Sự khác biệt giữa nam giới và nữ giới? Bằng chứng từ việc đo đạc khuôn mặt

Perception - Tập 22 Số 2 - Trang 153-176 - 1993
A. Mike Burton1, Vicki Bruce1, Neal Dench1
1Department of Psychology, University of Nottingham, Nottingham NG7 2RD UK

Tóm tắt

Các đối tượng con người có khả năng xác định giới tính của khuôn mặt với độ chính xác rất cao. Khi sử dụng những bức ảnh của người lớn, trong đó tóc đã được che kín bằng mũ bơi, các đối tượng đạt độ chính xác 96%. Các công trình nghiên cứu trước đây đã xác định một số chiều kích mà khuôn mặt của nam và nữ có sự khác biệt. Bài viết này mô tả một nỗ lực kết hợp các chiều kích này thành một chức năng duy nhất để phân loại khuôn mặt nam và nữ một cách đáng tin cậy. Các bức ảnh đã được chụp của 91 khuôn mặt nam và 88 khuôn mặt nữ ở góc nhìn chính diện và góc nghiêng. Chúng được đo lường theo nhiều cách: (i) khoảng cách đơn giản giữa các điểm chính trong bức tranh; (ii) tỷ lệ và góc được hình thành giữa các điểm chính trong bức tranh; (iii) khoảng cách ba chiều (3-D) được suy ra bằng cách kết hợp các bức tranh chính diện và nghiêng. Phân tích hàm phân biệt cho thấy rằng những chỉ số phân biệt tốt nhất được rút ra từ các phép đo khoảng cách đơn giản trong khuôn mặt chính diện (độ chính xác 85% với 12 biến) và khoảng cách 3-D (độ chính xác 85% với 6 biến). Kết hợp các phép đo từ mặt phẳng của bức ảnh với các phép đo 3-D đã tạo ra một chỉ số gần giống với hiệu suất con người (độ chính xác 94% với 16 biến). Hiệu suất của hàm phân biệt được so sánh với hiệu suất của những người nhận biết và phát hiện có mối tương quan, nhưng vẫn còn xa kết quả hoàn hảo. Sự khó khăn trong việc phát triển một chức năng đáng tin cậy để phân biệt giữa các giới tính được thảo luận với tham chiếu đến sự phát triển của các chương trình xử lý khuôn mặt tự động trong máy thị lực. Đã lập luận rằng các hệ thống như vậy cần phải tích hợp một sự hiểu biết về các kích thích nếu chúng muốn có hiệu quả.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1016/0167-8655(83)90075-2

10.1037/0278-7393.13.4.640

Bruce V, 1988, Recognising Faces

10.1016/B978-0-444-87143-5.50037-8

10.1068/p220131

10.1037/h0084165

10.5244/C.5.52

Cottrell G W, 1990, “Face recognition using unsupervised feature extraction”

Enlow D H, 1982, Handbook of Facial Growth

10.1016/0031-3203(78)90001-8

10.1007/978-3-0348-5737-6

10.1007/978-3-642-96384-1

Kohonen T, 1984, Self-Organisation and Associative Memory

Kohonen T, 1981, Parallel Models of Associative Memory, 105

10.1037/0278-7393.14.3.553

Norusis M J, 1985, SPSS-X Advanced Statistics Guide

O'Toole A J, 1991, Proceedings of the Thirteenth Annual Conference of the Cognitive Science Society

10.1068/p170043

Sakai T, Nagao M, Kanade T, 1972 “Computer analysis and classification of photographs of human faces” in Proceedings of the First USA—Japan Computer Conference, Tokyo pp 55–62

10.1007/978-94-009-4420-6_42

10.1016/B978-0-444-87143-5.50024-X

10.1007/978-94-009-4420-6_44

10.1162/jocn.1991.3.1.71

Young A W, 1989, Handbook of Research on Face Processing

Thông tin
Thông tin xuất bản

Perception

Tập 22 Số 2

153-176

Thông tin tác giả