Datorsistēma var pamanīt fakerus labāk nekā cilvēki
"Datorsistēmai izdevās atklāt sejas izteiksmju atšķirīgās dinamiskās iezīmes, kuras cilvēkiem pietrūka," sacīja Marian Bartlett, Ph.D., Kalifornijas Universitātes San Diego Neironu skaitļošanas institūta pētniecības profesors un pētījuma vadošais autors.
"Cilvēku novērotāji vienkārši nespēj atšķirt patiesu no viltotām sāpju izpausmēm."
Tas ir tāpēc, ka "cilvēki pietiekami labi var simulēt sejas izteiksmes un viltus emocijas, lai maldinātu lielāko daļu novērotāju," sacīja Toronto Universitātes profesors un pētījuma vecākais autors Kangs Lī. "Datora modeļa atpazīšanas spējas labāk parāda, vai sāpes ir reālas vai viltotas."
Pētnieku grupa atklāja, ka cilvēki nevar atšķirt patieso no viltotām sāpju izpausmēm labāk nekā nejaušība. Pat pēc dažiem treniņiem precizitāte tika uzlabota tikai līdz 55 procentiem. Tas ir mazāks nekā datora 85 procentu precizitāte.
"Ļoti sociālām sugām, piemēram, cilvēkiem, sejas ir attīstījušās, lai sniegtu bagātīgu informāciju, tostarp emociju un sāpju izpausmes," sacīja Lī.
"Un mūsu smadzeņu uzbūves dēļ cilvēki var simulēt emocijas, kuras viņi patiesībā nepiedzīvo, tik veiksmīgi, ka apmānīs citus cilvēkus. Dators daudz labāk spēj pamanīt smalkās atšķirības starp piespiedu un brīvprātīgām sejas kustībām. ”
Saskaņā ar pētījuma rezultātiem viltus izteicienu visprognozējamākā iezīme ir mute un tas, kā un kad tā tiek atvērta. Fakeru mutes paveras ar mazāk variācijām un pārāk regulāri.
"Turpmākajos pētījumos tiks noskaidrots, vai pārmērīga regularitāte ir viltus izteicienu vispārēja iezīme," pētnieki teica pētījumā, kas tika publicēts Pašreizējā bioloģija.
"Papildus sāpju noteikšanai - reālas un nepatiesas - datorvīzijas sistēmu var izmantot, lai atklātu citas reālas pasaules maldinošas darbības tēvzemes drošības, psihopatoloģijas, darba pārbaudes, medicīnas un tiesību jomā," sacīja Bartleta.
"Tāpat kā sāpju cēloņu gadījumā, šie scenāriji arī rada spēcīgas emocijas, kā arī mēģinājumus mazināt, maskēt un viltot šādas emocijas, kas var ietvert sejas" dubultu kontroli "," viņa teica.
“Turklāt mūsu datorvīzijas sistēmu var izmantot, lai noteiktu stāvokļus, kuros cilvēka seja var sniegt svarīgas norādes par veselību, fizioloģiju, emocijām vai domām, piemēram, autovadītāju miegainības izpausmes, studentu uzmanības un izpratnes izpausmes. lekcijas vai atbildes uz afektīvo traucējumu ārstēšanu. ”
Avots: Toronto Universitāte
