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AI 研究により、超認識機能が顔の識別に優れている理由がわかります。科学

これらは、ソールズベリーのノビチョク中毒者の捜索、殺人容疑者の発見、さらには性的犯罪者の発見にも使用されてきました。今回の研究により、なぜ超認識装置が顔を識別するのがこれほど優れているのかについて、新たな洞察が明らかになりました。これまでの研究では、人を認識する並外れた能力を持つ人は、典型的な人よりも顔全体のより多くの領域を見ていることが示唆されています。現在、研究者たちはある種の AI を使用して、このアプローチが彼らの能力にどのように役立つかを明らかにしました。「それはただどこでも見るということではなく、賢く見えるということなのです」と、この研究の筆頭著者であるUNSWシドニーのジェームズ・ダン博士は語った。Dunn らはジャーナル『Proceeding of the Royal Society B: Biological Sciences』に寄稿し、37 人の超認識者と 68 人の典型的な認識者を対象とした以前の研究の 1 つから視線追跡データをどのように引き出したかを報告しています。この作品では、参加者には顔全体の写真と、見ている顔の領域の一部が見える写真の両方が見せられました。新しい研究では、チームはこのデータを使用して、参加者の目で見える実際の視覚情報を再構築しました。この「網膜情報」は、AI システムの一種であるディープ ニューラル ネットワーク (DNN) に入力され、顔を認識するように訓練されました。また、参加者が見たのと同じ顔、または別の顔の完全な画像を AI システムに提供しました。それぞれの場合において、AI システムは、網膜情報が、与えられた完全な顔画像とどの程度類似しているかのスコアを生成しました。研究チームは、典型的な参加者と超認識者の結果、および最初の顔画像のランダムに選択された領域に基づくデータを比較しました。結果は、すべてのケースで、見られている顔の部分がより可視化されるにつれて AI システムのパフォーマンスが向上したことを明らかにしました。また、すべての可視性レベルにわたって、超認識装置からの網膜情報に基づく場合、AI システムのパフォーマンスが最も高くなりました。「このことは、顔認識能力の違いが、脳による後の処理だけでなく、私たちが視覚情報をどのように積極的に探索しサンプリングするかに部分的に起因していることを示しています」とダン氏は述べた。次にチームは、その結果が単純にスーパー認識機能が顔のより多くの領域を見て、より多くの情報を取り込んだだけなのかどうかを調査しました。しかし、網膜情報に取り込まれた顔の量が同じであっても、超認識装置からデータを供給された場合、AI システムのパフォーマンスが向上することがわかりました。「つまり、彼らの利点は量だけではなく、質にもあるということです」とダン氏は言う。 「彼らはより多くのアイデンティティの手がかりを含む領域を選択するので、彼らが選択するそれぞれの『ピクセル』は顔を認識する上でより価値のあるものになります。」ロンドンのブルネル大学の顔処理の専門家であるレイチェル・ベネット博士は、この研究には関与していなかったが、この研究を歓迎した。「私にとって、超認識の理解への主な貢献は、優れた顔認識とは、単に特定の領域を観察したり、顔のより長く、またはより多くの場所を観察したりすることではないという結論です。超認識装置は顔をより広範囲に探索しているだけでなく、より有用なデータをサンプリングしています」 情報です」と彼女は言いました。ボーンマス大学のアレハンドロ・エストゥディロ博士は、この研究は高度に管理された条件下で人々に静止画像を見せることに基づいていると述べた。「より自然で動的なシナリオでも同じパターンが当てはまるかどうかをテストすることが重要になるだろう」と彼は言う。この研究は、顔認識を支援できる戦術があることを示唆していますが、誰もがスーパー認識者になれる可能性は低いようです。「現時点では、こうした目の動きのパターンを効果的に訓練できるかどうかはわかりません」とベネット氏は言う。ダン氏は、超認識は遺伝学に根ざしており、遺伝することが研究によって示唆されていると述べた。「超認識能力の高い人は、最も有用な特徴を自然に選び出すようですが、それは顔ごとに異なるため、訓練するのは困難です」と彼は言いました。研究者らは、超認識能力を識別するのに役立つ無料のテストを開発し、UNSW Face Test で利用できるようにしました。 #研究により超認識機能が顔の識別に優れている理由がわかります科学