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/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / comp / research / japan / 338 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-29  |  3.7 KB
  1. Xref: sparky comp.research.japan:338 comp.ai.neural-nets:4661
  2. Path: sparky!uunet!gatech!destroyer!ncar!noao!arizona!rick
  3. From: rick@cs.arizona.edu (Rick Schlichting)
  4. Newsgroups: comp.research.japan,comp.ai.neural-nets
  5. Subject: Kahaner Report: Facial classification by neural nets
  6. Message-ID: <28954@optima.cs.arizona.edu>
  7. Date: 29 Dec 92 16:41:54 GMT
  8. Sender: rick@cs.arizona.edu
  9. Followup-To: comp.research.japan
  10. Lines: 77
  11. Approved: rick@cs.arizona.edu
  12.  
  13.  
  14.   [Dr. David Kahaner is a numerical analyst on sabbatical to the 
  15.    Office of Naval Research-Asia (ONR Asia) in Tokyo from NIST.  The 
  16.    following is the professional opinion of David Kahaner and in no 
  17.    way has the blessing of the US Government or any agency of it.  All 
  18.    information is dated and of limited life time.  This disclaimer should 
  19.    be noted on ANY attribution.]
  20.  
  21.   [Copies of previous reports written by Kahaner can be obtained using
  22.    anonymous FTP from host cs.arizona.edu, directory japan/kahaner.reports.]
  23.  
  24. To: Distribution
  25. From: 
  26.  David K. Kahaner
  27.  US Office of Naval Research Asia
  28.  (From outside US):  23-17, 7-chome, Roppongi, Minato-ku, Tokyo 106 Japan
  29.  (From within  US):  Unit 45002, APO AP 96337-0007
  30.   Tel: +81 3 3401-8924, Fax: +81 3 3403-9670
  31.   Email: kahaner@cs.titech.ac.jp
  32. Re: Facial classification by neural nets
  33. 25 Dec 1992
  34. This file is named "face-nn.92"
  35.  
  36. ABSTRACT. Report on an experiment using a neural network for sex
  37. descrimination based on facial classification, from Osaka University.
  38.  
  39. [ Quoted from JETRO, 11/92, p25]
  40.  
  41. Man-and-Woman Classification from Human Face by Neural Network
  42.  
  43. Prof. S. Tamura at Osaka University Medical School, and Asst. Prof.  H.
  44. Kawai at Osaka Electro-Communication Junior College have demonstrated
  45. that the back propagation neural network can identify with high accuracy
  46. the sex of persons from their faces.
  47.  
  48.     Prof S. Tamura 
  49.         Osaka University
  50.         Medical School
  51.         2-2, Yamadaoka, Suita City, Osaka 565 JAPAN
  52.          Tel: +81-6-875-7111; Fax: +81-6-875-7352
  53.  
  54. The demonstration test was made with trimmed photos of faces.  The
  55. photos had the skirts cut away to exclude hair style and contour, which
  56. are likely to be different between men and women.  Each photos was
  57. transformed into three mosaic images: arrays of 8x8, 16x16, and 32x32
  58. squares, with every square re-painted with gray at the mean brightness
  59. of the square.
  60.  
  61. The test started by preparing mosaic facial images from 30 persons, half
  62. male and half female.  The neural network learnt the images and sex of
  63. the subject.  The test encompassed images of all three square arrays,
  64. but learning at one time used a series of 30 images of one array.
  65.  
  66. Next, face photos of 30 other persons consisting of 15 men and 15 women
  67. were transformed into mosaic images of the three square arrays.  The
  68. neural network was given the new images of one array, and checked to see
  69. correct identification of sexes.  When the neural network learned
  70. 32x32-array mosaic images, it answered 93% correctly even for given
  71. 8x8-array mosaic images, which were not recognizable as human faces to
  72. people.
  73.  
  74. When people identify the sex of a person, they mostly look at the
  75. behavior, clothes, hair style, and the like.  People may identify the
  76. sex by only looking at a person's face, but here the identification
  77. heavily depends on the contour of the face.  Even clipped photos used to
  78. make the mosaic transformation in the test often make it difficult for
  79. people to make the sex identification.
  80.  
  81. The test indicated that people have an identifying ability poorer than
  82. the neural network [sic].  How the neural network differentiates between
  83. the sexes has to be elucidated.  The neural network may extract facial
  84. features that people cannot detect.
  85.  
  86.  
  87. ----------------------------END OF REPORT---------------------------------
  88.  
  89.  
  90.