Нейросеть научили определять пол по улыбке

В основе существующих методов определения пола по фотографии лежит сравнение фиксированных черт лица по статистическому изображению. На этот раз компьютер научили отличать мужчин от женщин по тому, как двигаются их лицевые мышцы. Для этого ведущий автор работы, профессор Брэдфордского университета Хассан Угайл (Hassan Ugail), и его коллеги определили 49 основных «ориентиров» на лице, большая часть из которых расположена вокруг глаз, рта и под носом.

Изучив то, как менялось расстояние между точками, они поняли, каким образом формируется наша улыбка. Затем они проверили, были ли заметные различия между тем, как улыбаются мужчины и женщины, и пришли к выводу, что женские улыбки более экспансивны. «Помимо всего прочего, наши исследования в очередной раз подтвердили тот факт, что женщины более эмоциональны, – говорит Угайл. –  Они сильнее открывают рот, и, в целом, их мимика более активна».

На основе полученных данных команда разработала алгоритм и протестировала его на видеозаписи с участием 109 улыбающихся людей. Компьютер смог правильно определить пол в 86% случаях, и специалисты уверены, что этот результат может быть улучшен. Они признаются, что это был пробный эксперимент, поэтому они использовали довольно простую машинную классификацию.

Основная цель этого исследования, по словам Угайла, заключается в том, чтобы расширить возможности машинного обучения, но оно вызвало ряд интригующих вопросов, на которые в будущем он и его команда планируют найти ответы, а именно: как компьютер будет воспринимать улыбку трансгендерного человека и будут ли на процесс распознавания влиять пластические операции?

«Система анализирует движения мышц лица во время улыбки, и мы подозреваем, что динамика останется такой же, даже если изменятся физические особенности внешности, – говорит профессор. – А еще мы считаем, что такого рода технологии могут стать прорывом в развитии биометрии, потому что динамика, в отличие от статики, уникальна для каждого человека, и ее очень сложно имитировать».

Статья опубликована в журнале Visual Computer: International Journal of Computer Graphics.