算命的可以算出性取向

事情开始于一项斯坦福大学的新研究。

研究人员Yilun Wang与Michal Kosinski用监督学习算法创造出一种新模型，可以直接从面相判断一个人的性取向，研究论文也即将发表在美国心理学学术月刊《Journal of Personality and Social Psychology》上。

纳尼？！还能根据面相判断性取向？确定我是在看科学期刊而不是误入路边看面相算命的小摊摊？

带着众多问号，我们翻看了实验研究。

面相识“同”？

研究人员首先从交友网站的公开信息中收集了14776人的35326张照片，想在照片中提取面部特征。从脸型、嘴型、鼻型、眉形到面部的毛发，这些特征全部被提取并量化。

△ 研究人员先标记面部特征，同时用倾斜度、转动和偏转角度等参数定位人脸

之后，研究人员用深度神经网络（DNN）从中提取与性取向有关的特征。在此，他们引入VGG-Face DNN模型，想通过面部表情、背景、光线、图像属性（亮度或对比度等）等因素来表示图像中的人脸。

△ 系统识别的可以预测性取向的面部特征

随后，研究人员用预测模型、逻辑回归等奇异值分解（SVD）等方法将图像分类，判断哪些图像中的人为同性恋。

△ 这是由数千张图片组成的合成脸，展示了系统观察到的面部特征细微差别。右图中的绿色/红色线条分别代表男女异性恋者/同性恋者面部器官的位置形状

最后，研究人员随意挑选图像，让电脑猜测受试者的性取向，结果证明AI系统的表现明显优于人类——

在没有穿搭风格、人物动作等因素影响的情况下，就单一面部信息而言，分类器识别男女性取向的准确率分别达到了81%和71%。

研究人员还设计对照组让人类判断照片中人的性取向。实验证明，人类对男女性取向识别准确率分别为61%和54%。对比看来，算法的准确率明显优于人类的直觉判断。

如果通过5张以上照片让系统识别人类性取向，则男女性取向准确率分别提高到91%和83%。

研究人员意外地发现，性取向与面部特征存在些许关联，一般情况下，男同有“女性化”特征，女同有“男性化”特征。比如，男同的下颚、鼻子和前额比直男大，与异性恋女性相比，女同的下颚更大，额头更小。

以后连性取向都藏不住了，你害怕么？？