KI kann das Geschlecht durch Lächelnbewegung bestimmen
Der Unterschied zwischen der Art und Weise, wie Männer und Frauen ihren Mund zum Lächeln formen, hat es der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht, das Geschlecht automatisch zu bestimmen, indem nur die zugrunde liegenden Muskelbewegungen analysiert werden. Dies geht aus neuen Untersuchungen der University of Bradford in Großbritannien hervor.
Obwohl es bereits eine automatische Geschlechtserkennung gibt, analysieren aktuelle Methoden statische Bilder und vergleichen feste Gesichtsmerkmale. Die neue Studie ist die erste, die die dynamische Bewegung des Lächelns nutzt, um automatisch zwischen Männern und Frauen zu unterscheiden.
Für die Studie kartierten die Forscher 49 Punkte im Gesicht, hauptsächlich um die Augen, den Mund und die Nase. Sie verwendeten diese Informationen, um zu untersuchen, wie sich das Gesicht verändert, wenn wir lächeln, verursacht durch die zugrunde liegenden Muskelbewegungen. Dies beinhaltet zwei Arten von Bewegungen: die Änderung des Abstands zwischen den verschiedenen Punkten sowie den „Fluss“ des Lächelns - wie viel, wie weit und wie schnell sich die verschiedenen Punkte im Gesicht bewegten, als sich das Lächeln bildete.
Als nächstes untersuchten die Forscher, ob es bemerkenswerte Unterschiede zwischen Männern und Frauen gab. Sie stellten fest, dass das Lächeln der Frauen expansiver war.
„Anekdotisch wird angenommen, dass Frauen ausdrucksvoller lächeln, und unsere Forschung hat dies bestätigt. Frauen haben definitiv ein breiteres Lächeln und erweitern ihren Mund- und Lippenbereich weitaus mehr als Männer “, sagte der leitende Forscher Professor Hassan Ugail von der University of Bradford.
Basierend auf dieser Analyse entwickelten die Forscher einen neuen Algorithmus und testeten ihn an Videomaterial von 109 Personen, die lächelten. In 86 Prozent der Fälle konnte der Computer das Geschlecht korrekt bestimmen, und das Team ist der Ansicht, dass die Genauigkeit leicht verbessert werden kann.
"Wir haben für diese Forschung eine ziemlich einfache Maschinenklassifizierung verwendet, da wir gerade das Konzept getestet haben, aber eine ausgefeiltere KI würde die Erkennungsraten verbessern", sagte Ugail.
Obwohl der zugrunde liegende Zweck dieser Forschung darin bestand, die Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu verbessern, haben die neuen Erkenntnisse eine Reihe interessanter Fragen aufgeworfen, die das Team in zukünftigen Projekten untersuchen möchte: Eine davon ist, wie die Maschine auf das Lächeln einer Transgender-Person und der Transgender-Person reagieren könnte Das andere ist der Einfluss der plastischen Chirurgie auf die Erkennungsraten.
"Da dieses System die zugrunde liegende Muskelbewegung des Gesichts während eines Lächelns misst, glauben wir, dass diese Dynamik auch dann gleich bleibt, wenn sich die äußeren physischen Merkmale ändern, beispielsweise nach einer Operation", sagte Ugail. "Diese Art der Gesichtserkennung könnte zu einer Biometrie der nächsten Generation werden, da sie nicht von einem Merkmal abhängt, sondern von einer Dynamik, die für einen Einzelnen einzigartig ist und nur sehr schwer nachzuahmen oder zu ändern wäre."
Die Studie ist veröffentlicht in Der visuelle Computer: Internationales Journal für Computergrafik.
Quelle: Universität Bradford
