論文の概要: Estimating Remaining Lifespan from the Face
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08229v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 18:38:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 14:12:46.900712
- Title: Estimating Remaining Lifespan from the Face
- Title(参考訳): 顔からの残存寿命の推定
- Authors: Amir Fekrazad
- Abstract要約: 顔は、人の生物学的年齢、性別、表現型、遺伝的欠陥、健康状態の推測に利用できる豊富な情報源である。
本研究では、自然災害で死亡した人物の24,000枚以上の画像と、画像の撮影から死亡までの年数に関するデータセットを収集した。
我々は、このデータに基づいて複数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを微調整し、VGGFaceを用いた検証データの平均絶対誤差を8.3年間達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The face is a rich source of information that can be utilized to infer a
person's biological age, sex, phenotype, genetic defects, and health status.
All of these factors are relevant for predicting an individual's remaining
lifespan. In this study, we collected a dataset of over 24,000 images (from
Wikidata/Wikipedia) of individuals who died of natural causes, along with the
number of years between when the image was taken and when the person passed
away. We made this dataset publicly available. We fine-tuned multiple
Convolutional Neural Network (CNN) models on this data, at best achieving a
mean absolute error of 8.3 years in the validation data using VGGFace. However,
the model's performance diminishes when the person was younger at the time of
the image. To demonstrate the potential applications of our remaining lifespan
model, we present examples of using it to estimate the average loss of life (in
years) due to the COVID-19 pandemic and to predict the increase in life
expectancy that might result from a health intervention such as weight loss.
Additionally, we discuss the ethical considerations associated with such
models.
- Abstract(参考訳): 顔は、人の生物学的年齢、性別、表現型、遺伝的欠陥、健康状態を推測するのに使用できる豊富な情報源である。
これらの要因はすべて、個人の残りの寿命を予測するのに関係している。
本研究では,自然死した人物の24,000枚以上の画像(wikidata/wikipediaより)のデータセットを収集し,その画像の撮影から死亡までの年数について検討した。
このデータセットを公開しました。
我々は、このデータに基づいて複数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを微調整し、VGGFaceを用いた検証データの平均絶対誤差を8.3年間達成した。
しかし、モデルの性能は、画像の時点で人物が若いときに低下する。
残余寿命モデルの適用可能性を示すために、新型コロナウイルスのパンデミックによる平均寿命(年数)の推定や、体重減少などの健康介入による寿命の上昇を予測するためにこれを用いた例を示す。
さらに、そのようなモデルに関連する倫理的考察についても論じる。
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