GANによる存在しない架空の人物の画像生成、どうみても本物の顔写真と区別がつかないものもできるようになりましたが、そんな合成顔を見分けるための研究というのもされているようです。
こちらは両目の瞳孔に反射した光のパターンを左右で比べて、両目のパターンが大きく異なる場合はAIによる生成顔だと判定できるとした成果。
片目をつむっている顔は判定できないとか、両目から等しく光源が見えるような状況でなければ誤判定が起こるとか、制限もあるようです。それはそうかという感じ。また、免許証の写真ぐらいの解像度で紙に印刷されてしまえば、このような判定法は適用できなさそうにも思えます。
そしてもちろん、この研究は「今の」GAN生成顔を検出できるというものでしかなく、今後のAIによる顔画像生成は双眸の反射を考慮したものになっていくのでしょうね。
via TheNextWeb
バークレー大学アドビ研究所の論文(pdf)で、手を伸ばして撮影した自分撮り(セルフィー)を、他人が撮影してくれた肖像写真のように自動変換するアンセルフィー(unselfie)という技術の研究が発表されています。
左のようなセルフィー写真を、右のように変換してくれるということです。
「写真家や三脚の助けを借りずにスマートフォンで気軽に自分の肖像写真が撮れるようになりましたが、撮られた写真のポーズは不自然になります。この研究では、セルフィーから自然なポーズの写真を作る unselfie という変換を導入しました。」
学習データとして「同じ場所、同じ人物、同じ服装でのセルフィーと自然な写真の2枚のセット」を入手することは難しいため、大量のセルフィーと大量のポートレイト写真をそれぞれ用意し、元のセルフィーと似たようなポートレイト写真への変換が行われるような生成器を学習させるようにしたそうです。
普通に撮っていたならこんな感じだったろう、という写真を見つける部分はまだまだ完全ではなく、肩幅や腕の太さが不自然に太く/細くなったりするし、腕の位置が変わったことで見えるようになる背景部分の生成や脇の部分も失敗することはあるそうです。
他の画像変換と同様、このような変換もあっという間に改良されていって、よりカジュアルに使えるようになるかもしれませんね。そうなると、証明写真とか遺影みたいなものも、セルフィーしかないところから調達できてしまうのかもしれません。変換してできる自然な写真を「証明」用にできてしまうとしたら、写真による証明という概念自体も揺らいでしまいそうですけれど。
via VentureBeat
経皮的工学イメージング(Transdermal Optical Imaging)によるスマートフォン血圧測定 というトロント大・杭州師範大学附属医院の共同研究が発表されています。スマートフォンのカメラで撮影するだけで、映った人物の血圧を計るという研究です。
現在のスマートフォンのカメラでも、顔の表皮付近のタンパク質から反射された光を検出できるそう。特に、血液中のヘモグロビンに反射した光を追跡することで、表面近くを流れる血流の変化が取れます。これを機械学習によって処理することで、1328人の被験者の95%程度の正確さで血圧を当てることができたということ。
ただ、この1328人のほとんどが白人系と東アジア系だったということで、今回の検証モデルでは、色が濃い肌の人についてはまだまだ正確に計れないのだそう。
この研究をベースにしたスマートフォン用のアプリ Anura が Android, iPhone 向けに配布されています。
僕の手持ちのスマートフォンは対応していなかったので試せていませんが、現バージョンでは顔の表面を撮影した短い動画から、安静時心拍数とストレスレベルを測定することができるそうです。今回論文発表された血圧測定についても、すべての人が使えるようになるには数年掛かるそうですが、テスト的に搭載されるのも近いかもしれません。
今でも個人が自宅で血圧測定することはできますが、専用の機械はそれなりの値段がしますし、毎日腕に巻いて計り記録をつけるのもたいへんです。既に高血圧と判定されて医者から気をつけるように言われた人ぐらいしか測定はしていないでしょう。
カメラで写すだけで測定できる今回の技術、すべての人種に対する判定の精度があがれば、パソコンのカメラや監視カメラも併せて常に人々の血圧が測定され、健康状態の変化がフィードバックされたり異常な状態が素早く検知されて医療的な対処が提案されたり、というSF的な未来も近づいているのかもしれませんね。
via Quartz