科学家发现人类面部的多样性实为进化压力所致
根据美国加州大学伯克利分校科学家进行的一项最新研究，人类面部的多样性——比任何其它动物都要丰富——其实是进化压力的结果，目的是让每个人变得更独特更容易识别。人类高度的视觉社交互动几乎肯定是进化趋势的驱动力量，行为生态学家、加州大学伯克利分校脊椎动物学博物馆的博士后研究员迈克尔•J•希恩（Michael J. Sheehan）这样说道。很多动物利用气味或者发声来鉴别个体，这使得独特的面部特征变得不那么重要，尤其对于那些夜间活动的动物而言，但人类则完全不同。 “人类非常擅长识别面部，大脑有一特定部分专门用于这一目的，” 希恩说道。“我们的研究显示人类经自然选择变得独特且容易识别。很明显我能够受益于识别他人，而我变得容易识别对自己也是有益的。否则，我们每个人都将看起来一样。” “社交互动可能促进或者导致我们变得可识别的观点暗示了人类社会结构推动了我们外观的进化，”研究合作作者、 加州大学伯克利分校脊椎动物学博物馆主任......阅读全文
哪些基因决定我们的面部特征？科学家已找到15个
人的脸是由不同要素（眼睛、鼻子、下巴和嘴巴）组成的多部分特征，其大小、形状和构成明显是可遗传的。然而，科学家们对负责人类面部变化的遗传变异知识仍然匮乏。在最新一期《Nature Genetics》杂志上，来自比利时勒乌芬大学、匹兹堡大学、斯坦福大学和宾夕法尼亚州立大学的研究人员已经确定了15个与
面部特征点检测的关键技术（四）
具体来说，输入一个低分辨率的人脸图像I，第一层自编码器网络f1可以快速地估计大致的人脸形状，记作基于全局特征的栈式自编码网络。网络f1包含三个隐层，隐层节点数分别为1600,900,400。然后提高人脸图像的分辨率，并根据f1得到的初始人脸形状θ1，抽取联合局部特征，输入到下一层自编码器
面部特征点检测的关键技术（三）
级联形状回归模型成功的关键在于： 1. 使用了形状相关特征，即函数fi的输入和当前的人脸形状θi-1紧密相关； 2. 函数fi的目标也与当前的人脸形状θi-1相关，即fi的优化目标为当前形状θi-1与真实位置θ之间的差Δθi。 此类方法在可控和非可控的场景下均取得良好的定位效果，且
面部特征点检测的关键技术（一）
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简
面部特征点检测的关键技术（二）
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简
科学家称未来通过DNA可重塑疑犯面部特征
北京时间9月18日消息新科学家报道，最新研究表示警察可能有朝一日通过嫌疑犯的DNA，重塑他们的面部。而这项可能性多亏了鉴定出人体五种决定面部形状和特征的基因。 预测眼部、头发和皮肤颜色的DNA测试目前已经存在或者正在研发中，因此鉴别出与面部特征有关的基因能够帮助纯粹利用某人的DNA建造更为
华盛顿大学：发布3D扫描获取面部特征新方式
3D渲染中准确地重建一个人的面部特征，是3D扫描仪所要面对的最困难的工作之一。虽然各种技术和软件已经发展了很多年，但人脸的高度非刚性性质，以及人类本身能够分辨出非常细微的细节和几何缺陷的能力，使得生成一个高频品质的渲染效果非常困难。此外，它还是一个非常耗时的过程，并且需要大量的设备。受测者将被长
假基因的特征
大部分假基因在染色体上都位于正常基因的附近，但也有位置在不同的染色体上的。假基因和正常基因的结构上的差异包括在不同部位上的程度不等的缺失或插入、在内含子和外显子邻接区中的顺序变化、在5'端启动区域的缺陷等。这些变化往往使假基因不能转录并形成正常的（mRNA）从而不能表达。
结构基因的特征
1.它们彼此紧密连锁。按Z,Y,A顺序排列,而且在一起转录形成一个多顺反子的mRNA;2.只有当乳糖存在时,这些基因才迅速转录,形成多顺反子的mRNA,并翻译成相应的酶。所以这些酶,就是由乳糖诱导产生的诱导酶,其活性的产生和活性的提高不是已有的酶被激活所致,而是在诱导物的诱导下酶的重新合成,并随着合
假基因的特征
大部分假基因在染色体上都位于正常基因的附近，但也有位置在不同的染色体上的。假基因和正常基因的结构上的差异包括在不同部位上的程度不等的缺失或插入、在内含子和外显子邻接区中的顺序变化、在5'端启动区域的缺陷等。这些变化往往使假基因不能转录并形成正常的（mRNA）从而不能表达。