Computeralgorithmus prognostiziert den Alterungsprozess genau

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Sie oder Ihre Kinder im Alter von 60, 70 oder 80 aussehen werden? Für diejenigen, die neugierig sind, haben Forscher eine Software entwickelt, die das Gesicht eines kleinen Kindes während seines ganzen Lebens automatisch altert, und das System könnte für Fälle von vermissten Kindern nützlich sein, sagt das Team.

Die Forscher von der University of Washington haben ihre Ergebnisse in einem online veröffentlichten Artikel beschrieben und planen, ihre Ergebnisse auf der IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Konferenz in Ohio im Juni vorzustellen.

Sie erklären, dass das Modellieren und Vorhersagen der Veränderung im Gesicht einer Person ziemlich schwierig ist, da der Alterungsprozess von ökologischen und genetischen Faktoren abhängt, die bei einem einzelnen Foto, das während der Jugend aufgenommen wurde, nicht offensichtlich sind.

Darüber hinaus gibt es nicht viele verfügbare Daten zum Erstellen von Modellen, da die Datenbanken für die Altersanalyse klein sind, eine niedrige Auflösung aufweisen oder in der Altersspanne begrenzt sind.

"Das Altern von Fotos von sehr kleinen Kindern aus einem einzigen Foto gilt als das schwierigste aller Szenarien", erklärt Ira Kemelmacher-Schlizerman, Assistenzprofessorin für Informatik und Ingenieurwissenschaften, "deshalb wollten wir uns speziell auf diesen sehr anspruchsvollen Fall konzentrieren."

Für ihre Arbeit erklärt sie, dass sie Fotos von Kindern unter unkontrollierten Bedingungen verwendet und festgestellt habe, dass ihre Methode "bemerkenswert gut funktioniert".

Welcher ist real und welcher ist gerendert?

Derzeit werden die Renderings in der Regel mit Fotos von Kindern und Familienmitgliedern erstellt, die mit Bearbeitungssoftware und Fotos der vermissten Kinder arbeiten, um die Veränderungen vorherzusagen, die als Ergebnis des Alterungsprozesses auftreten werden.

Die Forscher sagen jedoch, dass dies eine sehr zeitraubende Technik ist, die besonders schwierig bei Kindern unter 5 Jahren zu produzieren ist, da ihre Gesichter ziemlich babyähnlich aussehen.

Aber die neue Technik des Teams berücksichtigt Tausende von Gesichtern des gleichen Geschlechts und Alters, die aus Google-Bildrecherchen stammen. Andere Bilder mit Altersinformationen - wie Fotos von Wissenschaftswettbewerben, Schönheitswettbewerben und Fußballmannschaften - werden ebenfalls in die Datenbank aufgenommen. Die Software berechnet dann die durchschnittlichen physischen Änderungen in der Gruppe und wendet diese Änderungen auf das Gesicht der Person an.

Für ihre Arbeit testeten die Teams ihre algorithmischen Bilder anhand von Fotos von 82 echten Menschen, die über Jahre hinweg fotografiert wurden.

Dann führten sie ein Experiment durch, bei dem sie die Teilnehmer aufforderten, die realen Fotos zu sehen, und die Ergebnisse zeigten, dass 44% der Menschen die realen Fotos wählten, während 37% die gerenderten Bilder wählten. Von den übrigen Teilnehmern gaben 15% an, dass beide gleichermaßen das echte Foto sind, während 5% sagten, dass keines der beiden Bilder wahrscheinlich war.

"Unsere umfangreichen Benutzerstudien haben Ergebnisse der Altersentwicklung gezeigt, die so überzeugend sind, dass die Menschen sie nicht von der Realität unterscheiden können", sagt Co-Autor Steven Seitz, Professor für Informatik und Ingenieurwissenschaften.

"Wenn Bilder eines altersgerechten Kinderfotos und eines Fotos derselben Person wie ein Erwachsener gezeigt werden, können die Menschen nicht zuverlässig erkennen, welches das richtige Foto ist", fügt er hinzu.

Wie funktioniert die Software?

Die Forscher erklären, dass ihre Software auf einem normalen Computer laufen kann, und um Ergebnisse für ein Gesicht zu generieren, dauert es nur etwa 30 Sekunden.

Um Faktoren des ursprünglichen Fotos wie Beleuchtung, Schatten, Gesichtsausdrücke oder sogar Milchschnurrbärte zu kompensieren, berücksichtigt der Algorithmus zuerst geneigte Gesichter, gedrehte Köpfe oder variable Beleuchtung und wendet dann die Änderungen in Form und Aussehen an Gesicht.

Das Team sagt für zukünftige Verbesserungen, sie planen, andere Attribute wie Falten, Haaraufhellung und Ethnizität zu integrieren. "Ich bin sehr daran interessiert, eine repräsentative Darstellung aller Menschen auf der Welt zu finden, indem ich die riesigen Mengen von aufgenommenen Gesichtsfotos nutze", sagt Kemelmacher-Schlizerman. "Der Alterungsprozess ist eine von vielen Dimensionen, die es zu berücksichtigen gilt."

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