AI var noteikt dzimumu pēc smaida kustības
Atšķirība starp to, kā vīrieši un sievietes veido muti, lai smaidītu, ir ļāvusi mākslīgajam intelektam (AI) automātiski noteikt dzimumu, analizējot tikai pamatā esošās muskuļu kustības, liecina jaunie pētījumi, ko veica Bredfordas universitāte Lielbritānijā.
Lai gan automātiska dzimuma atpazīšana jau pastāv, pašreizējās metodes analizē statiskos attēlus un salīdzina fiksētās sejas īpašības. Jaunais pētījums ir pirmais, kas izmanto smaida dinamisko kustību, lai automātiski atšķirtu vīriešus un sievietes.
Pētījumam pētnieki kartēja 49 punktus uz sejas, galvenokārt ap acīm, muti un deguna leju. Viņi izmantoja šo informāciju, lai pētītu, kā mainās seja, kad mēs smaidām, ko izraisa pamatā esošās muskuļu kustības. Tas ietver divu veidu kustības: attāluma maiņu starp dažādiem punktiem, kā arī smaida ‘plūsmu’ - cik, cik tālu un cik ātri dažādi sejas punkti pārvietojās, veidojoties smaidam.
Pēc tam pētnieki pārbaudīja, vai starp vīriešiem un sievietēm pastāv ievērojamas atšķirības. Viņi atklāja, ka sieviešu smaidi ir plašāki.
“Anekdotiski tiek uzskatīts, ka sievietes smaida izteiksmīgāk, un mūsu pētījumi to ir apstiprinājuši. Sievietēm noteikti ir plašāks smaids, paplašinot mutes un lūpu zonu daudz vairāk nekā vīriešiem, ”sacīja vadošais pētnieks profesors Hasans Ugails no Bredfordas universitātes.
Pamatojoties uz šo analīzi, pētnieki izstrādāja jaunu algoritmu un pārbaudīja to 109 cilvēku videomateriālos, kad viņi smaidīja. Dators 86 procentos gadījumu spēja pareizi noteikt dzimumu, un komanda uzskata, ka precizitāti varētu viegli uzlabot.
"Šim pētījumam mēs izmantojām diezgan vienkāršu mašīnu klasifikāciju, jo mēs tikai pārbaudījām koncepciju, taču sarežģītāka AI uzlabotu atpazīšanas līmeni," teica Ugails.
Lai gan šī pētījuma galvenais mērķis bija uzlabot mašīnmācīšanās iespējas, jaunie atklājumi ir radījuši vairākus intriģējošus jautājumus, kurus komanda cer izpētīt turpmākajos projektos: viens ir tas, kā mašīna varētu reaģēt uz transpersonas smaidu un otra ir plastiskās ķirurģijas ietekme uz atpazīšanas rādītājiem.
"Tā kā šī sistēma smaida laikā mēra sejas pamata muskuļu kustību, mēs uzskatām, ka šī dinamika paliks nemainīga, pat ja mainīsies ārējās fiziskās īpašības, piemēram, pēc operācijas," sacīja Ugails. "Šāda veida sejas atpazīšana varētu kļūt par nākamās paaudzes biometrisko, jo tā nav atkarīga no vienas pazīmes, bet gan no dinamikas, kas raksturīga tikai indivīdam un kuru būtu ļoti grūti atdarināt vai mainīt."
Pētījums ir publicēts Vizuālais dators: Starptautiskais datorgrafikas žurnāls.
Avots: Bredfordas Universitāte
