Искусственный интеллект научили определять сексуальную ориентацию человека по его лицу

Исследователи из Стэнфордского университета в США разработали алгоритм, который определяет сексуальную ориентацию человека по его лицу. Основываясь на большом количестве особенностей внешности человека, алгоритм определяет ориентацию с точностью до 92 процентов, в то время как эффективность такого определения обычными людьми составляет 61 процент. Препринт статьи опубликован на сайте PsyArXiv.com.

Люди легко могут определять по лицам незнакомцев их пол, расу и, с меньшей точностью, даже эмоциональное состояние. Однако такое определение не ограничивается видимыми показателями (такими, как цвет кожи, форма или выражение лица): по лицу человека также возможно определить его намерения, сексуальную ориентацию, или даже политические взгляды. Из-за того, что взгляды людей зачастую бывают субъективны, такие предсказания могут быть неточными. Применение компьютерного зрения, однако, может показать, возможно ли объективно оценить и определить особенности человеческого характера, основываясь только на его изображении.

Авторы новой работы представили алгоритм, способный определить сексуальную ориентацию человека по особенностям его лица. Для обучения новой системы ученые собрали с различных сайтов для знакомств изображения 36 тысяч мужчин и 38 тысяч женщин, распределение сексуальной ориентации среди которых было примерно равным. Авторы определили местонахождение и форму частей лица (подбородок, глаза, губы, брови и нос) и наклон головы при помощи Face++ — программы, направленной на распознавание лиц. После этого они убрали часть изображений для того, чтобы лучше выровнять выборку по возрасту, полу и ориентации, а также исключить некачественные фотографии или фотографии нескольких людей сразу. В итоге, для следующего этапа обучения были взяты 35 тысяч изображений 14,7 тысяч людей.

На следующем этапе особенности лица были выделены при помощи алгоритма VGG-Face: такая система «трансформирует» изображение лица в вектор из множества признаков (это может быть как форма носа или цвет кожи, так и направление взгляда и линия волос). Далее, при помощи метода линейной регрессии ученые определили, насколько признаки, определенные VGG-Face и взятые в качестве независимой переменной, связаны с сексуальной ориентацией (зависимая переменная) людей на фотографии. Таким образом, алгоритм научился определять те особенности лица человека, которые могут соответствовать его ориентации.

Точность определителя затем была протестирована при помощи изображений новых людей. Коэффициент точности показывает, насколько хорошо система определяет изображение гомосексуала среди двух изображений (гомосексуала и гетеросексуала). Результаты показали, что алгоритм может правильно определить сексуальную ориентацию человека по одному изображению с точностью в 81 процент для изображений мужчин, и 71 процент — для изображений женщин. Точность, однако, повышается, когда алгоритм определяет сексуальную ориентацию по нескольким фотографиям: так, использование пяти фотографий повысило качество распознавания до 92 процентов для мужчин и 83 процентов для женщин.

Далее ученые сравнили работу алгоритма с тем, как точно по выражению лица могут определить ориентацию обычные люди. Участникам эксперимента также давали изображения двух людей (гомосексуала и гетеросексуала) и просили определить, кто из них, скорее всего, гомосексуален. Люди правильно определили сексуальную ориентацию в 61 проценте случаев для мужчин и 54 процентах случаев для женщин.

Анализ большого количества изображений и выявление особенностей лица, помогающих определить ориентацию, также помог ученым составить усредненный «портрет» человека определенной ориентации, как в плане морфологии лица, так и других особенностей. Так, они выяснили, что у гомосексуальных мужчин тоньше нос и уже линия челюсти, чем у гетеросексуальных мужчин, а гомосексуальные женщины отличаются менее высокими лбами. Это соответствует теории, в соответствии с которой на становление ориентации воздействуют пренатальные гормоны.

Результаты новой работы, таким образом, показывают, что человеческое лицо несет в себе намного больше информации, чем могут определить другие люди.

Ученые часто применяют методы компьютерного зрения для определения различных особенностей человека по его фотографии. О том, как нейросеть научилась определять пьяного человека по инфракрасному изображению, вы можете прочитать в нашей заметке. Также, здесь вы можете прочитать о том, как нейросеть определяет по внешности людей преступников, а здесь — о том, как компьютер определяет боль по выражению и цвету лица.

Елизавета Ивтушок