神经网络通过人脸预测人的第一印象

使用神经网络处理朱利安·阿桑奇（Julian Assange）和本尼迪克特·康伯巴奇（Benedict Cumberbatch）的照片以预测人的第一印象的结果。与他在电影《第五力量》中扮演的英雄相比，演员略有主观上的智慧和统治力。否则，“阿桑奇”的图像会被正确转印。插图：圣母大学，哈佛大学

我们的大脑能够迅速通过脸庞给陌生人留下深刻的印象。在几秒钟内，一个人的关键特征就被确定了：他的吸引力，智力，年龄，可靠性，社会地位（统治力），社交能力和道德水平。显然，这种印象是不准确的，有时是完全错误的。这里不需要绝对精度。速度很重要。这是绝对必要的社会机制，没有它，就很难在社会中生存，这是一项至关重要的技能。因此，第一印象是如此强大和重要。以后更改它非常困难。

除了第一印象的明显偏见外，重要的是教计算机如何以与其他人相同的方式评估面孔。已经多次进行了这样的尝试。研究人员一直试图执行算法的不同情感的分类人类的人，其中包括与神经网络的帮助。自动上发表的作品确定面部吸引力的，还有的幽默感存在，和其他个人特征与神经网络的帮助。

所有这些研究都是创造人类人工智能的工作必不可少的一部分。人工智能应该能够读取不比人类差的面孔，并且可以主观评估不比人类差的面孔。

现在，来自圣母大学（美国）和哈佛大学（美国）的一组研究人员进行了一项新研究，该研究将补充社会心理学领域的科学发展。他们的工作致力于自动汇编关于他人的第一印象。分析是由训练有素的照片上的神经网络进行的。

根据心理学家的说法专门研究人们的社会评估系统，当首次对一个人的面孔进行陌生人评估时，关键在于两个特征：可靠性和支配性。根据亚历山大·托多罗夫（Alexander Todorov）的说法，所有其他特征都可以从这两个主要特征中得出。心理学家长期以来汇编了一系列基本特征，以证明一个人对他人的统治力，包括头部的倾斜度，眉毛和嘴巴的手势。

圣母大学和哈佛大学的科学家对6300张来自野外带注释的地标的公共领域的照片样本进行了神经网络训练。这些照片由TestMyBrain.org众包平台的用户注释根据三个社会属性：支配性，可靠性和智商，以及一个附加属性-年龄。

6,000张照片用于训练，另外200张用于微调和微调，最后100张用于检查神经网络。


爱德华·斯诺登和演员约瑟夫·戈登·莱维特在电影《斯诺登》中饰演他的那几近完美的巧合。插图：圣母大学，哈佛大学

科学家注意到，根据智商的属性和年龄，他们可以做出具有真实而非主观特征的注释。但是随后，神经网络将学会根据其面孔确定一个人的真实智商和年龄。如上所述，任务完全不同，因此，对于训练神经网络，还使用众包分配智商类别和年龄。

插图显示了用于训练的来自基地的个人照片。在所有类别的最小，平均和最大特征的所有者中选择样本。如您所见，年幼的孩子在智商，主导地位和年龄类别中得分最低。脸部彩绘的人-可靠性的最低评级之一。



训练数据集中指标的分布接近于正态分布。



该表显示了根据用户评分结果整理的四类照片的平均评分。显示了最小和最大等级，以及给出的平均等级数。每个人平均获得32个关于优势和可靠性的评分，以及15个关于年龄和智商的评分。



训练后，神经网络显示出对个人的相当准确的评估，接近站点用户的评估结果。



作者希望他们的神经网络对计算机视觉程序的开发有用。这样的系统可以实时分析视频流。例如，以图表的形式在屏幕上显示领先电视节目的人的主观感知的智能如何随时间变化。也就是说，他的脸在某些时间点看起来有多聪明。想象一下，当主持人的表情看起来最愚蠢时，该程序将摘要出最有趣的传输时刻。



在处理视频时，神经网络分别处理每个帧。

您可以提出该技术的其他应用程序。例如，选择在现实生活中能够最准确地传达其英雄形象的主观印象的演员，如前面提到的朱利安·阿桑奇和爱德华·斯诺登的例子所示。

这样的神经网络可能会在个人成长计划中找到应用：通过更改镜头前的面部表情，一个人将训练如何在他人眼中变得更加坚固和聪明-观察神经网络对他的脸的评估。

可以想象，有些公司将基于对候选人面孔的主观评估结果开始招聘员工。也就是说，在训练神经网络时，老板会从智商和可靠性方面选择他喜欢的几十个人，然后程序会找到具有老板所需特征的候选人。

研究人员仅警告神经网络的准确性直接取决于源数据的质量，即个人的等级。必须由目标受众的代表进行此评估。事实是，一个人的印象在很大程度上取决于给出评价的人的个性：其文化和国籍。粗略地说，祖鲁部落中一个非常有权威和睿智的人不会被视为牛津贵族社区的主要领导人。

该科研成果已于2016年10月25日发布在arXiv.org网站上。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN398789/