ВШЭ: Нейросеть для определения характера по селфи

Продукт
Разработчики: Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Дата премьеры системы: август 2020 г
Отрасли: Образование и наука
Технологии: ИБ - Биометрическая идентификация,  Системы видеоаналитики

2020: Анонс нейросети для определения характера по селфи

В августе 2020 года группа исследователей из Университета Высшей школы экономики и Открытого гуманитарно-экономического университета продемонстрировали способность искусственного интеллекта определять тип личности человека по селфи. Для этого специалисты использовали технологии российского стартапа BestFitMe, который занимается системами создания психометрических профилей личности по фотопортрету, и создали нейросеть.

В рамках исследования около 12 тыс. добровольцев заполнили анкету, которую впоследствии ученые использовали для создания базы данных личностных качеств. Кроме того, участники эксперимента сделали около 31 тыс. селфи-фотографий с заданными условиями — с нейтральным выражением лица, с хорошим освещением и с отсутствием макияжа или украшений.

ВШЭ представила нейросеть, определяющую характер человека по селфи

Результаты исследования показали, что нейросеть смогла определять черты характера человека по фотографии лучше людей. Последние, давая ответы, основывались на собственных представлениях о «хорошем» и «плохом», симпатии и антипатии и в большинстве случаев ошибались в своих оценках.

Что касается искусственного интеллекта, то он смог сделать правильную догадку в 58% случаев против 50%, ожидаемых случайно. Легче всего из предложенных четырех качеств (невротизм, экстраверсия, сотрудничество, и добросовестность) программа распознавала добросовестность. Кроме того, оценки сделанные по женским фото, оказались более точными, чем характеристики, данные мужчинам.

Эксперимент показал связь между чертами лица и характером. Так, размер скул и челюсти, а также форму лица в целом влияют определенные гормоны типа тестостерона и эстрогена, которые, в свою очередь, отвечают за агрессию, сексуальность или, например, исполнительность.

У разработки отмечен высокий потенциал: она поможет работодателям на собеседованиях, определит скрытые мотивы и черты характера политика, участвующего в выборах, и даже, теоретически, сможет определить потенциального преступника лишь по фотографии.[1]

Примечания



СМ. ТАКЖЕ (1)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Сбербанк (1, 2)
  Shenzhen Chainway Information Technology (1, 1)
  Voca-Tech (Вока-Тек) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (9, 45)
  VizorLabs (Визорлабс) (9, 40)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (17, 32)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (13, 32)
  PTV Group (2, 25)
  Другие (325, 178)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год