Araştırmacılar, kedilerin 276 farklı yüz ifadesi olduğunu keşfetti

AA
AA
TT

Araştırmacılar, kedilerin 276 farklı yüz ifadesi olduğunu keşfetti

AA
AA

ABD'de bilim insanları, kedilerin birbiriyle etkileşime girdiğinde 276 farklı yüz ifadesi kullandığını tespit etti.

Bilim insanları, ABD'deki California Üniversitesinde 53 "British Shorthair" cinsi yetişkin kediyi, Ağustos 2021'den Haziran 2022'ye kadar inceledi.

Kediler için geliştirilmiş "Yüz Hareketi Kodlama Sistemi"ni kullanan araştırmacılar, kediler birbiriyle etkileşime girdiğinde ürettikleri "yüz sinyallerini", yüz kaslarındaki hareketlerin sayısına ve türlerine bakarak inceledi.

Kediler arası 186 etkileşimi kaydeden araştırmacılar, 413'ü erkek, 275'i dişi kediler tarafından üretilen toplam 688 yüz sinyalini kodladı.

Söz konusu sinyalleri inceleyen araştırmacılar, kedilerin birbiriyle etkileşime girdiğinde 276 farklı yüz ifadesi kullandığını keşfetti.

Kaydettikleri her ifadeye bir anlam yükleyemeseler de araştırmacılar, kodlanan ifadelerin yüzde 45,7'sinin dostça, yüzde 37'sinin saldırgan olduğunu tespit etti.

Kulakları ve bıyıkları öne doğru hareket etmiş ve gözleri kapanmış kedilerin dostane olduğunu belirten araştırmacılar, göz bebekleri küçülmüş ve kulakları kafasına doğru yaslanmış kedilerin saldırgan olduğunu ifade etti.

Nefes alma ve esneme gibi biyolojik süreçlerle ilişkili kas hareketlerinin araştırmaya dahil edilmediği belirtildi.

"Evcilleşmenin, kedilerin yüz sinyallerinin gelişimi üzerinde önemli bir etkisi oldu"

Araştırmanın yazarlarından Brittany Florkiewicz, CNN'e verdiği röportajda, "Çalışmamız, kedi iletişiminin daha önce varsayılandan daha karmaşık olduğunu göstermektedir." dedi.

Florkiewicz, evcilleşmenin kedilerin yüz sinyallerinin gelişimi üzerinde önemli etkisi olduğunu belirtti.

Araştırmacı Florkiewicz, kedilerin insanlarla iç içe yaşadıkları için sosyal açıdan daha toleranslı olduklarını, bu nedenle daha fazla yüz ifadesine sahip olduklarını ancak 267 yüz ifadesi tespit ettiklerinde şaşırdıklarını kaydetti.

Araştırmanın sonuçları, Behavioural Processes dergisinde yayımlandı.



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging