機械学習により犯罪者を顔写真から高い確率で識別、中国で開発

犯罪者の顔と非犯罪者の顔に統計学的な違いはないとされているが、中国・上海交通大学の研究者2名が画像認識と機械学習を用いて犯罪者と非犯罪者を高い確率で識別することに成功したそうだ(論文アブストラクト、MIT Technology Reviewの記事、Neowinの記事、The Next Webの記事)。

研究では18～55歳で顔に傷やほくろなどがなく、ヒゲを伸ばしていない中国人男性1,856人の身分証明書写真を使用している。このうち非犯罪者は1,126人、犯罪者は730人。犯罪者のうち235人は暴力を伴う犯罪、536人は窃盗や詐欺、汚職など暴力を伴わない犯罪にかかわっている。犯罪者の写真も身分証明書の写真であり、警察で撮影された写真は使用していない。

これらの写真は顔と首の部分だけを残して背景を削除し、顔の大きさや肌の明るさなどが均一になるよう調整。グレースケールの画像としてロジスティック回帰とk近傍法(KNN)、サポートベクターマシン(SVN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で処理を実行している。最も高い正確さで犯罪者と非犯罪者を識別できたのはCNNの89.51%だが、他の3つも数ポイント差となっている。顔の特徴として、犯罪者は非犯罪者と比べて鼻の先と唇の両端を結ぶ角度が平均19.6%小さく、上唇の曲率が平均23.4%大きかったという。また、左右の目頭の間隔は犯罪者が5.6%狭かったとのこと。

なお、身分証明書写真を使用していることから、論文では表情に違いがないことを強調している。ただし、生成された平均的な犯罪者の顔と非犯罪者の顔を比べると、非犯罪者は笑顔まではいかないものの若干明るい表情をしているようにも見える。また、非犯罪者が本当に犯罪に関わっていないのかといった点は確認できない。　スラドのコメントを読む | サイエンスセクション | 犯罪 | 人工知能 | サイエンス

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