L'IA peut déterminer le sexe par Smile Motion
La différence entre la façon dont les hommes et les femmes forment leur bouche pour sourire a permis à l'intelligence artificielle (IA) de déterminer automatiquement le sexe en analysant uniquement les mouvements musculaires sous-jacents, selon une nouvelle recherche de l'Université de Bradford au Royaume-Uni.
Bien que la reconnaissance automatique du genre existe déjà, les méthodes actuelles analysent les images statiques et comparent les traits fixes du visage. La nouvelle étude est la première à utiliser le mouvement dynamique du sourire pour distinguer automatiquement les hommes et les femmes.
Pour l'étude, les chercheurs ont cartographié 49 points sur le visage, principalement autour des yeux, de la bouche et du nez. Ils ont utilisé ces informations pour étudier comment le visage change lorsque nous sourions en raison des mouvements musculaires sous-jacents. Cela implique deux types de mouvements: le changement de distance entre les différents points ainsi que le «flux» du sourire - combien, à quelle distance et à quelle vitesse les différents points du visage se déplaçaient à mesure que le sourire se formait.
Ensuite, les chercheurs ont examiné s'il y avait des différences notables entre les hommes et les femmes. Ils ont constaté qu'il y en avait, les sourires des femmes étant plus expansifs.
«De façon anecdotique, on pense que les femmes sont plus expressives dans leur façon de sourire, et nos recherches l'ont confirmé. Les femmes ont définitivement des sourires plus larges, élargissant leur bouche et leurs lèvres bien plus que les hommes », a déclaré le chercheur principal, le professeur Hassan Ugail de l'Université de Bradford.
Sur la base de cette analyse, les chercheurs ont développé un nouvel algorithme et l'ont testé sur des séquences vidéo de 109 personnes en souriant. L'ordinateur a été en mesure de déterminer correctement le sexe dans 86% des cas, et l'équipe estime que la précision pourrait facilement être améliorée.
«Nous avons utilisé une classification de machine assez simple pour cette recherche car nous étions juste en train de tester le concept, mais une IA plus sophistiquée améliorerait les taux de reconnaissance», a déclaré Ugail.
Bien que l'objectif sous-jacent de cette recherche était d'améliorer les capacités d'apprentissage automatique, les nouvelles découvertes ont soulevé un certain nombre de questions intrigantes que l'équipe espère étudier dans de futurs projets: l'une est de savoir comment la machine pourrait répondre au sourire d'une personne transgenre et l'autre est l'impact de la chirurgie plastique sur les taux de reconnaissance.
«Parce que ce système mesure le mouvement musculaire sous-jacent du visage pendant un sourire, nous pensons que cette dynamique restera la même même si les caractéristiques physiques externes changent, après une chirurgie par exemple», a déclaré Ugail. "Ce type de reconnaissance faciale pourrait devenir une technologie biométrique de nouvelle génération, car il ne dépend pas d'une seule fonctionnalité, mais d'une dynamique propre à un individu et qui serait très difficile à imiter ou à modifier."
L'étude est publiée dans L'ordinateur visuel: International Journal of Computer Graphics.
Source: Université de Bradford
