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[一个游戏+一篇论文]神经网络与面相判别:通过长相能否判定罪犯?

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    发表于 2016-11-30 15:49 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 衫衫学长 于 2016-11-30 02:54 编辑 ! x& R1 }  O, r' g

    ) F0 W* J0 I+ ~1 R, [) y
    & C/ m4 E- L# v# H6 G9 I, _  |5 e, \- D; [3 ~
    7 L; X! N0 @% i, v
    : G* B- `6 }$ J+ ^' _
    # s' ]7 K# O- u4 r; {$ l
    0 r4 ^5 Q) g7 Z+ n$ c* G

    + a* R  \  J* c+ ~; w4 g- o5 G- L! n0 x; R
    6 F& Z, w' }  B9 P4 x
    外网最近放了8组AB照片,AB两张分别为一位正常人,一位犯罪者。研究人员称,中国发明的一种软件可以通过面部特征来辨析人们是否犯罪。研究人员用了1900张照片来分析,其中89.5%的结果都是正确的。于是人们总结出犯罪者的面部特征的确与常人大不相同,比如犯罪者的面骨不对称,头骨形状与常人有差异,以及25%左右的上唇卷曲等等。所以,根据前述提示或直觉,你们可以判断下方八组对比图里谁是犯罪者?
    ! c6 |7 U( m- o' z) i4 j, r(图片截取自微博@花泽美美)
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    9 i2 Q3 T& w% y% x; j% R
    5 R1 u4 @, c' v/ H8 N' J: X' J
    6 H! t4 d- a1 H/ b& ]' V! ~答案回复可见:
    : A# Q  `, L) F# s% g: x
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    ) w0 X( M1 b+ L* v% k

      t( }- }$ H6 E你猜对了几个?7 C: @9 D4 |/ e' ]6 p8 a; p0 A% E
    讲个笑话,lz的朋友是靠颜值猜的,谁长得好看谁是好人,猜到第六组时,他沉默了……! q7 F$ `  O6 T( p) G6 J* P
    (真的很难判断哈哈哈哈哈哈): b' a4 m, ^8 R# F0 w4 w
    而且他们统一认为第二组都不是好人……因为两张都很美丽$ g) y) y7 u1 f  i- N; @
    # w# x' R. A. ~1 j2 y* P6 G
    ----------------------------------
    " d5 u# q) a3 z: K) M! E# c开头提到的“中国发明的一种软件可以通过面部特征来辨析人们是否犯罪”,所指很有可能是上海交大的人工智能,当时关于这项研究的报道是这样的:$ C) t1 P& g6 a  k
    上海交大研发人工智能:通过脸部识别技术辨别罪犯。上海交通大学的吴晓林和张希研发一个神经网络系统,能够通过脸部识别技术辨认罪犯。他们使用一系列的机器视觉算法来检测一批包括罪犯和非罪犯的面部照片,并试验这一网络神经系统是否能辨别出罪犯。在实验过程中,研究员使用了1856名男性的身份证照片,他们的年龄在18到55岁之间,其中一半的人有犯罪史。90%的照片用来训练这一AI算法,剩下的10%用来检验算法效果,结果十分惊人,这一系统的识别准确率高达89.5%。实验的结果十分有趣,它显示罪犯与常人的的面部特征有三大不同:一是罪犯上唇的弯曲程度比非罪犯要大23%,二是罪犯两只眼睛内角之间的距离比正常人短6%,三是罪犯从鼻尖到嘴角两条线的角度比非罪犯小20%。) a- m$ z' e' v  V% C, v
    楼主当时抱着学(kan)知(ba)识(gua)的态度看过这篇论文:
    ; h) l" H7 o* r" N/ X9 E1 L* Z 《Automated Inference on Criminality using Face Images》(禁用词语-神经网络).pdf (942.52 KB, 下载次数: 17) 6 R% G) ~/ B% B  @; H
    理论还是挺有意思的,有兴趣的同学可以自己下载来看。+ r9 ]* I! F/ A; ]6 w! f4 G0 @$ }& F
    相由心生。

    & s( w: |2 V5 V6 V5 c/ j
    6 G  C" K! ~0 S5 w- I, x; ~. n# A; u7 Z" a( p1 g/ H1 }
    2 F. S/ u' `% M. |5 k2 ~4 q

    4 }  p- z9 F% C2 R6 U1 G
    zan
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    我的山水落在你的眉间,你肯入画了吗?

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