スタンフォード大、顔画像からその人の「性的指向（異性愛、同性愛など）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表。精度は男性91%、女性83%で区別

スタンフォード大、顔画像からその人の「性的指向（異性愛、同性愛など）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表。精度は男性91%、女性83%で区別 2017-09-08 スタンフォード大学は、顔画像からその人の「性的指向（Sexual orientation）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表しました。 Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images 「性的指向」とは、恋愛や性愛の対象が異性なのか、同性なのか、両方なのか、男女以外を含めた3つ以上なのか、などという人間の本能的な性傾向のことを指します。 訓練には、Deep neural network(DNN)が用いられ、異性愛者や同性愛者などの顔画像35,326枚から特

[scarlett_sanshiru]

まじで！性癖分かっちゃうってこと？！

[ton-u]

精密度は高そうですね。大学だからできるレベル。