精度85%以上…人工知能が顔相から「犯罪予備軍」見分ける

精度85%以上…人工知能が顔相から「犯罪予備軍」見分ける


Posted date:2016.12.12



 時代は21世紀。当時、犯罪学者の中で行われた論争が、人工知能の登場とともに改めて再燃しつつある。

上海交通大学のフー・シャオリン氏ら研究者は、さまざまなマシンビジョンアルゴリズムを活用。犯罪者と非犯罪者の顔の特徴を分析した。そこで、ふたつの集団の違いを発見したという。研究チームは、18〜55歳の中国人男性1856人(いずれもヒゲがない写真)の身分証明書の写真を活用。それらのうち、半分は犯罪前歴がある人々だった。

 ふたりはまず、その写真のうち90%を使ってふたつの集団を区別できるように人工知能を訓練した。その後、残りの10%の写真で実験を行った。結果、人工知能技術(ニューラルネットワーク)は、89.5%の精度で、犯罪者と非犯罪者の識別を行った。

 研究チームは、“犯罪者の顔”として3つの特徴を見つけたとした。それは、犯罪者は、非犯罪者より、上唇曲率が平均23%より大きく、目の間の距離が平均6%より短い。また、鼻先と唇の両端をつないだ線の角度が平均20°ほど小さいというものだ。我々が聞くと、非常に突拍子もない根拠だ。しかし彼らは、この特徴を他の各種統計数値と合わせ「顔画像を用いた犯罪自動推論」という論文を公表した。研究チームはそれら成果を以って、「犯罪者の顔を自動的に推論する技術が有効であることを立証した」としたのだ。

 研究チームは、一般的な法違反者・非犯罪者よりも、犯罪者は顔の類似性が劣るとも説明している。つまり、犯罪者の顔は、一般人よりも共通の特徴をつかむことがより難しいということだ。どんなに多くの顔画像データを持っていても、犯罪者を的中させる確率が低い理由はそこにあると、研究チームは主張している。

 同研究には、まだ欠点も多い。標本に使用した顔画像データの数は、研究テーマの深刻さに比べてはるかに少なく貧弱だ。犯罪と顔相の関連を真に実証しようと思えば、年齢や性別、人種ごとに細分化された研究も必須になる。

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参照
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