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請保持微笑,人工智能正在識別你的性別

來(lái)源:環(huán)球網(wǎng) 作者: 發(fā)表時(shí)間:2018-03-19 16:19

最新研究表明,男性和女性的微笑變化有很大不同,這使得人工智能(AI)能夠根據微笑自動(dòng)分辨性別。

雖然之前已經(jīng)出現了自動(dòng)識別性別的技術(shù),但現有的方法是使用靜態(tài)圖像和比較固定的面部特征。Bradford大學(xué)進(jìn)行的這項新研究是第一次使用微笑的動(dòng)態(tài)運動(dòng)圖像來(lái)區分男性和女性的研究。

在Hassan?Ugail教授的帶領(lǐng)下,研究小組在面部繪制了49個(gè)標記,主要圍繞眼睛、嘴巴和鼻子區域。微笑源于臉部深層肌肉的運動(dòng),研究小組用這些來(lái)評估臉部的變化——包括不同點(diǎn)之間的距離變化和微笑的“流動(dòng)性”:當微笑形成時(shí),臉上的不同部位移動(dòng)了多少、多遠和多快。

接著(zhù),他們測試了男女之間是否存在明顯的差異。結果發(fā)現,女性的笑容更具有延展性。

來(lái)自Bradford大學(xué)的首席研究員Hassan?Ugail教授說(shuō):“有趣的是,女性被認為更善于表現她們的微笑,我們的研究已經(jīng)證實(shí)了這一點(diǎn)。女性的笑容更燦爛,嘴巴和嘴唇展開(kāi)的面積要比男性大得多。”

接下來(lái),研究小組使用他們的分析方法創(chuàng )建了一個(gè)算法,并對109人微笑的視頻進(jìn)行了測試。結果顯示,計算機能夠準確識別人類(lèi)性別的案例占到總數的86%。

研究小組相信準確性還可以得到改善。“我們對這項研究使用了相當簡(jiǎn)單的機器分類(lèi),因為我們只是在測試這個(gè)概念,更復雜的人工智能將提高識別率,”Ugail教授說(shuō)。

在很大程度上,這項研究的潛在目的是試圖增強機器學(xué)習的能力,但這也引出了許多有趣的問(wèn)題,團隊希望在未來(lái)的項目中進(jìn)行調查。

其一是機器如何對變性人的微笑作出反饋,其二是整形手術(shù)對識別率的影響。

“因為這個(gè)系統測量的是微笑時(shí)臉部深層肌肉的運動(dòng),我們相信即使外部的身體特征發(fā)生了變化,比如手術(shù)后,這些動(dòng)態(tài)也會(huì )保持不變,”Ugail教授說(shuō)。

“這種面部識別技術(shù)可能會(huì )成為下一代生物識別技術(shù)(next-?generation?biometric),因為它不依賴(lài)于某一功能,而是基于一種獨特的動(dòng)態(tài)特性,并且這是很難模仿或改變。”

這項研究最初發(fā)表在《The?Visual?Computer》雜志(國際計算機圖形學(xué)雜志)。

編輯:
數字報

請保持微笑,人工智能正在識別你的性別

環(huán)球網(wǎng)  作者:  2018-03-19

最新研究表明,男性和女性的微笑變化有很大不同,這使得人工智能(AI)能夠根據微笑自動(dòng)分辨性別。

雖然之前已經(jīng)出現了自動(dòng)識別性別的技術(shù),但現有的方法是使用靜態(tài)圖像和比較固定的面部特征。Bradford大學(xué)進(jìn)行的這項新研究是第一次使用微笑的動(dòng)態(tài)運動(dòng)圖像來(lái)區分男性和女性的研究。

在Hassan?Ugail教授的帶領(lǐng)下,研究小組在面部繪制了49個(gè)標記,主要圍繞眼睛、嘴巴和鼻子區域。微笑源于臉部深層肌肉的運動(dòng),研究小組用這些來(lái)評估臉部的變化——包括不同點(diǎn)之間的距離變化和微笑的“流動(dòng)性”:當微笑形成時(shí),臉上的不同部位移動(dòng)了多少、多遠和多快。

接著(zhù),他們測試了男女之間是否存在明顯的差異。結果發(fā)現,女性的笑容更具有延展性。

來(lái)自Bradford大學(xué)的首席研究員Hassan?Ugail教授說(shuō):“有趣的是,女性被認為更善于表現她們的微笑,我們的研究已經(jīng)證實(shí)了這一點(diǎn)。女性的笑容更燦爛,嘴巴和嘴唇展開(kāi)的面積要比男性大得多。”

接下來(lái),研究小組使用他們的分析方法創(chuàng )建了一個(gè)算法,并對109人微笑的視頻進(jìn)行了測試。結果顯示,計算機能夠準確識別人類(lèi)性別的案例占到總數的86%。

研究小組相信準確性還可以得到改善。“我們對這項研究使用了相當簡(jiǎn)單的機器分類(lèi),因為我們只是在測試這個(gè)概念,更復雜的人工智能將提高識別率,”Ugail教授說(shuō)。

在很大程度上,這項研究的潛在目的是試圖增強機器學(xué)習的能力,但這也引出了許多有趣的問(wèn)題,團隊希望在未來(lái)的項目中進(jìn)行調查。

其一是機器如何對變性人的微笑作出反饋,其二是整形手術(shù)對識別率的影響。

“因為這個(gè)系統測量的是微笑時(shí)臉部深層肌肉的運動(dòng),我們相信即使外部的身體特征發(fā)生了變化,比如手術(shù)后,這些動(dòng)態(tài)也會(huì )保持不變,”Ugail教授說(shuō)。

“這種面部識別技術(shù)可能會(huì )成為下一代生物識別技術(shù)(next-?generation?biometric),因為它不依賴(lài)于某一功能,而是基于一種獨特的動(dòng)態(tài)特性,并且這是很難模仿或改變。”

這項研究最初發(fā)表在《The?Visual?Computer》雜志(國際計算機圖形學(xué)雜志)。

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