De acuerdo con una nueva investigación, la dinámica de cómo sonríen los hombres y las mujeres difiere considerablemente, lo que permite que la inteligencia artificial IA asigne automáticamente el género basándose únicamente en una sonrisa.
Aunque el reconocimiento automático de género ya está disponible, los métodos existentes usan imágenes estáticas y comparan rasgos faciales fijos. La nueva investigación, realizada por la Universidad de Bradford, es la primera en usar el movimiento dinámico de la sonrisa para distinguir automáticamente entre hombres y mujeres.
Dirigido por el profesor Hassan Ugail, el equipo mapeó 49 puntos de referencia en la cara, principalmente alrededor de los ojos, la boca y la nariz. Los utilizaron para evaluar cómo cambia la cara a medida que sonreímos causados por los movimientos musculares subyacentes, incluidos amboscambios en las distancias entre los diferentes puntos y el 'flujo' de la sonrisa: cuánto, qué tan lejos y qué tan rápido se movieron los diferentes puntos en la cara a medida que se formaba la sonrisa.
Luego probaron si había diferencias notables entre hombres y mujeres, y descubrieron que las había, y las sonrisas de las mujeres eran más amplias.
El investigador principal, el profesor Hassan Ugail, de la Universidad de Bradford, dijo: "Como anécdota, se cree que las mujeres son más expresivas en cómo sonríen, y nuestra investigación ha confirmado esto. Las mujeres definitivamente tienen sonrisas más amplias, expandiendo su área de boca y labiosmucho más que los hombres "
El equipo creó un algoritmo usando su análisis y lo probó con imágenes de video de 109 personas mientras sonreían. La computadora pudo determinar correctamente el género en el 86% de los casos y el equipo cree que la precisión podría mejorarse fácilmente.
"Utilizamos una clasificación de máquina bastante simple para esta investigación ya que solo estábamos probando el concepto, pero una IA más sofisticada mejoraría las tasas de reconocimiento", dijo el profesor Ugail.
El propósito subyacente de esta investigación es más sobre tratar de mejorar las capacidades de aprendizaje automático, pero ha planteado una serie de preguntas intrigantes que el equipo espera investigar en proyectos futuros.
Una es cómo la máquina podría responder a la sonrisa de una persona transgénero y la otra es el impacto de la cirugía plástica en las tasas de reconocimiento.
"Debido a que este sistema mide el movimiento muscular subyacente de la cara durante una sonrisa, creemos que esta dinámica seguirá siendo la misma incluso si cambian las características físicas externas, después de la cirugía, por ejemplo", dijo el profesor Ugail. "Este tipo de reconocimiento facial podríaconvertirse en un biométrico de próxima generación, ya que no depende de una característica, sino de una dinámica que es única para un individuo y que sería muy difícil de imitar o alterar ".
La investigación se publica en La computadora visual: International Journal of Computer Graphics .
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Materiales proporcionados por Universidad de Bradford . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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