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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4722 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-06  |  3.1 KB

  1. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!sol.ctr.columbia.edu!The-Star.honeywell.com!umn.edu!news.cs.indiana.edu!bsu-cs!bsu-ucs.uucp!01jmbrown
  2. From: 01jmbrown@leo.bsuvc.bsu.edu
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Re: Kahaner Report: Facial classification by neural nets
  5. Message-ID: <1993Jan6.135012.13411@bsu-ucs>
  6. Date: 6 Jan 93 18:50:12 GMT
  7. References: <29152@optima.cs.arizona.edu>
  8. Followup-To: comp.ai.neural-nets
  9. Organization: Ball State University, Muncie, In - Univ. Computing Svc's
  10. Lines: 54
  11.  
  12. In article <29152@optima.cs.arizona.edu>, uh311ae@sunmanager.lrz-muenchen.de (Henrik Klagges) writes:
  13. > [Followups to comp.ai.neural-nets please.  -- Rick]
  14. > rick@cs.arizona.edu (Rick Schlichting) writes:
  15. >> Prof. S. Tamura at Osaka University Medical School, and Asst. Prof.  H.
  16. >> Kawai ... have demonstrated that the back propagation neural network can
  17. >> identify with high accuracy the sex of persons from their faces.
  18. > That is a significant claim.
  19. >  
  20. >> The test indicated that people have an identifying ability poorer than
  21. >> the neural network [sic].  How the neural network differentiates between
  22. >> the sexes has to be elucidated.  The neural network may extract facial
  23. >> features that people cannot detect.
  24. > The fact that a vanilla bp performs better than humans on a complex task 
  25. > at which humans normally excel makes it probable that the nn's success is 
  26. > based on 'artefact' information. Such artefacts could be easily intro-
  27. > duced into the training set by e.g. taking the photos of the men & women
  28. > in separate sessions with e.g. different background lighting. A very 
  29. > simple averaging calculation could then be performed by the nn to 
  30. > distinguish between 'male' (== background A) & 'female' (== background B).
  31. >  
  32. >> ... it answered 93% correctly even for given
  33. >> 8x8-array mosaic images, which were not recognizable as human faces to
  34. >> people.
  35. > That is a picture considerably smaller than a workstation icon, and the 
  36. > latter already require lots of clever pixel editing to resemble something
  37. > like a mailbox (even if graylevels are allowed). I find it hard to believe 
  38. > that the sex of a face can be reliably inferred from a 8x8 picture _at all_.
  39. > This performance claim makes an 'artefact'-based explanation very likely.
  40. > Cheers, henrik@robots.ox.ac.uk
  41. > PS: The Kahaner reports are typically very useful and worth reading, I just
  42. >     had to comment on this one. 
  43. > PPS:If bp really does the job, send me the code - they might give me a PhD
  44. >     for it here :-) !
  45.  
  46.  
  47. I've heard before that males have bones in their forehead that distinguish them
  48. readily from females; males have a squarer shape (almost corners about where
  49. the outside edges of the eyes are, whereas the female forehead is rounder.
  50. Assuming this biological notion is true, I could see it _very_ possible to
  51. distinguish males from females, *especially* if the subjects to be viewed were
  52. placed in a somewhat darker room with the light limited to one bright source
  53. from the side, a lighting technique which generally adds contrast to facial
  54. features, making those features much easier for a computer image-scanner to
  55. recognize.
  56.  
  57. -- Jeff Brown / 01jmbrown@leo.bsuvc.bsu.edu
  58.