De dynamiek van hoe mannen en vrouwen glimlachen verschilt meetbaar, volgens nieuw onderzoek, waardoor kunstmatige intelligentie (AI) automatisch een geslacht kan toewijzen, puur op basis van een glimlach.

Hoewel automatische geslachtsherkenning al beschikbaar is, bestaande methoden gebruiken statische afbeeldingen en vergelijken vaste gelaatstrekken. Het nieuwe onderzoek, door de Universiteit van Bradford, is de eerste die de dynamische beweging van de glimlach gebruikt om automatisch onderscheid te maken tussen mannen en vrouwen.

Onder leiding van professor Hassan Ugail, het team bracht 49 oriëntatiepunten op het gezicht in kaart, voornamelijk rond de ogen, mond en langs de neus. Ze gebruikten deze om te beoordelen hoe het gezicht verandert als we glimlachen, veroorzaakt door de onderliggende spierbewegingen - inclusief zowel veranderingen in afstanden tussen de verschillende punten als de 'stroom' van de glimlach:hoeveel, hoe ver en hoe snel de verschillende punten op het gezicht bewogen terwijl de glimlach werd gevormd.

Vervolgens testten ze of er merkbare verschillen waren tussen mannen en vrouwen - en ontdekten dat er, waarbij de glimlach van vrouwen groter is.

Hoofd onderzoeker, Professor Hassan Ugail van de Universiteit van Bradford zei:"Anekdotisch, van vrouwen wordt gedacht dat ze expressiever zijn in hoe ze glimlachen, en ons onderzoek heeft dit uitgewezen. Vrouwen hebben beslist een bredere glimlach, het vergroten van hun mond- en lipgebied veel meer dan mannen."

Het team creëerde een algoritme met behulp van hun analyse en testte het met videobeelden van 109 mensen terwijl ze glimlachten. De computer was in staat om in 86% van de gevallen het geslacht correct te bepalen en het team is van mening dat de nauwkeurigheid gemakkelijk kan worden verbeterd.

"We hebben voor dit onderzoek een vrij eenvoudige machineclassificatie gebruikt, omdat we het concept net aan het testen waren. maar meer geavanceerde AI zou de herkenningspercentages verbeteren, zei professor Ugail.

Het onderliggende doel van dit onderzoek is meer te proberen de mogelijkheden van machine learning te verbeteren, maar het heeft een aantal intrigerende vragen opgeroepen die het team in toekomstige projecten hoopt te onderzoeken.

Een daarvan is hoe de machine kan reageren op de glimlach van een transgender en de andere is de impact van plastische chirurgie op de herkenningspercentages.

"Omdat dit systeem de onderliggende spierbeweging van het gezicht meet tijdens een lach, we geloven dat deze dynamiek hetzelfde zal blijven, zelfs als externe fysieke kenmerken veranderen, bijvoorbeeld na een operatie ", zei professor Ugail. "Dit soort gezichtsherkenning zou een biometrische, omdat het niet afhankelijk is van één functie, maar op een dynamiek die uniek is voor een individu en die heel moeilijk na te bootsen of te veranderen is."

Het onderzoek is gepubliceerd in De visuele computer:International Journal of Computer Graphics .