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自从科学家的开创性报告以来 ， 很多团体已开始寻求改进或开发自己的面部识别算法 ， 专门用于提高整形手术患者的表现 。 2012年 ， 科学家使用部分稀疏表示方法来匹配单个面部区域 ， 而不是整体面部分析 ， 以在接受整形手术的患者中实现百分之七十八的匹配性能 。 科学家将独立处理的眼部信息与标准的整体人脸检测相结合 ， 实现了百分之八十七的识别率 。
2013年 ， 科学家使用一种新方法将术前和术后照片分成面部补丁 ， 然后融合补丁以补偿整形手术引起的局部外观变化 ， 准确率达到百分之八十六 。 科学家开发了一种多目标进化粒度算法 ， 总体准确率为百分之八十七 。 科学家从二维正面图像
包含接受过面部手术的患者的面部识别训练数据库应扩大并与更多不同年龄、种族和手术的照片保持平衡 。 对于因非美学原因而接受面部手术的患者 ， 例如头颈部重建、颅颌面重建、烧伤重建、性别确认手术和面部血管化复合移植 ， 获得面部照片也是有益的 。 随着面部识别技术变得越来越复杂 ， 它们有朝一日可能与患者报告的结果相关 ， 被用作整形外科医生的绩效指标 ， 或帮助预测面部手术后并发症的可能性 。
科学家解决了在不同条件下理解面部相似性的问题 。 光照、伪装和老化在计算面部相似度方面发挥着重要作用 。 当使用具有最佳照明的半脸而不是具有非均匀照明的全脸时 ， 从数据库中检索人脸会更有效 。 光照变化对面部相似性的影响大于对衰老的影响 。 可以通过使用面部对称概念生成正面视图来处理姿势变化 。 科学家想象这种技术在识别接受过整形手术或不对称重建手术的患者时可能导致的错误：皮瓣、皮肤移植等 。 这些外科手术可能允许反社会元素自由移动 ， 而不必担心被任何面部识别系统识别 。
整形手术的效果是持久的 ， 甚至是永久性的 ， 为逃避法律和安全机制提供了一种简单而有效的方法 。 有时 ， 面部整形手术可能会无意中导致对真正用户的排斥 。 因此 ， 应给予充分的提前警告 ， 并可能要求患者在手术后提供新的身份证明照片 ， 以避免意外延误或安全机构的询问 。 科学家认为 ， 应该由整形外科医生而不是患者发起这一讨论 ， 以避免患者的意外意外或延误可能导致诉讼 。
整形外科医生可以提供文件证明个人接受了整容手术 ， 这可能会改变他们被面部识别系统或人类边界控制器识别的能力 。 虽然人脸识别是一个经过充分研究的问题 ， 其中已经提出了几种方法来解决照明、姿势、表情、老化和伪装的挑战 ， 但人脸识别的日益普及整形外科为设计未来的人脸识别系统带来了新的挑战 。 由于这些程序在不同程度上修改了面部特征的形状和纹理 ， 因此很难找到手术前后面部几何形状之间的相关性 。
【自从科学家的开创性报告以来，很多团体已开始开发自己的面部识别算法】手术后 ， 面部特征之间的几何关系会发生变化 ， 并且没有技术可以检测和测量此类变化 。 因为它与个人的病史有关 ， 在法律上是安全的 ， “侵犯隐私”是本研究的一个重要约束 。 在某些情况下 ， 面部整形手术是由于医疗原因而进行的 ， 有时是个人的选择 。 在这两种情况下 ， 尽管接受面部整形手术的个人不受任何法律和社会义务的约束 ， 但在数据库中更新面部图像是个人的道德责任 。
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