Osakos universiteto mokslininkai naudojo neuroninį tinklą, apmokytą atpažinti veidus, kad atpažintų
Savo eksperimentui mokslininkai suformavo200 studentų veidų pavyzdys. Visi dalyviai buvo nufotografuoti iš priekio su neutralia veido išraiška be akinių ar aksesuarų. Tyrėjai taip pat subūrė 30 savanorių vertintojų grupę, kuri nieko nepažinojo iš pradinės bazės.
Vertintojai buvo rodomi atsitiktinai 0,5 svisos nuotraukos is rinkinio tvarkingos. Jie turėjo įvertinti, kiek jie patikės tam asmeniui pinigų skalėje nuo -3 iki +3. Tyrėjai naudojo iš anksto paruoštą ArcFace AI sistemą, kad nustatytų skirtumo vektorių tarp kiekvieno įvertinimo ir modelio.
Vertikali skalė yra panašumo vektorius,apskaičiuojamas AI (kuo mažesnis skaičius, tuo žmonės panašesni vienas į kitą), horizontalioji skalė yra pasitikėjimo lygis. Raudona linija rodo rezultatus tos pačios lyties modeliui ir vertintojui, mėlyna linija rodo priešingos lyties porų rezultatus. Šaltinis: Nakano, Yamamoto, Gamta
Tyrimas parodė stiprią koreliacijątarp pasitikėjimo padidėjimo ir veido bruožų panašumo, jei vertintojas ir modelis būtų tos pačios lyties. Publikacijos autoriai pažymi, kad ankstesniuose darbuose buvo nustatyta, kad suaktyvėjus migdolinei daliai pasitikėjimas slopinamas. Mokslininkai mano, kad kai matome panašius veido bruožus, ši smegenų dalis lieka neaktyvi.
Gebėjimas įvertinti pasitikėjimo lygį remiantisTyrėjai mano, kad veidų panašumas naudojant AI bus plačiai naudojamas. Pavyzdžiui, šis metodas gali būti naudojamas kuriant individualizuotus reklaminius pasiūlymus ar avatarus P2P skolinimo sistemose, kurie patiks konkrečiam vartotojui.
Skaityti daugiau:
Juodoji skylė galaktikoje įrodė, kad Einšteinas teisus. Pagrindinis dalykas
„James Webb“ parodys kosmosą prieš Didįjį sprogimą: astronomai ant pasaulinio atradimo slenksčio
Pažiūrėkite į dangiškąjį „Titaniką“, kuris veiks branduoline energija