Računari će biti u stanju da odrede društvene osobine prema izgledu lica

Računari će biti u stanju da odrede društvene osobine prema izgledu lica

Istraživači su uspjeli razviti nove računarske alatke koje pomažu računarima da odrede da li određene crte lica spadaju u kategorije kao što su „atraktivni“ ili „prijeteći“. Mario Rojas i još nekoliko istraživača sa Univerziteta u Barceloni, zajedno sa kolegama sa odsjeka za Psihologiju Univerziteta u Princeton-u, su razvili softver koji je u stanju da predvidi ovakve osobine u nekim slučajevima sa tačnošću od čak preko 90 %. Karakteristike lica igraju jako bitnu ulogu u našoj svakodnevnoj procjeni drugih ljudi.“Percepcija o dominaciji se pokazala kao bitan dio društvenih uloga u raznim etapama života,“ govori Rojas. Ukoliko bi bilo moguće automatski naučiti način na koji procijenjujemo lica, to bi se moglo modelirati i koristiti kao alat za dizajniranje boljih interaktivnih sistema. Ovaj tim je istraživao do kojeg je stepena ovu informaciju moguće naučiti sa tačke gledišta računarske nauke. Zadatak je formulisan sa namjerom o procjeni 9 osobina prema karakteristikama lica (atraktivnost, kompetentnost, povjerljivost, dominaciju, zlobu, zastrašujuće, ekstravertnost, prijeteće i ljubaznost) koristeći „Machine Learning Techniques“ (grana nauke o Umjetnoj Inteligenciji koja koriste primjere da bi naučila program kako da radi). Tim je trenirao i ispitivao ovaj algoritam na skupu sintetičkih slika lica generisanih u prethodnoj studiji. U tome radu, ljudi si bili pitani da opišu i procijene skup slika o licima, te su ovi rezultati upotrijebljeni da generišu sintetičke slike lica,  gdje je svako lica asocirano sa određenim osobinama. U ovoj studiji, ispitivači su koristili podskup ovih slika, zajedno sa njihovim oznakama, da „nauče“ računar kako da čita lica, a zatim testirali tačnost procjene koristeći ostatak slika. Tri osobine, dominaciju, prijeteće i zlobu su procijenjene sa tačnošću između 91% i 96%. Dodatno, ova studija je imala namjeru da otkrije koje su informacije relevantne za računare prilikom ovakvih procjena. Na primjer, pronašli su da površina oko očiju sadrži više informaciju o atraktivnosti, dok područje u okolini usta sadrži više informacija o ektravertnosti. reference: www.physorg.com