La dynamique du sourire des hommes et des femmes diffère de manière mesurable, selon de nouvelles recherches, permettant à l'intelligence artificielle (IA) d'attribuer automatiquement le sexe en se basant uniquement sur un sourire.

Bien que la reconnaissance automatique du genre soit déjà disponible, les méthodes existantes utilisent des images statiques et comparent les traits fixes du visage. La nouvelle recherche, par l'Université de Bradford, est le premier à utiliser le mouvement dynamique du sourire pour distinguer automatiquement les hommes et les femmes.

Dirigé par le professeur Hassan Ugail, l'équipe a cartographié 49 points de repère sur le visage, principalement autour des yeux, bouche et le long du nez. Ils les ont utilisés pour évaluer comment le visage change lorsque nous sourions en raison des mouvements musculaires sous-jacents - y compris à la fois les changements de distances entre les différents points et le « flux » du sourire :combien, à quelle distance et à quelle vitesse les différents points du visage se sont déplacés au fur et à mesure que le sourire se formait.

Ils ont ensuite testé s'il y avait des différences notables entre les hommes et les femmes - et ont constaté qu'il y avait, avec les sourires des femmes étant plus expansifs.

Chercheur principal, Le professeur Hassan Ugail de l'Université de Bradford a déclaré :« Pour l'anecdote, on pense que les femmes sont plus expressives dans la façon dont elles sourient, et nos recherches l'ont confirmé. Les femmes ont définitivement des sourires plus larges, élargissant leur bouche et leurs lèvres bien plus que les hommes. »

L'équipe a créé un algorithme à l'aide de leur analyse et l'a testé sur des séquences vidéo de 109 personnes alors qu'elles souriaient. L'ordinateur a pu déterminer correctement le sexe dans 86 % des cas et l'équipe pense que la précision pourrait facilement être améliorée.

"Nous avons utilisé une classification de machine assez simple pour cette recherche car nous ne faisions que tester le concept, mais une IA plus sophistiquée améliorerait les taux de reconnaissance, " a déclaré le professeur Ugail.

L'objectif sous-jacent de cette recherche est davantage d'essayer d'améliorer les capacités d'apprentissage automatique, mais cela a soulevé un certain nombre de questions intrigantes que l'équipe espère étudier dans de futurs projets.

L'un est la façon dont la machine pourrait réagir au sourire d'une personne transgenre et l'autre est l'impact de la chirurgie plastique sur les taux de reconnaissance.

"Parce que ce système mesure le mouvement musculaire sous-jacent du visage pendant un sourire, nous pensons que cette dynamique restera la même même si les caractéristiques physiques externes changent, suite à une intervention chirurgicale par exemple, " a déclaré le professeur Ugail. " Ce type de reconnaissance faciale pourrait devenir une biométrie de prochaine génération, car il ne dépend pas d'une caractéristique, mais sur une dynamique qui est unique à un individu et serait très difficile à imiter ou à modifier."

La recherche est publiée dans L'ordinateur visuel :Journal international d'infographie .