인공지능의 인간 얼굴 식별

인공지능(AI)의 한국, 중국과 일본 등 3국인 얼굴 식별 정확률이 75%에 도달했다. 

10월 24일 한국중앙일보 사이트가 인용한 미국 워싱턴 포스트 보도에 따르면  미국 로체스터대(University of Rochester，UR) 컴퓨터계의 제퍼 루오 교수는 박근혜 한국 대통령의 트위터 팬들중1.354만을, 아베신조 일본 총리의 팬들중1.2914만명, 리카이푸(李开复) 전임 구글 대중화지구 총재의 팬들중 만명을 수집하여 총체로 만명의 두상을 수집했다.

연구진은 이러한 사진을 인공지능 프로그램에 입력한후 웃기를 좋아하는 정도로부터 곱슬머리 소지 여부, 모자와 넥타이 그리고 안경 채용여부, 눈썹 굴곡도 등 40여개 얼굴 특징으로 그들을 분류하고 컴퓨터가 관련 학습을 하게 했다. 

인공지능은 컴퓨터 심층 학습기술과 인간 얼굴 특징을 장악하는 화면 분류 기술을 이용하여 중일한 3국 국민들의 얼굴 특징을 학습했다. 

보도에 따르면 인공지능이 이러한 학습을 통해 국적을 구분할 수 있는 것은 중일한 3국 국민 패션 추구에 선명한 차이가 있기 때문이다.  

연구 결과는 한국인 대부분은 검은 머리, 눈 밑 와잠량(Lie silkworm quantity)이 일본인 다음이며 일본인은 단발머리가 많고 앞머리가 가장 많으며 가장 많이 웃고

중국인은 눈썹이 진하고 웃기를 좋아하지 않는다는 결론을 얻었다.

보도에 따르면 이 연구 결과는 아시아인들이 모두 같게 생겼다는 타성적 사고방식에 경종을 울렸다. 이 기술은 목표 광고와 테러 습격 방지 등 차원에 사용될 수 있다.

人工智能（AI）辨别韩国、中国和日本三国人脸的准确率达到了75%。

据韩国《中央日报》网站10月24日援引美国《华盛顿邮报》报道，美国罗切斯特大学计算机系的杰波·鲁奥教授组从韩国总统朴槿惠的Twitter粉丝中搜集1.354万人、从日本首相安倍晋三的粉丝中搜集1.2914万人、从前任谷歌大中华地区总裁李开复的粉丝中搜集1.3429万人，共计搜集了3.9883万人的头像。

研究组将这些照片录入人工智能程序后，从爱笑程度、是否有卷发、是否戴帽子领带和眼镜、眉形的弯度等40多个面部特征对他们进行分类，令计算机进行相关学习。

人工智能利用计算机深度学习技术和掌握人脸特征的图像分类技术学习了中日韩三国国民的面部特征。

报道称，人工智能之所以能够通过这种学习区分国籍，是因为中日韩三国国民的时尚追求存在明显差异。

研究结果得出，韩国人大部分都是黑发、眼睛下方的卧蚕量仅次于日本人；日本人多短发、刘海最多，而且笑得最多；中国人眉毛最浓而且最不爱笑。

报道称，这一研究结果为那些感觉亚洲人长得都一样的惰性思维敲响了警钟，这种技术可以用于针对性广告和预防恐怖袭击等方面。

/东方财富网