雖然之前已經(jīng)出現(xiàn)了自動識別性別的技術(shù)，但現(xiàn)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態(tài)運(yùn)動圖像來區(qū)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個標(biāo)記，主要圍繞眼睛、嘴巴和鼻子區(qū)域。微笑源于臉部深層肌肉的運(yùn)動，研究小組用這些來評估臉部的變化——包括不同點之間的距離變化和微笑的“流動性”：當(dāng)微笑形成時，臉上的不同部位移動了多少、多遠(yuǎn)和多快。

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

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

接下來，研究小組使用他們的分析方法創(chuàng)建了一個算法，并對109人微笑的視頻進(jìn)行了測試。結(jié)果顯示，計算機(jī)能夠準(zhǔn)確識別人類性別的案例占到總數(shù)的86%。

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

在很大程度上，這項研究的潛在目的是試圖增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，但這也引出了許多有趣的問題，團(tuán)隊希望在未來的項目中進(jìn)行調(diào)查。

其一是機(jī)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。

“因為這個系統(tǒng)測量的是微笑時臉部深層肌肉的運(yùn)動，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，這些動態(tài)也會保持不變，”Ugail教授說。

“這種面部識別技術(shù)可能會成為下一代生物識別技術(shù)(next- generation biometric)，因為它不依賴于某一功能，而是基于一種獨特的動態(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(jī)圖形學(xué)雜志)。