Superherkenners, individuen met een buitengewoon vermogen om gezichten te identificeren, zijn van onschatbare waarde gebleken in situaties met hoge inzet – van het assisteren bij de zoektocht naar de Salisbury novitsjok-gifmengers tot het helpen identificeren van moordverdachten en seksuele roofdieren. Nieuw onderzoek werpt licht op de mechanismen achter deze opmerkelijke vaardigheid, en onthult dat het niet alleen gaat om overal kijken, maar om hoe ze eruitzien.
De unieke aanpak van superherkenners
Eerdere studies hebben gesuggereerd dat superherkenners een breder scala aan gezichtskenmerken onderzoeken dan de gemiddelde persoon. Deze nieuwe studie bouwt voort op die observatie en maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om precies te begrijpen hoe deze aanpak bijdraagt aan hun superieure vaardigheden.
AI gebruiken om visuele informatie te reconstrueren
Onderzoekers van UNSW Sydney gebruikten gegevens uit een eerder onderzoek onder 37 superherkenners en 68 typische individuen. Deelnemers kregen zowel volledige gezichtsafbeeldingen te zien als afbeeldingen waarbij specifieke gebieden verborgen waren. Deze nieuwe studie gebruikte deze gegevens om de visuele informatie te reconstrueren die deelnemers daadwerkelijk door hun ogen zagen – wat ‘retinale informatie’ wordt genoemd.
Deze gereconstrueerde gegevens van het netvlies werden vervolgens ingevoerd in diepe neurale netwerken (DNN’s), een soort AI-systeem, getraind om gezichten te herkennen. De AI kreeg een volledig beeld van hetzelfde gezicht dat een deelnemer had gezien of van een ander gezicht, en beoordeelde vervolgens de gelijkenis tussen de netvliesinformatie en het volledige beeld.
Prestaties en kwaliteit van informatie
Het onderzoeksteam vergeleek de prestaties van de AI op basis van retinale informatie van superherkenners en typische individuen, evenals willekeurige delen van het oorspronkelijke gezichtsbeeld. De resultaten waren opvallend: de prestaties van de AI verbeterden voortdurend naarmate meer delen van het gezicht zichtbaar waren. Het meest opvallend is dat de AI op alle niveaus van zichtbaarheid het beste presteerde bij gebruik van netvliesinformatie van superherkenners.
Voorbij kwantiteit: de rol van “kwaliteit”
Om vast te stellen of het voordeel van superherkenners puur voortkwam uit het kijken naar meer delen van het gezicht en het verzamelen van meer informatie, voerde het team verder onderzoek uit. Ze ontdekten dat zelfs als de hoeveelheid gezicht die in de retinale informatie werd vastgelegd gelijk was, de AI nog steeds beter presteerde met gegevens van superherkenners.
“Dit betekent dat hun voordeel alleen maar om kwantiteit gaat, maar om kwaliteit”, legt Dr. James Dunn, de eerste auteur van het onderzoek, uit. “Ze kiezen regio’s die meer identiteitsaanwijzingen bevatten, zodat elke ‘pixel’ die ze kiezen waardevoller is voor het herkennen van een gezicht.”
Expertperspectieven en toekomstige richtingen
Dr. Rachel Bennetts, expert op het gebied van gezichtsverwerking aan de Brunel Universiteit van Londen, prees het onderzoek als een belangrijke bijdrage aan ons begrip van superherkenning. “Het concludeert dat superieure gezichtsherkenning niet alleen gaat over het kijken naar een specifiek gebied, of langer kijken of naar meer plaatsen in een gezicht”, zei ze. “Superherkenners verkennen het gezicht breder, maar verzamelen ook meer nuttige informatie.”
Alejandro Estudillo van de Universiteit van Bournemouth waarschuwde dat de bevindingen van het onderzoek gebaseerd waren op zeer gecontroleerde omstandigheden met statische beelden. Hij suggereerde dat toekomstig onderzoek zou moeten onderzoeken of dezelfde patronen gelden in meer realistische, dynamische situaties.
De grenzen van training en genetische wortels
Hoewel het onderzoek potentiële inzichten biedt in het verbeteren van gezichtsherkenningstactieken, blijft het onwaarschijnlijk dat iedereen een superherkenner kan worden. Het trainen van oogbewegingspatronen kan een uitdaging zijn, en vroege aanwijzingen suggereren dat superherkenning geworteld is in de genetica en een erfelijke eigenschap is. Superherkenners lijken van nature de nuttigste kenmerken te identificeren – een vermogen dat moeilijk te repliceren is door middel van training.
Uit het onderzoek blijkt dat het opmerkelijke vermogen van superherkenners niet alleen voortkomt uit het overal kijken, maar uit het op intelligente wijze selecteren van de meest informatieve gelaatstrekken, wat een natuurlijk talent aantoont dat moeilijk te repliceren is door middel van training.
Het onderzoek benadrukt dat superieure gezichtsherkenning niet alleen gaat over meer zien, maar ook over slimmer zien. Toekomstig onderzoek biedt de mogelijkheid om nog meer te ontdekken over dit fascinerende menselijke vermogen
