Нейросеть создала привлекательные изображения лиц с помощью активности мозга пользователей

Финские ученые разработали нейросеть, которая создает изображения лиц, эстетически приятных для отдельных пользователей.

Оставить комментарий
Нейросеть создала привлекательные изображения лиц с помощью активности мозга пользователей

Финские ученые разработали нейросеть, которая создает изображения лиц, эстетически приятных для отдельных пользователей.

Генеративно-состязательная нейронная сеть предсказывает эстетические предпочтения участника, её точность достигает 80%. В исследовании приняли участие сотрудники и студенты Хельсинского университета. Результаты исследования были опубликованы в журнале IEEE Transactions in Affective Computing.

Сложность заключалась в выделении факторов, которые влияют на наше решение, приятна нам внешность человека или нет. Психологи выделяют геометрию лица: его симметричность, равное соотношение носа ко лбу и носа к подбородку. Также специалисты выделяют уровень гормонов, собственную привлекательность, а также социальный и культурный опыт.

Мишель Спейп со своей командой с помощью 30 тысяч изображений лиц обучили нейросеть создавать искусственные портреты, из них 240 (120 мужских и 120 женских) показали испытуемым. Ученые попросили участников эксперимента оценить привлекательность образов, в это время они регистрировали мозговую активность с помощью ЭЭГ.

Участники смотрели 8 серий по 4 изображения. Интерфейс мозг-компьютер передавал данные ЭЭГ нейросети, которая обучалась создавать привлекательные изображения для каждого участника. Через два месяца эксперимент повторили: созданные образы поместили среди других непривлекательных и нейтральных. Из 12 картинок участники отбирали самые привлекательные изображения и оценивали их по шкале от 1 до 5.

В итоге 86,7% изображений, созданных нейросетью, оказались для участников привлекательными. 20% непривлекательных, по мнению нейросети, образов были отмечены как привлекательные. Таким образом точность нейросети составила 83,33%. После эксперимента участники назвали сгенерированные изображения схожими с их представлениями об идеальной красоте, некоторые просили оставить копии картинок себе.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.

А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Горячие события

HRgile.club 2021 Online
23 апреля

HRgile.club 2021 Online

Минск

Читайте также

Топ-10 айтишных профессий, где нужно машинное обучение
Топ-10 айтишных профессий, где нужно машинное обучение
Топ-10 айтишных профессий, где нужно машинное обучение
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты
Алгоритм распознавания объектов OpenAI можно обмануть надписью на бумажке
Алгоритм распознавания объектов OpenAI можно обмануть надписью на бумажке
Алгоритм распознавания объектов OpenAI можно обмануть надписью на бумажке
10 прорывных технологий по версии MIT Technology Review
10 прорывных технологий по версии MIT Technology Review
10 прорывных технологий по версии MIT Technology Review
Журнал Массачусетского технологического института MIT Technology Review опубликовал свежую версию ежегодного списка самых важных технологий. Какие-то из них, например мРНК-вакцины, уже меняют нашу жизнь, другие полностью раскроют себя в ближайшие годы. Именно эти технологии, по мнению редакции, определят, каким будет наше будущее.

Обсуждение

Комментариев пока нет.
Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже