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I ricercatori dell’Università di Bradford hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di identificare il genere usando solo il movimento di un sorriso. E’ questo il primo algoritmo utilizzato per questo scopo, la stragrande maggioranza degli algoritmi di riconoscimento facciale utilizza immagini statiche del volto umano per determinare età, sesso e altre caratteristiche.

Il team di Bradford ha iniziato con la mappatura di 49 caratteristiche del viso, principalmente intorno agli occhi, alla bocca e al naso, questi “punti di riferimento” sono stati monitorati e utilizzati per valutare esattamente mentre sorridiamo come il viso è modificato dai muscoli sottostanti. I ricercatori hanno poi confrontato il movimento dei sorrisi femminili con quello dei sorrisi maschili, hanno scoperto che i sorrisi femminili tendono a essere più ampi.

Hassan Ugail è un matematico informatico, professore di Visual Computing presso la Scuola di Ingegneria e Informatica dell’Università di Bradford, responsabile dello studio, ha detto:

«Si pensa che le donne siano più espressive nel sorridere, la nostra ricerca l’ha confermato. Le donne hanno sicuramente un sorriso più ampio, espandono la bocca e le labbra molto più degli uomini».

I ricercatori sulla base di ciò che hanno scoperto, hanno sviluppato un semplice algoritmo di apprendimento automatico, ciò si è dimostrato ragionevolmente efficace nell’assegnare il genere in base al sorriso, indovinando correttamente l’86% dei casi.

Hassan Ugail ha aggiunto:

«Per questa ricerca abbiamo utilizzato una classificazione delle macchine piuttosto semplice, perché stavamo testando solo il concetto, ma un’intelligenza artificiale più appropriata avrebbe migliorato i tassi di riconoscimento.

Il nostro studio non riguarda tanto la classificazione dei sorrisi quanto il miglioramento delle capacità di apprendimento automatico, anche se la scelta del soggetto ha sollevato alcune domande interessanti, ad esempio come l’algoritmo può rispondere al sorriso di una persona transgender, o di una persona che ha subìto un intervento di chirurgia plastica.

Poiché questo sistema durante un sorriso misura il movimento muscolare sottostante del viso, crediamo che queste dinamiche rimarranno le stesse, anche se le caratteristiche fisiche esterne cambiano, ad esempio a seguito di un intervento chirurgico.

E’ un tipo di riconoscimento facciale che potrebbe diventare una biometria di nuova generazione, giacché non dipende da una caratteristica, ma da una dinamica che è unica per un individuo e sarebbe molto difficile da imitare o alterare».

Riconoscimento facciale problemi con la tonalità della pelle scura

Esiste una gamma di algoritmi che sono in grado di differenziare tra uomini e donne confrontando le caratteristiche d’immagini statiche, sebbene alcuni ricercatori abbiano sollevato dubbi con questi algoritmi di riconoscimento facciale, in particolare è emerso che non riescono a essere efficaci nel valutare le immagini di donne e persone con tonalità più scure della pelle.

Lo studio ha evidenziato pregiudizi di genere e tipo di pelle nei sistemi d’intelligenza artificiale commerciale. L’esame del software di analisi facciale per gli uomini dalla pelle chiara ha mostrato un tasso di errore dello 0,8%; per le donne dalla pelle scura l’errore del 34,7%.

Il nuovo documento dei ricercatori del MIT e della Stanford University presentato alla Conferenza su Equità, Responsabilità e Trasparenza, riporta:

«Tre programmi di analisi facciale rilasciati commercialmente da importanti aziende tecnologiche dimostrano pregiudizi sia di tipo epidermico sia di genere. Negli esperimenti i tassi di errore dei tre programmi nel determinare il genere di uomini dalla pelle chiara non erano mai peggiori dello 0,8%. Per le donne dalla pelle più scura, tuttavia, i tassi di errore sono aumentati: oltre il 20% in un caso e oltre il 34% negli altri due.

I risultati sollevano domande su come siano addestrate e valutate le reti neurali di oggi, che imparano a svolgere compiti computazionali cercando modelli in enormi set di dati: ad esempio, i ricercatori di un’importante azienda tecnologica statunitense hanno affermato un tasso di precisione superiore al 97% per un sistema di riconoscimento facciale che avevano progettato, ma il set di dati utilizzato per valutare le sue prestazioni era abbinato a un soggetto maschio per più del 77% e oltre l’83% di colore bianco».