Assessing the existence of visual clues of human ovulation

Is the concealed human ovulation a myth? The author of this work tries to answer the above question by using a medium-size database of facial images specially created and tagged. Analyzing possible facial modifications during the mensal period is a formal tool to assess the veracity about the concealed ovulation. In normal view, the human ovulation remains concealed. In other words, there is no visible external sign of the mensal period in humans. These external signs are very much visible in many animals such as baboons, dogs or elephants. Some are visual (baboons) and others are biochemical (dogs). Insects use pheromones and other animals can use sounds to inform the partners of their fertility period. The objective is not just to study the visual female ovulation signs but also to understand and explain automatic image processing methods which could be used to extract precise landmarks from the facial pictures. This could later be applied to the studies about the fluctuant asymmetry. The field of fluctuant asymmetry is a growing field in evolutionary biology but cannot be easily developed because of the necessary time to manually extract the landmarks. In this work we have tried to see if any perceptible sign is present in human face during the ovulation and how we can detect formal changes, if any, in face appearance during the mensal period. We have taken photography from 50 girls for 32 days. Each day we took many photos of each girl. At the end we chose a set of 30 photos per girl representing the whole mensal cycle. From these photos 600 were chosen to be manually tagged for verification issues. The photos were organized in a rating software to allow human raters to watch and choose the two best looking pictures for each girl. These results were then checked to highlight the relation between chosen photos and ovulation period in the cycle. Results were indicating that in fact there are some clues in the face of human which could eventually give a hint about their ovulation. Later, different automatic landmark detection methods were applied to the pictures to highlight possible modifications in the face during the period. Although the precision of the tested methods, are far from being perfect, the comparison of these measurements to the state of art indexes of beauty shows a slight modification of the face towards a prettier face during the ovulation. The automatic methods tested were Active Appearance Model (AAM), the neural deep learning and the regression trees. It was observed that for this kind of applications the best method was the regression trees. Future work has to be conducted to firmly confirm these data, number of human raters should be augmented, and a proper learning data base should be developed to allow a learning process specific to this problematic. We also think that low level image processing will be necessary to achieve the final precision which could reveal more details of possible changes in human faces.A ovulação no ser humano é, em geral, considerada “oculta”, ou seja, sem sinais exteriores. Mas a ovulação ou o período mensal é uma mudança hormonal extremamente importante que se repete em cada ciclo. Acreditar que esta mudança hormonal não tem nenhum sinal visível parece simplista. Estes sinais externos são muito visíveis em animais, como babuínos, cães ou elefantes. Alguns são visuais (babuínos) e outros são bioquímicos (cães). Insetos usam feromonas e outros animais podem usar sons para informar os parceiros do seu período de fertilidade. O ser humano tem vindo a esconder ou pelo menos camuflar sinais desses durante a evolução. As razoes para esconder ou camuflar a ovulação no ser humano não são claros e não serão discutidos nesta dissertação. Na primeira parte deste trabalho, a autora deste trabalho, depois de criar um base de dados de tamanho médio de imagens faciais e anotar as fotografias vai verificar se sinais de ovulação podem ser detetados por outros pessoas. Ou seja, se modificações que ‘as priori’ são invisíveis podem ser percebidas de maneira inconsciente pelo observador. Na segunda parte, a autora vai analisar as eventuais modificações faciais durante o período, de uma maneira formal, utilizando medidas faciais. Métodos automáticos de analise de imagem aplicados permitem obter os dados necessários. Uma base de dados de imagens para efetuar este trabalho foi criado de raiz, uma vez que nenhuma base de dados existia na literatura. 50 raparigas aceitaram de participar na criação do base de dados. Durante 32 dias e diariamente, cada rapariga foi fotografada. Em cada sessão foi tirada várias fotos. As fotos foram depois apuradas para deixar só 30 fotos ao máximo, para cada rapariga. 600 fotos foram depois escolhidas para serem manualmente anotadas. Essas 600 fotos anotadas, definam a base de dados de verificação. Assim as medidas obtidas automaticamente podem ser verificadas comparando com a base de 600 fotos anotadas. O objetivo deste trabalho não é apenas estudar os sinais visuais da ovulação feminina, mas também testar e explicar métodos de processamento automático de imagens que poderiam ser usados para extrair pontos de interesse, das imagens faciais. A automatização de extração dos pontos de interesse poderia mais tarde ser aplicado aos estudos sobre a assimetria flutuante. O campo da assimetria flutuante é um campo crescente na biologia evolucionária, mas não pode ser desenvolvido facilmente. O tempo necessário para extrair referencias e pontos de interesse é proibitivo. Por além disso, estudos de assimetria flutuante, muitas vezes, baseado numa só fotografia pode vier a ser invalido, se modificações faciais temporárias existirem. Modificações temporárias, tipo durante o período mensal, revela que estudos fenotípicos baseados numa só fotografia não pode constituir uma base viável para estabelecer ligas genótipo-fenótipo. Para tentar ver se algum sinal percetível está presente no rosto humano durante a ovulação, as fotos foram organizadas num software de presentação para permitir o observador humano escolher duas fotos (as mais atraentes) de cada rapariga. Estes resultados foram então analisados para destacar a relação entre as fotos escolhidas e o período de ovulação no ciclo mensal. Os resultados sugeriam que, de facto, existem algumas indicações no rosto que poderiam eventualmente dar informações sobre o período de ovulação. Os observadores escolheram como mais atraente de cada rapariga, aquelas que tinham sido tiradas nos dias imediatos antes ou depois da ovulação. Ou seja, foi claramente estabelecido que a mesma rapariga parecia mais atraente durante os dias próximos da data da ovulação. O software também permite recolher dados sobre o observador para analise posterior de comportamento dos observadores perante as fotografias. Os dados dos observadores podem dar indicações sobre as razoes da ovulação escondida que foi desenvolvida durante a evolução. A seguir, diferentes métodos automáticos de deteção de pontos de interesse foram aplicados às imagens para detetar o tipo de modificações no rosto durante o período. A precisão dos métodos testados, apesar de não ser perfeita, permite observar algumas relações entre as modificações e os índices de atratividade. Os métodos automáticos testados foram Active Appearance Model (AAM), Convolutional Neural Networks (CNN) e árvores de regressão (Dlib-Rt). AAM e CNN foram implementados em Python utilizando o modulo Keras library. Dlib-Rt foi implementado em C++ utilizando OpenCv. Os métodos utilizados, estão todos baseados em aprendizagem e sacrificam a precisão. Comparando os resultados dos métodos automáticos com os resultados manualmente obtidos, indicaram que os métodos baseados em aprendizagem podem não ter a precisão necessária para estudos em simetria flutuante ou para estudos de modificação faciais finas. Apesar de falta de precisão, observou-se que, para este tipo de aplicação, o melhor método (entre os testados) foi as árvores de regressão. Os dados e medidas obtidas, constituíram uma base de dados com a data de período, medidas faciais, dados sociais e dados de atratividade que poderem ser utilizados para trabalhos posteriores. O trabalho futuro tem de ser conduzido para confirmar firmemente estes dados, o número de avaliadores humanos deve ser aumentado, e uma base de dados de aprendizagem adequada deve ser desenvolvida para permitir a definição de um processo de aprendizagem específico para esta problemática. Também foi observado que o processamento de imagens de baixo nível será necessário para alcançar a precisão final que poderia revelar detalhes finos de mudanças em rostos humanos. Transcrever os dados e medidas para o índice de atratividade e aplicar métodos de data-mining pode revelar exatamente quais são as modificações implicadas durante o período mensal. A autora também prevê a utilização de uma câmara fotográfica tipo true-depth permite obter os dados de profundidade e volumo que podem afinar os estudos. Os dados de pigmentação da pele e textura da mesma também devem ser considerados para obter e observar todos tipos de modificação facial durante o período mensal. Os dados também devem separar raparigas com métodos químicos de contraceção, uma vez que estes métodos podem interferir com os níveis hormonais e introduzir erros de apreciação. Por fim o mesmo estudo poderia ser efetuado nos homens, uma vez que homens não sofrem de mudanças hormonais, a aparição de qualquer modificação facial repetível pode indicar existência de fatos camuflados