長相哪裡出問題,演算法也能報你知

本文經授權轉載自友站科技新報文/ 黃嬿 

長相決定第一印象,而在事事講求快速的年代,第一印象可能就此決定事情的發展,人們難免以長相來評斷一個人,雖然這一點都不客觀,但科學家發現,其實人們依據長相的哪一部分來評價一個人具有一致性,因此能夠讓機器學習,透過演算法找出形成第一印象的臉部特徵。

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MIT 報導,機器視覺與人臉辨識讓電腦可以辨識人臉表情,甚至評估人臉的吸引度,現在研究人員讓機器學習演算法,模擬人類對人臉的評價方式,來看一張臉是否可信任,或是具有主導性。

他們使用的方法非常直接,首先是建立演算法可取得的資料庫,資料庫來自許多被人評價過的臉部照片,各以信任度、主導性、聰明等等貼上標籤。

研究團隊使用的是測量心理屬性的網站,叫做 TestMyBrain.org,該網站有 160 萬名參與者。研究團隊要求參與者針對 6,300 張臉部黑白照片評分,每張照片經過 32 個不同的人針對信任度、主導性來評分,智商與年齡則由 15 人來評分。

這些評分都沒有客觀答案,純粹是意見紀錄,當然研究人員可以知道照片裡的人實際的智商與年齡,比對這些評價是否正確,但是研究人員對此沒興趣,他們要了解的是人們的印象,並讓機器可以複製同樣的結果。

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有了這些資料,研究團隊使用 6 千張照片來訓練機器視覺演算法,另外使用 200 張照片來校正機器視覺參數。最後他們留下最後 100 張照片做測試,來看機器辨識的結果是否與人一樣,答案也如研究人員所預期。

此外,他們還能知道機器的運作方式,譬如機器是憑藉人臉的哪一部分來做出評斷,社會心理學家知道人們傾向看嘴巴來評估一個人的可信度,或較低額頭與主導性有關,機器視覺演算法也能得出同樣的辨識依據。

在實際應用方面,研究人員使用這套演算法評估朱利安·亞桑傑與愛德華史諾登的可信度與主導性,同時他們評估電影中飾演他們兩者的演員,結果是這兩人的可信度都很低,演員與實際角色的屬性相同。

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研究團隊還將演算法應用在電影的每一個畫面,了解人們對角色的評價如何隨著時間改變,而這項觀察方式可以應用在研究、行銷、政治活動等等,也可用來測試不同文化或人口統計族群對人臉產生第一印象的變化。

此發現可以解析造成人類對他人印象產生先入為主的原因,先前都是仰賴微妙的社會線索,同時也可以讓機器人預測與複製這個過程。最後,報導指出,這項研究也有可能影響人類行為,如若某人知道他們某個臉部特徵被視為不可信任,當事人有可能去整形改變人們對他的第一印象。


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參考資料:Machine-Vision Algorithm Learns to Judge People by Their Faces

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