A neurális hálózat megtanulja azonosítani a bűnözőket az arcuk alapján

Nem sokkal a fényképezés feltalálása után néhány kriminológus kezdett észrevenni a bûnözõkrõl készített bögréképek mintáit. Elmondásuk szerint az elkövetőknek különleges arcvonásai voltak, amelyek lehetővé tették, hogy törvénysértőként azonosítsák őket.

A vitában az egyik legbefolyásosabb megszólaló Cesare Lombroso, egy olasz kriminológus volt, aki úgy vélte, hogy a bûnözõk a majmokhoz közelebbi rokonságban állnak, mint a törvénytisztelõ állampolgárok. Meg volt győződve arról, hogy majomszerű vonások alapján azonosíthatja őket, mint például a ferde homlok, a szokatlan méretű fülek, valamint az arc és a hosszú karok különböző aszimmetriái. Valójában sok alanyon megmérte nézetét, bár nem elemezte statisztikailag adatait.

Ez a hiányosság vezetett végül a bukásához. Lombroso nézeteit hiteltelenné tette Charles Goring angol kriminológus, aki statisztikailag elemezte a bűnözők és a nem bűnözők fizikai rendellenességeire vonatkozó adatokat. Arra a következtetésre jutott, hogy nincs statisztikai különbség.



És ott a vita 2011-ig tartott, amikor a Cornell Egyetem pszichológusainak egy csoportja kimutatta, hogy az emberek valójában elég jól megkülönböztetik a bûnözõket a nem bûnözõktõl pusztán a róluk készült fényképek alapján. Hogyan lehet ez, ha nincsenek statisztikailag eltérő jellemzők?

Ma egyfajta választ kapunk Xiaolin Wu és Xi Zhang munkájának köszönhetően, a kínai Shanghai Jiao Tong Egyetemről. Ezek a srácok különféle gépi látású algoritmusokat használtak a bűnözők és nem bűnözők arcának tanulmányozására, majd tesztelték, hogy megtudják, meg tudja-e mondani a különbséget.

A módszerük egyértelmű. 1856, 18 és 55 év közötti, arcszőrzet nélküli kínai férfiról készítenek igazolványképet. E férfiak fele bűnöző volt.

Ezután ezeknek a képeknek a 90 százalékát arra használták fel, hogy egy konvolúciós neurális hálózatot betanítsanak a különbség felismerésére, majd tesztelték a neurális hálót a képek fennmaradó 10 százalékán.

Az eredmények nyugtalanítóak. Xiaolin és Xi azt találta, hogy a neurális hálózat 89,5 százalékos pontossággal képes helyesen azonosítani a bűnözőket és a nem bűnözőket. Ezek a rendkívül konzisztens eredmények a bűnözésre vonatkozó automatizált arc-indukált következtetések érvényességének bizonyítékai, a témát övező történelmi vita ellenére is.

le tudsz szállni a Jupiterre

Xiaolin és Xi szerint a neurális hálózat három arcvonást használ az osztályozáshoz. Ezek a következők: a felső ajak görbülete, amely átlagosan 23 százalékkal nagyobb a bűnözőknél, mint a nem bűnözőknél; a két belső szemzug közötti távolság, amely 6 százalékkal rövidebb; valamint az orrhegytől a szájzugig húzott két vonal közötti szög, amely 20 százalékkal kisebb.

Továbbra is ábrázolják a bûnözõ és nem bûnözõ arcok adatainak eltérését egy leegyszerûsített paramétertérben, amelyet sokaságnak neveznek. És ez a folyamat felfedi, miért volt nehéz meghatározni a különbséget.

Xiaolin és Xi azt mutatják, hogy ezek az adatkészletek koncentrikusak, de a bűnözők adatai sokkal nagyobb szórással rendelkeznek. Más szavakkal, az általános törvényhozó közvélemény arca nagyobb fokú hasonlóságot mutat a bűnözők arcával, vagy a bűnözők arckinézete nagyobb fokú eltérést mutat, mint a normál embereké, mondja Xiaolin és Xi.

Ez megmagyarázhatja azt is, hogy bizonyos típusú statisztikai tesztek miért nem tudnak különbséget tenni ezen adatkészletek között. Valójában Xiaolin és Xi azt mutatják, hogy amikor a bûnözõ és a nem bûnözõ arcokat kombinálják, hogy átlagos arcokat hozzanak létre, szinte teljesen egyformának néznek ki.

Bár ellentmondásos, ez az eredmény nem teljesen váratlan. Ha az emberek az arcukra nézve felismerik a bűnözőket, ahogy azt a pszichológusok megállapították 2011-ben, akkor nem meglepő, hogy a gépek is képesek erre.

Természetesen az aggaszt, hogy az emberek hogyan használhatják ezeket a gépeket. Nem nehéz elképzelni, hogyan lehetne ezt a folyamatot alkalmazni egy egész ország útlevél- vagy jogosítványképeihez. Ekkor ki lehetne választani azokat a személyeket, akiket törvénysértőként azonosítottak, függetlenül attól, hogy elkövettek-e bűncselekményt vagy sem.

Ez egyfajta Kisebbségi jelentés forgatókönyv, amelyben a törvénysértőket még azelőtt azonosítani lehet, hogy bűncselekményt követtek volna el.

Természetesen ezt a munkát sokkal erősebb alapokra kell helyezni. Reprodukálni kell különböző korú, nemű, etnikumú stb. És sokkal nagyobb adathalmazokon. Ez segíteni fog a leletek bonyolultságának szétszedésében. Például Xiaolin és Xi úgy találja, hogy a bûnözõ arcokat négy alcsoportba lehet osztani, de a nem bûnözõ arcokat csak három alcsoportba. Hogy-hogy? És hogyan változik ez más csoportokban?

A munka pedig fontos kérdéseket vet fel. Ha az eredmény megtartja a vizet, hogyan magyarázható? Miért lenne a bûnözõk arca sokkal nagyobb eltérést mutat, mint a nem bûnözõké? És hogyan tudjuk észrevenni ezeket az arcokat – a tanult viselkedés, vagy a beépített viselkedés alakult ki?

Mindez az antropometria új korszakát hirdeti, legyen az akár bűnöző, akár más. Múlt héten a kutatók felfedték, hogyan képeztek ki egy mélytanuló gépet, hogy az arcáról készült pillanatfelvétel alapján az emberekhez hasonlóan ítélje meg, hogy valaki megbízható-e. Ez a munka egy másik felvetés ugyanabban a témában. Sokkal több kutatásra van lehetőség, ahogy a gépek egyre alkalmasabbak lesznek. Egy kézenfekvő szemszögből megvizsgálni, mit árul el rólunk a ruhánk vagy a hajunk. És hamarosan a gépek is tanulmányozhatják a mozgást. Ez felveti annak a lehetőségét, hogy tanulmányozzuk, hogyan mozogunk, hogyan kommunikálunk, és így tovább.

Ref: arxiv.org/abs/1611.04135 : Automatizált következtetés a bűnözésre arcképekkel

elrejt

Tényleges Technológiák

Kategória

Nincs Kategorizálva

Technológia

Biotechnológia

Technikai Politika

Klímaváltozás

Ember És Technológia

Szilícium-Völgy

Számítástechnika

Mit News Magazin

Mesterséges Intelligencia

Tér

Okos Városok

Blockchain

Feature Story

Alumni Profil

Öregdiák Kapcsolat

Mit News Funkció

1865

Az Én Nézetem

77 Mass Ave

Ismerje Meg A Szerzőt

Profilok A Nagylelkűségben

Az Egyetemen Látható

Öregdiák Levelei

Hírek

Mit News Magazine

Választások 2020

Indexszel

A Kupola Alatt

Tűzoltótömlő

Végtelen Történetek

Pandémiás Technológiai Projekt

Az Elnöktől

Fedősztori

Képgaléria

Ajánlott