Искусственный интеллект научился различать мужчин и женщин по улыбке
По лицу человека можно сказать о нём очень многое, причём на это способны не только проницательные люди, но и алгоритмы машинного обучения. Если раньше они работали со статичными изображениями, то теперь программам ставят более сложные задачи: они учатся распознавать лица в динамике. Для начала – отличать мужскую улыбку от женской.
По лицу человека можно сказать о нём многое, причём на это способны не только проницательные люди, но и алгоритмы искусственного интеллекта. Так, нейросеть по лицу вычисляет лжецов, невнимательных студентов, а также сексуальную ориентацию людей.
Но исследователи идут ещё дальше и усложняют задачу ИИ. Например, обучают его работать не со статичным изображением, а обрабатывать данные в динамике, когда лицо объекта изменяется. По мнению специалистов, такое умение поможет значительно повысить эффективность систем распознавания лиц.
Команда из Университета Брадфорда (Великбритания) обучила искусственный интеллект различать мужчин и женщин по улыбке. Как отмечают учёные в пресс-релизе, динамика мужских и женских улыбок абсолютно разная, и, чтобы заметить эту разницу, нейросети нужны определённые ориентиры.
Эксперты отобрали 49 таких ориентиров на лице человека, главным образом ими оказались точки вокруг глаз, носа и рта.
Авторы поясняют: именно в этих точках лицо человека изменяется с тот самый момент, когда он начинает улыбаться. Изменения обусловлены движениями мышц, однако для мужчин и женщин они будут разными.
Так, алгоритм должен учитывать, куда смещаются одни точки, как изменяется расстояние между другими, насколько быстро двигаются те или иные точки в процессе формирования улыбки на лице и ещё множество других нюансов.
Сравнения показали, что улыбки женщин являются более открытыми: слабый пол, как правило, более наглядно выражает свои эмоции (авторы отмечают, что этот вывод не стал сюрпризом: в очередной раз подтвердилась эмоциональность женщин). Улыбаясь, дамы немного больше, чем мужчины, расширяют рот, что, соответственно, приводит в движение и другие лицевые мышцы.
Когда алгоритм запомнил все важные ориентиры, ему устроили проверку. Программе дали задание обработать видеозаписи, на которых улыбались 109 человек – 69 женщин и 40 мужчин. Компьютер сумел правильно определить их половую принадлежность в 86% случаев, но команда сообщает, что будет работать над повышением точности.
"Мы использовали довольно простую классификацию для этого исследования, поскольку просто тестировали концепцию, но более сложный ИИ улучшит показатели распознавания", — добавил ведущий автор работы профессор Хасан Угайл (Hassan Ugail).
По его словам, хотя основной целью исследования было улучшение возможностей машинного обучения, оно в то же время затронуло ряд других интригующих вопросов. К примеру, как машина будет реагировать на улыбку трансгендера (человека, который идентифицирует себя с противоположным полом или даже сменил пол) или как воспримет лицо, над которым поработали пластические хирурги.
"Поскольку эта система измеряет основные мышечные движения лица во время улыбки, мы считаем, что эта динамика останется прежней, даже если внешние физические особенности изменятся, например, после операции", — говорит Угайл.
Такое распознавание лиц может стать следующим поколением в биометрии, поскольку оно зависит от динамики, которая уникальна для индивидуума и которую очень трудно изменить или подражать ей, считает учёный.
Более подробно об этой разработке рассказывается в статье, опубликованной в издании The Visual Computer.
Добавим также, что для совершенствования систем распознавания лиц исследователям важно изучать и способы обмана таких программ. А их уже немало: к примеру, созданы необычные очки, которые заставят программу считать, что вы Милла Йовович, а также одежда с особым рисунком, которая скрывает человека от системы распознавания лиц.