ai从大脑信号学习，以创建个性化的有吸引力的面孔

虽然某些名人被广泛认为是漂亮的，但美丽仍然最终躺在旁观者的眼中。基于AI的新系统能够确定各个人最具吸引力的特征，然后创建相结合这些品质的面孔。

由Assoce带领。来自赫尔辛基大学和哥本哈根的科学家虎卡·雷奥多洛教授开始了生成的对抗性神经网络，以产生数百个栩栩如生的计算机生成的肖像。

然后将这些面部图像在计算机屏幕上以一度的时间显示为总共30个测试对象。指示每个人都指示更多地关注他们发现最吸引人的面孔，而使用脑电图（脑电图）记录大脑的电活动。

基于机器学习的算法随后确定哪个面对每个人的活动产生最大的活动，然后建立了那些脸部共同的特征。基于该数据，内部网络然后前进以产生组合这些特征的新面。

在双盲实验中，然后向该人展示那些新的面部，以及许多其他面的图像。百分之八十七分之一的时间，个体选择了新的面孔作为最具吸引力的新面孔 - 该数字应该随着技术开发的进一步发展而上升。

希望团队和＃39; S的调查结果最终最终可以帮助计算机系统理解主观偏好，也许也可以识别人们的无意识态度。

＆＃34;该研究表明，我们能够通过将人工神经网络连接到脑响应来生成与个人偏好相匹配的图像，＆＃34; MichielSpapé的高级研究员说。 ＆＃34;计算机愿景迄今为止，在基于客观模式的图像分类图像时非常成功。通过引入混合的大脑响应，我们表明可以根据心理特性来检测和生成图像，如个人品味。＆＃34;

最近关于该研究的论文在IEEE交易期刊上发表了关于情感计算的交易。