/ en / Traditional / mobile

Beats Biblionetz - Texte

Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images

Preprint
Michal Kosinski, Yilun Wang
Erste Seite des Textes (PDF-Thumbnail)
Dieses Biblionetz-Objekt existiert erst seit September 2017. Es ist deshalb gut möglich, dass viele der eigentlich vorhandenen Vernetzungen zu älteren Biblionetz-Objekten bisher nicht erstellt wurden. Somit kann es sein, dass diese Seite sehr lückenhaft ist.

iconZusammenfassungen

We show that faces contain much more information about sexual orientation than can be perceived and interpreted by the human brain. We used deep neural networks to extract features from 35,326 facial images. These features were entered into a logistic regression aimed at classifying sexual orientation. Given a single facial image, a classifier could correctly distinguish between gay and heterosexual men in 81% of cases, and in 74% of cases for women. Human judges achieved much lower accuracy: 61% for men and 54% for women. The accuracy of the algorithm increased to 91% and 83%, respectively, given five facial images per person. Facial features employed by the classifier included both fixed (e.g., nose shape) and transient facial features (e.g., grooming style). Consistent with the prenatal hormone theory of sexual orientation, gay men and women tended to have gender-atypical facial morphology, expression, and grooming styles. Prediction models aimed at gender alone allowed for detecting gay males with 57% accuracy and gay females with 58% accuracy. Those findings advance our understanding of the origins of sexual orientation and the limits of human perception. Additionally, given that companies and governments are increasingly using computer vision algorithms to detect people’s intimate traits, our findings expose a threat to the privacy and safety of gay men and women.
Von Michal Kosinski, Yilun Wang im Text Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images

iconDieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt...

iconEinträge in Beats Blog

iconVolltext dieses Dokuments

iconAnderswo suchen Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.

Verweise auf diesen wissenschaftlichen Zeitschriftenartikel 1
Verweise von diesem wissenschaftlichen Zeitschriftenartikel 91
2017