Ocjena muške fotografije od 100. Test: Vaš tip ljepote

Ti učiš besplatne lekcije fotografije ili idi u školu fotografije, uči dodatnu literaturu u fotografiji, pokušavajući stečeno znanje primijeniti u praksi - općenito, želite naučiti kako fotografirati...

Znate li razliku između iskusnog fotografa i početnika? Većina bitna razlika iskusni fotograf od početnika u tome što iskusni fotograf zna da je fotografija više od onoga što vidimo u njoj. Iskusan fotograf zna kako analizirati ravnu sliku i može lako procijeniti svaku fotografiju.

Znajući kako procijeniti fotografije, nije teško pogoditi kako se fotografije mogu poboljšati. Želite li naučiti kako ocijeniti svoje fotografije? Koliko je vremena potrebno za učenje fotografije da bi se razvila sposobnost analiziranja i evaluacije fotografija?

Budite iskreni, koliki postotak svog vremena na obuci fotografije provodite pregledavajući, analizirajući i ocjenjujući svoje fotografije i fotografije poznatih fotografa? Koliko vremena provodite slušajući svoja osećanja i "daveći se" u njima divan svijet umjetnička fotografija? Koliko često bacite pogled na fotografiju koja vam se dopada i, ocjenjujući fotografiju, razdvojite je na komponente kako biste analizirali i bolje razumjeli i shvatili šta vam je na njoj tako privlačno?

Ako želite da poboljšate svoje fotografije, onda
svakako morate naučiti objektivno procjenjivati ​​svoje i tuđe fotografije

Da biste naučili kako objektivno procijeniti svoje fotografije, morate napraviti prvi korak - provesti najmanje sat vremena dnevno analizirajući svoje i tuđe fotografije. Nekoliko savjeta i pitanja u nastavku pomoći će vam u ovom dvosmislenom i prilično kompliciranom procesu....

Kako analizirati i procijeniti fotografije

Prvi utisak o fotografiji

Šta osećate kada gledate fotografiju? Pokušajte pogledati fotografiju bez razmišljanja, sve njene elemente odvojeno i zajedno. Pokušajte da ne gledate u detalje.

Nakon toga odvojite pogled od fotografije (ili samo zatvorite oči) i sjetite se šta ste vidjeli na fotografiji? Koje predmete i predmete pamtite? Ponekad ćete biti iznenađeni jer se sjetite predmeta i predmeta na koje niste obraćali pažnju ili koji nisu povezani sa temom fotografije. Sada razmislite o tome što će se promijeniti na grafu ako se ovi objekti i objekti uklone iz okvira? Jesu li one povezane s temom fotografije ili je to bila greška fotografa? O kom događaju je fotograf ili umjetnik želio ispričati?

Ako slika bez ovih detalja izgubi moć privlačnosti i priča koju je fotograf ili umjetnik ispričala se raspadne, to znači da su one bile sastavni dio slike, stvarajući

U koje vrijeme je snimljena fotografija? Pokušajte procijeniti ne samo doba dana, već i vrijeme u više širokom smislu vek, decenija, era. Dozvolite sebi da pažljivo razmotrite sve elemente fotografije. Pokušajte shvatiti gdje se događa događaj prikazan na fotografiji - u većem i preciznijem mjerilu. Koji detalji slike ili fotografije vam omogućavaju da o tome procenite?

Analizirajući male i naizgled nevažne detalje, možete dobiti dodatne informacije o radnji. Upravo su ti detalji pomogli da odredite vrijeme i mjesto događaja. Često, prilikom fotografisanja, mali, naizgled beznačajni detalji mogu poboljšati fotografiju u cjelini, dajući joj određenu kulturnu vrijednost.

Odnosi objekt-objekat i/ili objekt-preglednik

Šta možete reći o ljudima na fotografiji? Koliko su bliski - doslovno i figurativno? Kako se ophode jedni prema drugima? Kako likovi prikazani na fotografiji prenose emocije na gledaoca - obratite pažnju, imate li kao gledalac?

Simboli i koncepti u fotografiji

Ponekad, na prvi pogled, apstraktni detalji fotografije, koji nemaju nikakvo značenje ili sadržaj, mogu reći više od glavnih objekata. Ohol izgled? na poseban način ukrštenih prstiju ili ruku? Jedva zemljana značka na reveru sakoa? Teško prepoznatljiv detalj u pozadini... Šta ove sitnice govore o radnji fotografije? Šta simboliziraju ukršteni prsti ili oholi pogled?

Smjer: hvata i ne pušta ili bježi

Kuda ide vaše oko 3Γ? Koja je njegova putanja? Na kojem predmetu se oko zadržava, a na kojem klizi, bez želje da se zaustavi? Pokušajte razumjeti zašto se to događa i kako je to povezano sa temom fotografije.

Gledalac: spoljni posmatrač ili učesnik događaja

Pravi posao vizualna umjetnost ne samo da privlači pogled gledatelja, već ga čini i učesnikom u zapletu, podsvjesno ga prisiljavajući da zauzme mjesto subjekta. Gledalac, na osnovu svojih sjećanja i snova, kao da isprobava događaje snimljene na fotografiji.

Zadnje pitanje, možda najteže za fotografa bilo kojeg nivoa, budući da je svaki fotograf na ovaj ili onaj način učesnik događaja koji se snima. Iz očiglednih razloga, porodičnom fotografu amateru biće posebno teško... Zašto porodični fotograf nikada neće fotografisati remek-delo, vi

Međutim, ako svoje slike odložite na neko vrijeme i vratite im se nakon što vam se emocije ohlade i sjećanja izblijede, moći ćete objektivnije procijeniti svoju fotografiju iz ove tačke gledišta.

„Svetlo moje, ogledalo! Reci
Da, reci celu istinu:
jesam li najslađi na svijetu,
Sve rumenilo i belje?

A.S. Puškin

Čarobne stvari iz bajki postepeno se ostvaruju u stvarnoj stvarnosti korištenjem novih tehnologija i naučnih otkrića. Već su implementirani i aktivno se koriste uređaji kao što su leteći tepih (avijacija), čizme za hodanje (automobili), jabuka na srebrnom tacnu (netbook sa internetom), lopta koja pokazuje put (GPS navigator) i druge potrebne stvari. Pokušali smo da implementiramo sistem procjene ljepote nečijeg lica koji se spominje u „Priči o mrtvoj princezi i sedam bogataša“ koristeći metode umjetna inteligencija i mašinskog vida, jer smatramo da je autor epigrafa zapravo mislio na tablet sa prednjom kamerom i posebnim instaliranim softverom.

Pitanje šta tačno čini lice osobe privlačnim predmet je istraživanja fiziologa, biologa, filozofa, istoričara umetnosti i stručnjaka za plastična operacija dugo vremena. Sada se smatra utvrđenom činjenicom da ljudi osim individualne preferencije, a utiču i opšti biološki motivisani principi procene lepote. Među mogućim kandidatima za tipične znakove fiziolozi razlikuju simetriju crta lica, razliku između slike lica i prosječne slike lica velikog broja ljudi, podudarnost proporcija lica sa "zlatnim rezom" itd. takve crte lica otporniji su na mutacije i bolesti, a s druge strane, ljudi sa simetričnijim crtama lica dobijaju više ocjene ljepote kada stručnjaci procjenjuju njihove fotografije.

IN poslednjih godina Pojavilo se nekoliko pionirskih radova o kompjuterskim sistemima za prepoznavanje ljepote zasnovanim na korištenju sistema mašinskog vida i klasifikatora koji se mogu obučiti. Ovi radovi se mogu smatrati pokušajem da se robotski sistem obdari sposobnošću da "vidi lijepo". Kao znakovi koriste se proporcije crta lica, dok su ključne tačke na licu odabrane ručno. Pored proporcija, metoda glavne komponente je primijenjena za izdvajanje karakteristika. U zadatku prepoznavanja ljepote korištene su duboke neuronske mreže.

Razvili smo automatski sistem za procjenu ljepote baziran na metodi isticanja ključnih tačaka na licu korištenjem OpenCV biblioteke mašinskog vida i neuronske mreže, obučeni na ciljni zadatak na osnovu podataka stručne procjene, te sproveli eksperimentalnu procjenu kvaliteta njegovog rad.

Baza slika za obuku

Prikupili smo vlastitu bazu slika, koja se sastoji od 180 fotografija lica mladih žena, slike su preuzete iz otvorenih izvora. Odabrane su fotografije lica u frontalnoj projekciji sa neutralnim izrazom lica, bez naočara i nakita. Kako bismo uzorak učinili reprezentativnim, pokušali smo da u bazu podataka uključimo primjere i lijepih i ružnih lica (slika 1).

Rice. 1. Primjer fotografije lica iz baze podataka slika

Za razliku od rada, prikupljena baza podataka uključuje fotografije žena različitih rasa, boja kože, a njihova starost se kreće od 18 do 35 godina. Nakon što su slike prikupljene, panel stručnjaka je zamoljen da ocijeni subjektivnu estetsku privlačnost svake od fotografija na skali od 1 do 7. Uključeno je ukupno 8 stručnjaka, 4 muškarca i 4 žene, starosti od 16 do 63 godine. u označavanju fotografija, bodovi su dati nezavisno. Prema uslovima eksperimenta, prije početka procesa bodovanja, svakom stručnjaku su prezentovane sve fotografije za početni pregled. Za provjeru konzistentnosti uzorka izvršena je korelaciona analiza čiji su rezultati prikazani u tabeli. 1.

Tabela 1. Parne korelacije ocjena različitih stručnjaka

Pokazalo se da je prosječna korelacija uzorka na nivou od 0,7, što omogućava treniranje neuronske mreže na takvim podacima i otprilike odgovara rezultatima drugih istraživača.

Opća šema algoritma

Sistem za prepoznavanje ljepote prima kao ulaz sliku koja sadrži frontalnu fotografiju lica osobe (slika 2).

Rice. 2. Šema rada algoritma za prepoznavanje ljepote lica

Prije pokretanja algoritma, pretpostavljamo da je lice na slici već ranije odabrano i da zauzima veći dio površine slike. Zatim, koristeći standardni Viola-Jones boosting klasifikator, koji je dio OpenCV biblioteke strojnog vida, odabiru se područja na licu koja odgovaraju desnom i lijevom oku, nosu i ustima.
Na osnovu ovih koordinata izračunavaju se glavne proporcije lica, koje se zatim koriste kao vektor karakteristika za neuronsku mrežu. Neuronska mreža se prvo obučava na ovim ulazima, koristeći ekspertske procjene kao ciljni uzorak, a zatim se može koristiti za prepoznavanje na novim podacima koje mreža ranije nije vidjela.

Ekstrakcija karakteristika

Uvjetno smo podijelili karakteristike koje smo identificirali u dvije grupe: omjer udaljenosti između odabranih ključnih tačaka i omjera pronađenih veličina lica.

Grupa karakteristika 1 prikazana je na sl. 3, lijevo: AB/CD, AC/BC, AD/BD, EC/ED, EC/AB, AC/AD, BC/BD. Grupa karakteristika 2 prikazana je na Sl. 3, desno: L/R, Mw/Mh, Nw/Nh, Mw/Nw, Mh/Nh. Konačni vektor karakteristika sastoji se od kombinovanih karakteristika obe grupe. Prije nego što se unesu u neuronsku mrežu, podaci su skalirani na .

Rice. 3. Izračunavanje vektora karakteristika iz odabranih ključnih tačaka na licu

Obuka neuronskih mreža

Kao neuronsku mrežu koja se može obučiti, koristili smo standardni višeslojni perceptron sa jednim skrivenim slojem koji sadrži 5 neurona u skrivenom sloju. Hiperbolička tangentna funkcija je korištena kao aktivacijska funkcija neurona u skrivenom i izlaznom sloju. Neuronska mreža je obučena metodom proširenog Kalmanovog filtera , , koja je jedna od najčešćih efikasne metode učenje drugog reda za neuronske mreže. Prije obuke uzorak je podijeljen na 2 dijela: obuku (110 primjera, 60% uzorka) i ispitivanje (70 primjera, 40% uzorka). Ishodi učenja prikazani su u tabeli. 2.

Tabela 2. Rezultati obuke neuronske mreže o problemu prepoznavanja ljepote

Vjerujemo da je rezultat korelacije od 0,5 na ispitnom uzorku koji nije korišten u obuci vrlo dobar za malu količinu informacija dostavljenih neuronskoj mreži kao karakteristike. Zapravo, neuronska mreža donosi odluku na temelju analize strukture kostiju lubanje, zanemarujući druge podatke koje osoba uzima u obzir prilikom rješavanja sličnog problema.
U budućnosti planiramo poboljšati algoritam proširenjem baze slika za trening, izdvajanjem novih ključnih tačaka na licu i uključivanjem detektora glatkoće kože u njega.

Originalni članak (naš): Černodub A.N., Paščenko Yu.A., Golovčenko K.A. Sistem neuronske mreže za određivanje privlačnosti lica osobe // XV Sveruska naučno-tehnička konferencija "Neuroinformatika-2013", Moskva, 21-25 januara 2013, str. 254 - 259.

Bibliografija

1. Kovač, F. J. Filozofija ljepote//Norman: University of Oklahoma Press. 1974.
2. Grammer K, Thornhill R. Ljudska (Homo sapiens) privlačnost lica i seksualna selekcija: uloga simetrije i prosječnosti. // J Comp Psychol, 1994. V. 108. br. 3. P. 233-242.
3. Rhodes G. Evolucijska psihologija ljepote lica // Annu. Rev. Psihol. 2006. V. 57. P. 199-226.
4. Sheib J.E., Gangestad S.W., Thornhill R. Privlačnost lica, simetrija i znakovi dobrih gena // Proc Biol Sci. 1999. 22. septembar; 266(1431). R. 1913-1917.
5. Phi maska ​​Hollanda E. Marquardta: Zamke oslanjanja na modele i zlatni omjer za opisivanje lijepog lica // Estetska plastična kirurgija, 2008. V. 32, br. 2. P. 200-208.
6. Aarabi, P., Hughes, D., Mohajer, K., Emami, M. Automatsko mjerenje ljepote lica // IEEE Međunarodna konferencija o sistemima, čovjeku i kibernetici, 710. oktobar 2001., Tucson, SAD. V. 4. P. 2644-2647.
7. Eisenthal Y., Dror G., Ruppin E. Atraktivnost lica: ljepota i mašina // Neural Computation, 2006. V. 18. No. 1. P. 119-142.
8. Gan J., Li L., Zhai Y. Duboko samouko učenje za predviđanje ljepote lica // Neurocomputing. DOI: 10.1016/j.neucom.2014.05.028
9. Grey D., Yu K., Xu W., Gong Y. Predviđanje ljepote lica bez orijentira // Computer Vision - ECCV 2010, Bilješke s predavanja iz računarstva, 2010, V. 6316/2010. P. 434-447.
10. Khaikin S. Neuralne mreže: kompletan kurs. M.: Williams, 2006.
11. Chernodub A.N. Obuka neuronskih mreža za klasifikaciju korištenjem proširenog Kalmanovog filtera: komparativna studija // Optical Memory and Neural Networks, 2014. Vol. 23, broj 2, str. 96-103.

Jasno je da je svaka osoba lijepa. Posebno devojke. Pogotovo neke. Posebno duša. Međutim, pitanje je koliko? Šta je mera lepote? Grams? Litara? Kilogrami? 90-60-90? Novi servis, koji je kreirao tim švajcarskih naučnika i programera iz laboratorije, analiziraće fotografiju za nekoliko sekundi i dati rezultat: “Ludo šarmantan!”. Ako budeš imao sreće.

Ovi momci iz laboratorije za prepoznavanje lica odradili su sjajan posao obučavajući umjetnu inteligenciju i razvijajući kriterije za ljepotu, kako mi to razumijemo. Odnosno, naučili su mašinu koja, gledajući Cindy Crawford, jasno shvaća da je ona ljepotica. A kada pogledate Baba Yagu, on će reći - "Pa, tako-tako." Općenito se čini da zadatak nije težak, ali kako možemo razlikovati Cindy Crawford od Baba Yage? Yes Easy. Ali podučavanje ovog računara nije bilo tako lako.

Ipak, ono što je urađeno zaslužuje veliku pohvalu. Sami programeri kažu da je tačnost programa 76%.

Malo sam testirao kako radi, i znaš šta? Zaista radi.

Na primjer, oduvijek sam sebi znao da nisam zgodan. Mislim, nemam lepo lice. Program je tako rekao. Kao, vaš put do podijuma je uređen, ali generalno, prilično ste dobri! Šarm!

Na glavnoj stranici usluge predlaže se da pokušate procijeniti fotografije drugih ljudi ili učitati svoje.

Sistem će procijeniti fotografiju na skali od šest tačaka i izdati približna starost lica na fotografiji.

I to je tačno! I nikad se ne zna, usluga laže! Prvo moraš probati tuđe, a onda povjeriti svoje, draga.

Ocene se nalaze na skali ispod fotografije i izgledaju ovako:

1. Hm... - pa tako-tako, možeš li se pomiriti? 🙂
2. OK - sve je ok, norme, ići će, jaki srednji seljak.
3. Lijepo - prilično nicho, čak i zujanje.
4. Vruće - pa, vau, sasvim čak i jako!
5. Zapanjujuće - nema veze, super!
6. Bogolik - zadivljujući, bogolik, model, ukratko!

Osvojio sam Hot, moja žena je božanstvena. Sitnica - ali lijepo)

Hajde da testiramo Baba Yagu.

Pa, vidiš, OK. U nekom smislu, tako-tako. Ne možeš je stvarno nazvati ružnom, zar ne? Oči su obojene i općenito, ispravne karakteristike lica i sve.

Kako se ljudi ne bi uznemirili, programeri upozoravaju da je ljepota čisto evaluativna i nejasna stvar, a različite zemlje ima različite kriterijume. Stoga, ne brinite ako vaša lična procjena ide lijevo i daje malo plave boje.

U svakom slučaju, na pragu smo univerzalne digitalizacije i potpunog prodora tehnologije u naše živote. Na vama je da li je ovo dobro ili loše.

Preuzmite za iPhone i Android:

1 bod
Nedostižna ivica užasa. Univerzalno zlo. Ako sanjate u noćnoj mori, moraćete da posetite psihijatra. Možda više puta.

2 poena
90-60-90
visina-težina-dob
Gusta i strašna stvar. Daje se prvom dolasku za bocu jeftinog piva, inače će se pokvariti do posljednjeg daha. Kao "žensko" se ne smatra.

3 boda
Siva, ružna, punašna djevojka koja nije imala sreće u životu sa svojim izgledom. Priča se da imaju seks.
Obično takve djevojke ili daju sa velikim naporom (zbog užasnih kompleksa), ili daju svim par drugarica kojima je to potrebno od njih.

4 poena
Obična seda devojka, nije popularna kod muškaraca. U ovom slučaju može biti i jedno i drugo normalna figura, ali ružan na licu, ili jednostavno previše pun. At u velikom broju alkohol će poslužiti, ali opet, ne svima. Zavođenje takvog problema nije, ali razmislite da li vam treba.

5 bodova
Ni riba ni živina. Ima ih na milione. 7 od 10 prolaznih djevojaka će pasti u ovu kategoriju. Takvu ženu nije sramota zavesti, ali nema se ni čime pohvaliti.
Standard. Sa takvim devojkama je najlakše uspostaviti "kontakt".

6 bodova
Ili jako njegovana 5-ka, ili samo zgodna djevojka koja se može zavesti i ovo će ostati u lijepom sjećanju. Obično su takve djevojke pogodne za dugoročne veze zbog svoje popustljivosti.
Zavesti takve nije veliki problem ali biće potrebno malo truda.

7 bodova
Prirodno lepa devojka. Sa dobrom figurom i lijepim licem. Popularan je među muškarcima i stoga postoji zaštitna barijera protiv očigledno neprihvatljivih ili neuspešnih muškaraca. Ovo je najkontroverznija kategorija među izvođačima. Ovdje mišljenja kolebaju i na manje i na manje velika strana. Općenito, zavođenje 7-ki ostaje u sjećanju u vrlo dobrim uspomenama.

8 bodova
Modni model. Prirodno nadaren izgledom i cool figure. Takve devojke su uglavnom dobro stojeće i imaju priliku da vode računa o svom izgledu. Procenat takvih devojaka je veoma mali među svima, ali pošto ste je zaveli, možete biti ponosni na to i znati da ste "jedna od najboljih". U većini slučajeva biće potrebno više od jednog sastanka da biste zaveli takvu devojku.

9 bodova
Ovo je tvoj ideal. I za svakoga to nije manje od 8 bodova, ali vam je utonulo u dušu. To je upravo ono o čemu sanjate. Takođe, veoma lepa devojka (7-8 poena) sa kojom se imaš dugoročnu vezu i ona je prava za tebe.
Zavođenje takve devojke je definitivno iznad standarda, pa ćete ovde morati da se potrudite.

10 bodova
Nedostižna ivica lepote i unutrašnjih kvaliteta devojke. Ako ste je upoznali, onda smatrajte da ste jedan od milion. Nema potrebe da zavodite, odmah ćete sve shvatiti sa njom.

Stranica Pretty Scale, koja nudi procjenu stepena ljepote ljudi po fotografiji, pokrenuta je prije sedam godina kao šala, ali se sada pojavila na vrhu rezultata pretraživanja engleskog Gugla i to je veoma zabrinjavajuće za neke korisnike. Strahuju da bi bezdušni algoritmi mogli povrijediti samopoštovanje ljudi koji su već pod pritiskom zbog standarda ljepote koje nameće društvo. Medialeaks je testirao Pretty Scale testirajući atraktivnost likova poput Deadpoola, Jokera i Pennywisea, a rezultati su bili pomalo iznenađujući.

Web stranicu Pretty Scale kreirao je 2011. pakistanski programer po imenu Aquil. U intervjuu za britanski The Sun kaže da je svoj kalkulator ljepote s rezultatima od 1 do 100 zamislio kao šalu, ali su neke njegove kolege prilično ozbiljno shvatile proučavanje njihovih lica pomoću matematičkih algoritama. Stoga je Aquil finalizirao kriterije evaluacije i nastavlja podržavati projekat.

Ima ljudi koji vjeruju u astrologiju, hiromantiju i druge stvari. Ljudi uvijek žele naučiti nešto o sebi od drugih. Zašto ne koriste moju stranicu za ovo, pomislio sam.

Trenutno sajt radi na sedam jezika, uključujući ruski. Njegovu "ocenu lepote" čine mnogi faktori, uključujući rezultate procene proporcija lica, njegove simetrije. Aquil kaže da je mnogo puta mijenjao algoritam kako bi se prilagodio različitim etničkim grupama, ali se još ne obavezuje da tvrdi da je sistem ocjenjivanja univerzalan.

Vremenom je test postao veoma popularan. Sada, napominje The Sun, na zahtjev Jesam li ružan? („Jesam li ružan?“) Google na engleskom jeziku to pokazuje na prvom mjestu. Oko 10.000 ljudi pogleda se u ogledalo Pretty Scale svakog mjeseca. A to je veoma zabrinjavajuće za aktiviste koji se protive nametnutom modna industrija standardi lepote.

Na primjer, Liam Preston, vođa body-pozitivne kampanje Be Real, kaže da stranica Aquila podržava nerealne ideje o ljepoti i time vrši pritisak na ljude koji ne žive u skladu sa standardima.

Zbog obilja "idealnih" lica i tijela na TV-u, u časopisima i na internetu, mnogi ljudi osjećaju nezadovoljstvo svojim izgledom, misle da ne mogu ići u korak s vremenom. I posljednje što nam treba je stranica koja nam govori da nismo dovoljno dobri. Ovo je zaista opasno za mlade, jer više od polovine njih već pati zbog izgleda.

Autorka ovog teksta pokušala je da se testira u Pretty Scale. To je vrlo lako uraditi. Dovoljno je odabrati jezički interfejs, navesti pol osobe koja se testira i učitati fotografiju sa računara ili snimiti sliku pomoću web kamere. Tada sistem traži da se podese osi simetrije. Slika se može naginjati držanjem tipke Shift.

Sljedeći korak je određivanje veličine očiju.

Takođe, pomerajući oznaku na ekranu, morate odrediti visinu čela, srednju liniju usta, liniju brade, širinu lica i nosa.

Nakon toga, sistem obrađuje podatke i daje rezultat.

Izgleda da je dobro. A šta se dešava ako pozovete sajt da proceni fotografiju Deadpoola, na kojoj on izgleda kao, kako je rekao njegov prijatelj Džek Hamer, „plod ljubavi avokada i odležanog smežuranog avokada“? Pričamo o ovoj slici.

Rezultat je iznenađujući. Izobličen transformacijom u mutanta, Deadpool je, prema sistemu, "veoma sladak".

Za sljedeći eksperiment, sistem je zamoljen da procijeni fotografiju Salme Hayek kada se pretvorila u vampira u filmu Od sumraka do zore.

Pa, prema Pretty Scale, ona izgleda dobro.

Šta je sa Džokerom Heatha Ledgera?

On je veoma sladak!

Još jedan test za klovna Pennywisea iz horor filma "It".

Evo ga - užasan, uprkos " savršen oblik lica."

Tvorac Pretty Scale priznaje da njegov algoritam procjenjuje samo matematičko savršenstvo lica, ne ulazeći u druge detalje. I samo osoba čije je lice savršeno simetrično i čije crte podjednako savršeno zadovoljavaju postavljene standarde, može postići svih 100%. Drugi kriterijumi se ne uzimaju u obzir.

Na web stranici Pretty Scale svako može pokušati sebe ocijeniti u smislu matematičke ljepote. Dovoljno je imati fotografiju na kojoj se jasno vidi lice ili web kamera. Upozoravamo sve one koji žele da pristupe testu da se fotografija i rezultati njene analize ne čuvaju i nisu dostupni javnosti. Stranica također navodi da su rezultati zasnovani na složenoj matematičkoj analizi koju je izvršio kalkulator ljepote slijepih lica i da mogu biti pogrešni.

Istovremeno, engleska verzija stranice sadrži još jedno upozorenje: “Molim vas, nemojte počinjati ako imate nisko samopoštovanje ili probleme s povjerenjem.”

Kao i kreator Pretty Scale, nigerijski fotograf je bio siguran da ne radi ništa loše kada je na Instagramu objavio fotografiju veoma lijepe crne djevojke. Slika je autoru donijela mnogo lajkova, a petogodišnjoj manekenki - slavu sebe lijepa djevojka u svijetu. Ali uskoro.

IN U poslednje vreme kontaktiranje fotografa je općenito opasno. Ni titula prve dame nije spasila Melanju Tramp od loše slike. Supruga predsjednika Sjedinjenih Država, da je publika sumnjala da li je ona osoba.