Des scientifiques de l’Université d’Osaka ont utilisé un réseau neuronal entraîné à reconnaître les visages pour les identifier
Pour leur expérience, les scientifiques ont forméun échantillon de 200 visages d’étudiants. Tous les participants ont été photographiés de face avec une expression faciale neutre, sans lunettes ni accessoires. Les chercheurs ont également constitué un groupe de 30 évaluateurs bénévoles qui ne connaissaient personne de la base d'origine.
Les évaluateurs ont été présentés au hasard pendant 0,5 stoutes les photos de l'ensemble sont en ordre. Ils devaient évaluer dans quelle mesure ils confieraient de l'argent à cette personne sur une échelle de -3 à +3. Les chercheurs ont utilisé le système ArcFace AI pré-formé pour déterminer le vecteur de différence entre chaque estimateur et le modèle.
L'échelle verticale est le vecteur de similarité,calculée par l'IA (plus le nombre est petit, plus les personnes se ressemblent), l'échelle horizontale est le niveau de confiance. La ligne rouge montre les résultats pour le modèle et l'estimateur du même sexe, la ligne bleue montre les résultats pour les couples de sexe opposé. Source : Nakano, Yamamoto, Nature
L'étude a montré une forte corrélationentre l'augmentation de la confiance et la similitude des traits du visage si l'évaluateur et le modèle étaient du même sexe. Les auteurs de la publication notent que des travaux antérieurs ont établi que la confiance est supprimée lorsque l'amygdale est activée. Les scientifiques pensent que lorsque nous voyons des traits faciaux similaires, cette partie du cerveau reste inactive.
La capacité d'évaluer le niveau de confiance en fonction deLa similarité des visages utilisant l'IA sera largement utilisée, pensent les chercheurs. Par exemple, cette approche peut être utilisée pour créer des offres promotionnelles personnalisées ou des avatars dans les systèmes de prêt P2P qui plairont à un utilisateur particulier.
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