Bilgisayar Sistemi Fakerleri İnsanlardan Daha İyi Tespit Edebilir

Yeni bir araştırma, bir bilgisayar sisteminin gerçek veya sahte ağrı ifadelerini insanlardan daha doğru bir şekilde tespit edebildiğini buldu.

California Üniversitesi San Diego Sinirsel Hesaplama Enstitüsü'nde araştırma profesörü ve çalışmanın baş yazarı olan Marian Bartlett, "Bilgisayar sistemi, insanların gözden kaçırdığı yüz ifadelerinin ayırt edici dinamik özelliklerini tespit etmeyi başardı," dedi.

"İnsan gözlemciler, acının sahte ifadelerinden gerçeği söylemekte pek iyi değiller."

Toronto Üniversitesi'nde profesör ve çalışmanın kıdemli yazarı olan Kang Lee, "insanlar yüz ifadelerini ve sahte duyguları çoğu gözlemciyi aldatmak için yeterince iyi simüle edebilir" dedi. "Bilgisayarın örüntü tanıma yetenekleri, ağrının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anlamada daha başarılı."

Araştırma ekibi, insanların gerçeği sahte ağrı ifadelerinden rastgele şanstan daha iyi ayırt edemeyeceğini keşfetti. Biraz eğitimden sonra bile, doğruluk yalnızca yüzde 55'e yükseltildi. Bu, bilgisayarın yüzde 85 doğruluğuna kıyasla soluk kalıyor.

Lee, "İnsanlar gibi oldukça sosyal türlerde, duygu ve acı ifadeleri de dahil olmak üzere zengin bilgileri iletmek için yüzler gelişti" dedi.

"Ve beyinlerimizin inşa edilme şekli nedeniyle, insanlar gerçekte deneyimlemedikleri duyguları taklit edebiliyorlar ve diğer insanları kandırıyorlar. Bilgisayar, istemsiz ve istemli yüz hareketleri arasındaki ince farkları tespit etmede çok daha iyi. "

Çalışmanın bulgularına göre, yanlış ifadelerin en öngörülebilir özelliği ağız ve nasıl ve ne zaman açılacağıdır. Fakerlerin ağızları daha az varyasyonla ve çok düzenli olarak açılır.

Araştırmacılar, "Daha ileri araştırmalar, aşırı düzenliliğin sahte ifadelerin genel bir özelliği olup olmadığını araştıracak" dedi. Güncel Biyoloji.

Bartlett, "Ağrıyı - gerçek ve yanlış - tespit etmenin yanı sıra, bilgisayar-görme sistemi, yurt güvenliği, psikopatoloji, iş taraması, tıp ve hukuk alanlarındaki diğer gerçek dünyadaki aldatıcı eylemleri tespit etmek için kullanılabilir," dedi.

"Ağrının nedenlerinde olduğu gibi, bu senaryolar aynı zamanda yüzün 'ikili kontrolünü' içerebilen bu tür duyguları en aza indirme, maskeleme ve taklit etme girişimlerinin yanı sıra güçlü duygular da yaratıyor" dedi.

Ek olarak, bilgisayar-görme sistemimiz, sürücülerin uykululuk ifadeleri, öğrencilerin dikkat ve anlama ifadeleri gibi insan yüzünün sağlık, fizyoloji, duygu veya düşünce ile ilgili önemli ipuçları sağlayabileceği durumları tespit etmek için uygulanabilir. dersler veya duygusal bozuklukların tedavisine verilen yanıtlar.

Kaynak: Toronto Üniversitesi