Dynamiken i hur män och kvinnor ler skiljer sig mätbart, enligt ny forskning, gör det möjligt för artificiell intelligens (AI) att automatiskt tilldela kön enbart baserat på ett leende.

Även om automatiskt könsigenkänning redan är tillgängligt, befintliga metoder använder statiska bilder och jämför fasta ansiktsdrag. Den nya forskningen, av University of Bradford, är den första som använder leendeets dynamiska rörelse för att automatiskt skilja mellan män och kvinnor.

Leds av professor Hassan Ugail, laget kartlagt 49 landmärken i ansiktet, främst runt ögonen, munnen och ner i näsan. De använde dessa för att bedöma hur ansiktet förändras när vi ler orsakade av de underliggande muskelrörelserna - inklusive både förändringar i avstånd mellan de olika punkterna och leets flöde:hur mycket, hur långt och hur snabbt de olika punkterna i ansiktet rörde sig när leendet bildades.

De testade sedan om det fanns märkbara skillnader mellan män och kvinnor - och fann att det fanns, med kvinnors leenden mer expansiva.

Ledande forskare, Professor Hassan Ugail från University of Bradford sa:"Anekdotiskt, kvinnor anses vara mer uttrycksfulla i hur de ler, och vår forskning har styrkt detta. Kvinnor har definitivt ett bredare leende, expandera munnen och läppområdet mycket mer än män. "

Teamet skapade en algoritm med hjälp av sin analys och testade den mot videofilmer av 109 personer när de log. Datorn kunde korrekt avgöra kön i 86% av fallen och teamet tror att noggrannheten lätt kan förbättras.

"Vi använde en ganska enkel maskinklassificering för denna forskning eftersom vi bara testade konceptet, men mer sofistikerad AI skulle förbättra igenkänningsgraden, sa professor Ugail.

Det bakomliggande syftet med denna forskning handlar mer om att försöka förbättra maskininlärningsmöjligheter, men det har väckt ett antal spännande frågor som teamet hoppas kunna undersöka i framtida projekt.

Det ena är hur maskinen kan reagera på en transpersons leende och den andra är plastikkirurgins inverkan på igenkänningsgraden.

"Eftersom detta system mäter den underliggande muskelrörelsen i ansiktet under ett leende, vi tror att denna dynamik kommer att förbli densamma även om externa fysiska egenskaper förändras, efter operation till exempel, "sa professor Ugail." Denna typ av ansiktsigenkänning kan bli nästa generations biometriska, eftersom det inte är beroende av en funktion, men på en dynamik som är unik för en individ och som skulle vara mycket svår att efterlikna eller ändra. "

Forskningen publiceras i The Visual Computer:International Journal of Computer Graphics .