯、扑克选手……都成为埃克曼乃至莱特曼评估的对象。为了帮助特工和警察识别危险人物和恐怖分子，他还专门受聘为他们进行了面部编码的培训。

保罗·艾克曼 [Paul Ekman 1934.02.15]，美国心理学家，出生于华盛顿。主要研究脸部表情辨识、情绪与人际欺骗。1991 年获美国心理学会颁发的杰出科学贡献奖

艾克曼较早地对脸部肌肉群运动及其对表情的控制作用做了深入研究，开发了面部动作编码系统来描述面部表情。他根据人脸的解剖学特点，将其划分成若干既相互独立又相互联系的运动单元（AU），并分析了这些运动单元的运动特征及其所控制的主要区域以及与之相关的表情，并给出了大量的照片说明。许多人脸动画系统都基于 FACS。