每日科学（2011年8月18日）——据最近一篇发表在国际著名期刊PLoS ONE上的论文说，研究人员已经开发了一种新的计算工具可以帮助电脑根据面相确定人们是属于具有吸引力还是属于威胁性的类别。西班牙巴塞罗那大学计算机视觉中心的马里奥•罗杰斯和其他研究人员与来自普林斯顿大学心理学系的研究人员一起开发出一种软件，它能够在一些情况下以超过90％的精度预测出人们的社会特质。
面部特征在我们日常生活中对其他人的评估中发挥着核心作用。罗杰斯先生说，“在人生的不同阶段，占支配地位是社会角色的一个重要组成部分，尤其在择偶中发挥着重要作用。”如果可以自动获悉基于面相基本信息的评价，就可以把它模式化和作为工具来设计一种更好的交互系统。
从计算机科学的角度，该小组研究了程序对这一信息可以学习到什么程度。具体来说，任务是对9种面部特征进行判断与预测（有吸引力的、称职的、可信赖的、占主导地位、吝啬的、可怕的、性格外向的、有威胁性的和可爱的），并使用机器学习技术（人工智能的一个分支，它使用的例子来教一个程序如何工作）。
团队使用以前研究中产生的面部合成图像来训练和测试他们的算法。在这项工作中，人们被要求对一系列面部图像进行描述和评估，这些结果被用来生成合成的面部图像，每个图像将与特定性状相联系，比如可信的或占主导地位的。
在目前的研究中，研究人员使用了这些图像的一个子集，连同他们的标签一同，来“教”计算机如何读取一张脸，并使用其余的图像来测试预测精度。对占主导地位的、具有威胁的和吝啬的三个特征的面相，预测精度可以达到91％和96％之间。此外，研究的目的在于找到什么样的信息对预测任务具有可以计算的作用。例如，他们发现，眼睛周围的区域包含更多有关吸引力的信息，而口周围的区域包含更多有关外向型的信息。
研究人员还对一些名人的面孔进行预测来挑战他们程序的预测能力，他们发现程序预测的结果与我们对这些公众人物的普遍认识保持高度一致。
【本文由晓枫独家授权中国数字科技馆使用，未经许可请勿转载。商业或非商业使用请联系中国数字科技馆】
京公网安备11010502039775号
