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学者研究计算机看脸识同性恋:准确率最高91%匹诺曹守城

时间:2017-09-09 16:40 作者:深圳新闻网 来源:森林舞会飞禽走兽
摘要:斯坦福学圈外人研究计较机看脸识同性恋:准确率最高为91% 澎湃新闻记圈外人 虞涵棋 王心馨 斯坦福大学的迈克尔科辛斯基(Michal Kosinski)和王轶伦发明,通过从3万多张人脸图像中提取出来的特征,计较机识别出同性恋男性的准确率最高可到达91%,同性恋女性则为83%。

  斯坦福学圈外人研究计较机看脸识同性恋:准确率最高为91%

  澎湃新闻记圈外人 虞涵棋 王心馨

  斯坦福大学的迈克尔·科辛斯基(Michal Kosinski)和王轶伦发明,通过从3万多张人脸图像中提取出来的特征,计较机识别出同性恋男性的准确率最高可到达91%,同性恋女性则为83%。论文认为,与产前激素理论一致,同性恋男性的长相更“女性化”,下巴更窄,鼻子更长,额头更大,同性恋女性则相反。

  这篇题为《深度神经网络基于人脸图像判定性取向比人类更准确》的论文于9月7日发表在《人格与社会意理学杂志》(Journal of Personality and Social Psychology)上后,激发了媒体和社交网络的热议。

  英国《卫报》担忧,这项技能会导致青少年“自测”,伉俪“互测”,而在对同性恋处以死刑的国家,这项技能更可能沦为杀人工具。

  不贰贰过,在作圈外人看来,他们的研究是针对人脸识别技能和互联网隐私问题的警告,是对未来可能成真的技能滥用的演示。作圈外人在文章中斥责责吁,当局和企业应制订相关规矩,成长相关技能,降低同性恋燃逗体的隐私危害。

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  异性恋(左)、同性恋(中)男女的复合面部图像,最右为异性恋(绿色)、同性恋(赤色)男女的平均面部符号

  论文的摘要写道:“我们发明人脸中包罗的有关性取向的信息远比人脑能够感知到的多。我们用深度神经网络从35326张面部图像中提取特征。我们将这些特征输入逻辑回归算法,对性取向进行分类。给定单张面部图像,分类器能以81%的概率区别同性恋和异性恋男性,女性则为71%。人类的判定准确率则要低得多:男性61%,女性54%。给定同一小我私家的5张面部图像,算法的准确率可以相应提高到91%和83%。分类器操作的面部特征,有鼻子外形等级牢固特征,也有妆扮气势派头等级姑且特征。同性恋男性和女性倾向于具备性别非规范的面部形态、心情和妆扮气势派头,这与产前激素袒露影响性取向的理论相切合。而性别分类模型检测同性恋男性的准确率为 57%,同性恋女性的准确率为 58%。这些发明提高了我们对性取向发源以登科人类认知缺陷的理解。别的,公司与当局越来越多地使用计较机视觉算法探测人的内在特征,我们的研究揭示出同性恋的隐私与安适正在面临威胁。”

  算法准确率:男性91%,女性83%

  研究圈外人从美国交友网站上获取了公然资料,包孕36630名男性的130741张照片和38593名女性的170360张照片,闯庠痫在18岁到40岁之间。他们的性取向则是通过意向朋友性别获悉的。

  随后,研究圈外人将这些照片中的人脸用Face++软件进行了措置惩罚惩罚,剔除了一些照片。接着,他们人工筛选这些照片是否是成年利剑人,性别与网络资料是否相符。末了,他们随即剔除了一些照片,以平衡异性恋和同性恋的人数,留下的样本包罗同性恋和异性恋男性各3947名,同性恋和异性恋女性各3441名。

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  对美国交友网站上获取的公然照片进行措置惩罚惩罚

  研究圈外人使用一个名为VGG-Face的深度神经网络提取图像的特征,并以此操练逻辑回归模型。尝试功效显示,给定单张面部图像,分类器能以81%的概率区别同性恋和异性恋男性,女性则为71%。给定同一小我私家的5张面部图像,算法的准确率可以相应提高到91%和83%。

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  给定个体男性(蓝色)、女性(赤色)1至5张照片,算法的准确率提高

  切合产前激素理论:同性恋男性更“女性化”?

  在引言部分,作圈外人说明,他们选择研究性取向的一个主要原因是“广为接受的性取向的产前激素理论(PHT),猜度了外表与性取向的干系”。

  论文写道,按照产前激素理论,男性胚胎过少地袒露在雄性激素中,或女性胚胎过多地袒露在雄性激素中,都可能造成性取向异化。然而,雄性激素同样与两性面部剖析有关,产前激素理论猜度同性恋燃端瘸庠疸向于具备性别上不贰贰规范的面部形态。即,同性恋男性面部应该更女性化,同性恋女性面部应该更男性化。

  研究圈外人通过度类器识另外位点集结成了计较机认为“最像同性恋”和“最不贰贰像同性恋”的人脸。论文认为,计较机识别功效与产前激素理论相切合,同性恋长相在性别上更不贰贰规范。平均来讲,同性恋男性的下巴更窄,鼻子更长,额头更大;同性恋女性则相反。

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  颜色越红的区域,在算法中越主要

  为了进一步查验“同性恋长相更不贰贰具备性别规范性”这一假设,研究圈外人还通过一个准确率98%的性别分类器试图区别同性恋和异性恋,发此刻男性身上的准确率为 57%,在女性身上的准确率为 58%。论文写到:“数据显示,男性面部的女性化水平与同性恋概率呈正相关,女性则相反。”

  研究的几点局限性

  不贰贰过,在论文的会商部分,作圈外人强调研究结论不贰贰应被读圈外人误读。首先,同性恋长相更不贰贰具备性别规范性,不贰贰代表所有的同性恋男性长相都女性化,也不贰贰代表所有同性恋女性长相都不贰贰女性化。

  其次序顺序序,不贰贰应误读91%这个尝试中的数值。在美国的同性恋比例约莫为6%到7%的环境下,分类器需要大幅牺牲准确率,才华笼罩大量的样本。

  论文也自我指出了研究的几点限制:样本限于利剑人、没有排除双性恋,以登科无法排除长相“更同性恋”的人更等闲“出柜”这一点。

  作圈外人也抛出了其他几个有趣的问题,比犹如性恋男性更少留胡子,紧张是生理原因(毛发稀少)照旧品味原因?分类器识别男性比女性更准确,是否意味着女性的性取向更具流动性?

  看脸识罪犯、识贫富、识同性恋:科学相面术?

  近年来,计较机视觉识别技能成长迅速。从办理身份证件、电子付出到机场安检、办公门禁,人脸识别技能正在大范围进入人们的日常糊口。不贰贰过,一些研究圈外人试图通过计较机视觉识别,寻找外表特征和内在性格的联系,激发了遍登科的争议。

  去年11月,上海交通大学武筱林传授的《基于面部图像的主动犯法概率揣度》一文指出,呆板可以通过照片辨别出谁是罪犯,谁是守法国民,识别准确率在86%以上。随后,加拿大多伦多大学一项呆板看脸识贫富的研究,同样激发了一些争议。

  此前,一家以色列草创公司声称其开发的人脸识别措施告成识别了参预2015年11月巴黎恐怖袭击的9名恐怖分子,还能识别恋童癖与利剑领罪犯。

  尽管这些研究倍受伦理争议,但从论文来看,科辛斯基和王轶伦显然并不贰贰认同将这方面的研究完全划归禁区。

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责任编辑:深圳新闻网
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