Programa veido patrauklumui nustatyti. Profesionalaus nuotraukų vertinimo kriterijai arba kaip įvertinti savo nuotrauką

„Mano šviesa, veidrodis! pasakyk
Taip, pasakyk visą tiesą:
Ar aš mieliausias pasaulyje,
Visi skaistalai ir baltesni?

A.S. Puškinas

Stebuklingi pasakų dalykai pamažu realizuojami tikrovėje pasitelkus naujas technologijas ir mokslo atradimus. Jau diegiami ir aktyviai naudojami tokie įrenginiai kaip skraidantis kilimas (aviacija), vaikščiojantys batai (automobiliams), obuolys ant sidabrinės padėklo (netbook su internetu), rutulys, rodantis kelią (GPS navigatorius) ir kiti reikalingi dalykai. „Pasakoje apie mirusią princesę ir septynis bogatyrus“ minimą žmogaus veido grožio vertinimo sistemą bandėme įgyvendinti metodais. dirbtinis intelektas ir mašininį matymą, nes manome, kad epigrafo autorius iš tikrųjų turėjo omenyje planšetinį kompiuterį su priekine kamera ir specialia įdiegta programine įranga.

Klausimas, kas daro žmogaus veidą patrauklų, yra fiziologų, biologų, filosofų, meno istorikų ir specialistų tyrinėjimų objektas. plastinė operacija ilgam laikui. Dabar jau laikoma nusistovėjusiu faktu, kad žmonės, išskyrus individualūs pageidavimai o įtakos turi ir bendrieji biologiškai motyvuoti grožio vertinimo principai. Tarp galimų kandidatų į tipiniai ženklai fiziologai išskiria veido bruožų simetriją, skirtumą tarp veido atvaizdo ir didelio žmonių skaičiaus vidutinio veidų vaizdo, veido proporcijų atitikimą „aukso pjūviui“ ir tt tokius veido bruožus. yra atsparesni mutacijoms ir ligoms, o kita vertus, simetriškesnių veido bruožų žmonės, vertindami savo nuotraukas ekspertams, sulaukia aukštesnių grožio įvertinimų.

AT pastaraisiais metais Pasirodė keletas novatoriškų darbų apie grožio atpažinimo kompiuterines sistemas, pagrįstas mašininio matymo sistemomis ir mokomaisiais klasifikatoriais. Šiuos darbus galima vertinti kaip bandymą robotinėms sistemoms suteikti galimybę „pamatyti gražų“. Ženkluose naudojamos veido bruožų proporcijos, o pagrindiniai veido taškai parenkami rankiniu būdu. Be proporcijų, požymiams išgauti buvo taikomas ir pagrindinių komponentų metodas. Grožio atpažinimo užduotyje buvo naudojami gilieji neuroniniai tinklai.

Sukūrėme automatinę grožio vertinimo sistemą, pagrįstą pagrindinių veido taškų išryškinimo metodu, naudojant OpenCV mašininio matymo biblioteką ir neuroninį tinklą, apmokėme atlikti tikslinę užduotį, remdamiesi ekspertų vertinimo duomenimis, ir atlikome eksperimentinį jos kokybės įvertinimą. dirbti.

Vaizdų duomenų bazė mokymams

Surinkome savo vaizdų duomenų bazę, kurią sudaro 180 jaunų moterų veidų nuotraukų, nuotraukos paimtos iš atvirų šaltinių. Priekinėje projekcijoje buvo parinktos veidų nuotraukos su neutralia veido išraiška, be akinių ir papuošalų. Kad pavyzdys būtų reprezentatyvus, į duomenų bazę stengėmės įtraukti ir gražių, ir bjaurių veidų pavyzdžių (1 pav.).

Ryžiai. 1. Veidų nuotraukos iš vaizdų duomenų bazės pavyzdys

Skirtingai nei darbe, surinktoje duomenų bazėje yra įvairių rasių, odos spalvų moterų nuotraukos, kurių amžius svyruoja nuo 18 iki 35 metų. Surinkus vaizdus, ​​ekspertų grupės buvo paprašyta įvertinti kiekvienos nuotraukos subjektyvų estetinį patrauklumą skalėje nuo 1 iki 7. Iš viso dalyvavo 8 ekspertai, 4 vyrai ir 4 moterys nuo 16 iki 63 metų amžiaus. ženklinant nuotraukas.balai buvo skiriami savarankiškai. Pagal eksperimento sąlygas, prieš pradedant vertinti balus, kiekvienam ekspertui buvo pateiktos visos nuotraukos pirminei peržiūrai. Mėginio nuoseklumui patikrinti buvo atlikta koreliacinė analizė, jos rezultatai pateikti lentelėje. vienas.

1 lentelė. Įvairių ekspertų vertinimų porinės koreliacijos

Paaiškėjo, kad vidutinė imties koreliacija yra 0,7, o tai leidžia apmokyti neuroninį tinklą tokiais duomenimis ir maždaug atitinka kitų tyrėjų rezultatus.

Bendra algoritmo schema

Grožio atpažinimo sistema kaip įvestį gauna vaizdą, kuriame yra priekinė žmogaus veido nuotrauka (2 pav.).

Ryžiai. 2. Veido grožio atpažinimo algoritmo veikimo schema

Prieš pradėdami algoritmą, darome prielaidą, kad veidas vaizde jau buvo pasirinktas anksčiau ir užima didžiąją vaizdo ploto dalį. Tada naudojant standartinį Viola-Jones padidinimo klasifikatorių, kuris yra OpenCV mašininio regėjimo bibliotekos dalis, parenkamos veido sritys, atitinkančios dešinę ir kairę akis, nosį ir burną.
Remiantis šiomis koordinatėmis, apskaičiuojamos pagrindinės veido proporcijos, kurios vėliau naudojamos kaip neuroninio tinklo ypatybių vektorius. Neuroninis tinklas pirmiausia apmokomas naudojant šias įvestis, naudojant ekspertų įvertinimus kaip tikslinį pavyzdį, o tada gali būti naudojamas atpažinti naujus duomenis, kurių tinklas anksčiau nematė.

Funkcijų ištraukimas

Nustatyti požymius sąlyginai suskirstėme į dvi grupes: atstumų tarp pasirinktų kertinių taškų ir rastų veido dydžių santykius.

1 funkcijų grupė parodyta fig. 3, kairėje: AB/CD, AC/BC, AD/BD, EC/ED, EC/AB, AC/AD, BC/BD. 2 funkcijų grupė parodyta fig. 3, dešinėje: K/R, Mw/Mh, Š/Š, Mw/Nw, Mh/Nh. Galutinį bruožų vektorių sudaro abiejų grupių kombinuoti požymiai. Prieš pateikiant juos į neuroninį tinklą, duomenys buvo pakeisti iki .

Ryžiai. 3. Požymių vektorių apskaičiavimas iš pasirinktų pagrindinių veido taškų

Neuroninių tinklų mokymas

Kaip treniruojamą neuronų tinklą, mes naudojome standartinį daugiasluoksnį perceptroną su vienu paslėptu sluoksniu, kuriame paslėptame sluoksnyje yra 5 neuronai. Hiperbolinė tangento funkcija buvo naudojama kaip neuronų aktyvavimo funkcijos paslėptuose ir išvesties sluoksniuose. Neuroninis tinklas buvo apmokytas išplėstiniu Kalmano filtro metodu , kuris yra vienas iš labiausiai veiksmingi metodai antros eilės mokymasis neuroniniams tinklams. Prieš mokymą imtis buvo padalinta į 2 dalis: mokymas (110 pavyzdžių, 60% imties) ir egzaminas (70 pavyzdžių, 40% imties). Mokymosi rezultatai pateikti lentelėje. 2.

2 lentelė. Neuroninių tinklų mokymo apie grožio atpažinimo problemą rezultatai

Manome, kad 0,5 koreliacijos rezultatas iš tyrimo imties, kuris nebuvo naudojamas mokymuose, yra labai geras mažam informacijos kiekiui, teikiamam į neuroninį tinklą kaip savybes. Tiesą sakant, neuroninis tinklas priima sprendimą remdamasis kaukolės kaulų struktūros analize, ignoruodamas kitus duomenis, į kuriuos žmogus atsižvelgia spręsdamas panašią problemą.
Ateityje planuojame tobulinti algoritmą, praplėsdami treniruotėms skirtą vaizdo bazę, išgaudami naujus pagrindinius veido taškus, įtraukdami į jį odos lygumo detektorių.

Originalus straipsnis (mūsų): Černodubas A.N., Pashchenko Yu.A., Golovchenko K.A. Neuroninių tinklų sistema, skirta asmens veido patrauklumui nustatyti // XV visos Rusijos mokslinė ir techninė konferencija „Neuroinformatika-2013“, Maskva, 2013 m. sausio 21-25 d., p. 254–259.

Bibliografija

1. Kovach, F. J. Grožio filosofija//Norman: University of Oklahoma Press. 1974 m.
2. Grammer K, Thornhill R. Žmogaus (Homo sapiens) veido patrauklumas ir seksualinė atranka: simetrijos ir vidutiniškumo vaidmuo. // J Comp Psychol, 1994. V. 108. Nr. 3. P. 233-242.
3. Rhodes G. Evoliucinė veido grožio psichologija // Annu. Rev. Psichologas. 2006. V. 57. P. 199-226.
4. Sheib J.E., Gangestad S. W., Thornhill R. Veido patrauklumas, simetrija ir gerų genų užuominos // Proc Biol Sci. 1999 rugsėjo 22 d.; 266(1431). R. 1913-1917 m.
5. Holland E. Marquardt's Phi Mask: Pitfalls of Relying on Fashion Models and the Golden Ratio to Describe a Beautiful Face // Estetinė plastinė chirurgija, 2008. V. 32, Nr. 2. P. 200-208.
6. Aarabi, P., Hughes, D., Mohajer, K., Emami, M. Automatinis veido grožio matavimas // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 710 October 2001, Tucson, USA. V. 4. P. 2644-2647.
7. Eisenthal Y., Dror G., Ruppin E. Facial Attractiveness: Beauty and the Machine // Neural Computation, 2006. V. 18. Nr. 1. P. 119-142.
8. Gan J., Li L., Zhai Y. Gilus savamokslis mokymasis veido grožio prognozavimui // Neurocomputing. DOI: 10.1016/j.neucom.2014.05.028
9. Gray D., Yu K., Xu W., Gong Y. Numatyti veido grožį be orientyrų // Kompiuterinis matymas – ECCV 2010, Informatikos paskaitų užrašai, 2010, V. 6316/2010. P. 434-447.
10. Khaikin S. Neuroniniai tinklai: visas kursas. M.: Williamsas, 2006 m.
11. Černodubas A.N. Neuroninių tinklų mokymas klasifikuoti naudojant išplėstinį Kalmano filtrą: lyginamasis tyrimas // Optinė atmintis ir neuronų tinklai, 2014. t. 23, 2 laida, 96-103 p.

Akivaizdu, kad kiekvienas žmogus yra gražus. Ypač merginos. Ypač kai kurie. Ypač siela. Tačiau kyla klausimas, kiek? Kas yra grožio matas? Gramai? Litrų? Kilogramai? 90-60-90? Naujoji paslauga, kurią sukūrė Šveicarijos mokslininkų ir programuotojų komanda iš laboratorijos, per kelias sekundes išanalizuos nuotrauką ir pateiks rezultatą: „Beprotiškai žavinga!“. Jei tau pasiseks.

Šie vaikinai iš veido atpažinimo laboratorijos puikiai atliko dirbtinio intelekto lavinimą ir grožio, kaip mes suprantame, kriterijus. Tai yra, jie išmokė mašinos, kuri, žiūrėdama į Cindy Crawford, aiškiai supranta, kad ji yra gražuolė. Ir kai pažvelgsi į Baba Yaga, jis pasakys – „Na, taip ir taip“. Apskritai užduotis atrodo nesunki, bet kaip atskirti Cindy Crawford nuo Baba Yaga? Taip Lengvai. Tačiau išmokti šio kompiuterio nebuvo taip paprasta.

Nepaisant to, tai, kas buvo padaryta, nusipelno didelio pagyrimo. Patys kūrėjai teigia, kad programos tikslumas siekia 76%.

Aš šiek tiek išbandžiau, kaip tai veikia, ir žinote ką? Tai tikrai veikia.

Pavyzdžiui, aš pati visada žinojau, kad nesu išvaizdi. Aš neturiu gražaus veido. Programa taip pasakė. Kaip, tavo kelias į podiumą užsakytas, bet apskritai tu esi gana geras! Žavesys!

Pagrindiniame paslaugos puslapyje siūloma pabandyti įvertinti svetimas nuotraukas arba įkelti savo.

Sistema įvertins nuotrauką šešių balų skalėje ir išduos apytikslis amžius veidai nuotraukoje.

Ir tai teisinga! Ir niekada negali žinoti, paslauga meluoja! Pirmiausia turite išbandyti kažkieno kitą, o tada patikėti savo, brangioji.

Įvertinimai yra po nuotrauka esančioje skalėje ir atrodo taip:

1. Hmm... - Na, taip ir taip, ar gali susitvarkyti? 🙂
2. Gerai - viskas gerai, normos, tai eis, stiprus vidurinis valstietis.
3. Gražu - gana nicho, todėl net zvimbi.
4. Karšta - na, oho, gana net labai!
5. Nuostabu – nieko, super!
6. Dieviškas – stulbinantis, dieviškas, modelis, trumpai tariant!

Aš laimėjau Hot, mano žmona yra dieviška. Smulkmena - bet gražu)

Išbandykime „Baba Yaga“.

Na, matai, gerai. Tam tikra prasme taip ir taip. Jūs tikrai negalite jos vadinti negražia, tiesa? Akys yra tamsintos ir apskritai tinkamos savybės ir visa kita.

Kad žmonės nesinervintų, kūrėjai perspėja, kad grožis yra grynai vertinamasis ir neaiškus dalykas. skirtingos salys turi skirtingus kriterijus. Todėl nesijaudinkite, jei jūsų asmeninis įvertinimas nukrypsta į kairę ir suteikia šiek tiek mėlynos spalvos.

Bet kuriuo atveju esame ant visuotinio skaitmeninimo ir visiško technologijų įsiskverbimo į mūsų gyvenimą slenksčio. Ar tai gerai, ar blogai, priklauso nuo jūsų.

Atsisiųskite „iPhone“ ir „Android“:

Pirmas dalykas, į kurį atkreipiame dėmesį, yra siluetas ir proporcijas.
Galbūt tai yra svarbiausia kuriant įvaizdį.
Kiekvienas žmogus turi skirtingą figūros tipą, ir kiekvienas tipas turi savo siluetus.
Siluetas – figūros kontūrai su drabužiais.
Atitinkamai, žinant jo figūros privalumus ir trūkumus,
galime pritaikyti prie drabužių silueto.
Neatskiriamai susiję su siluetu ir proporcijomis -
tai drabužių horizontalių padalų ilgių santykis
vienas kitam ir bendram augimui.
Čia galioja „aukso pjūvio“ dėsnis, t.y. harmoningi deriniai suvokiamas mūsų akimis.
"Auksinis santykis" aukso pjūvis, padalijimas į kraštutinį ir vidutinį santykį) -
ištisinio dydžio padalijimas į dvi dalis tokiu santykiu, kad
mažesnė dalis yra skirta didesnei, kaip didesnė - visumai.

Kad būtų aiškiau, pažvelkime į pavyzdį.

Kairiajame paveikslėlyje bendras palaidinės ilgis ir kelnių ilgis yra susietas su 1:1,
tie. Palaidinės ilgis maždaug lygus kelnių ilgiui.
AT šis pavyzdysšis suvokimas išlyginamas dėl tos pačios spalvos palaidinės ir
kelnes. Vizualiai akis tai suvokia kaip nepakankamą kojų ilgį.
Kaip tai galima ištaisyti? Pridėkite kulną ir paryškinkite juosmenį diržu.
Ant teisingas paveikslas proporcijos harmoningos.

Taigi, grįžkime prie išvaizdos vertinimo algoritmo.
Antrasis yra kojos, tiksliau, jo apatinė dalis: avalynė, jo spalva ir forma.

Forma turi derėti prie bendro silueto.
Batų spalva turėtų kažkaip "padėti galą". bendras būdas,
kad jis būtų harmoningas užbaigimas.
Jei lauke vasara, o batai atveria kojas,
tuomet tikrai atkreipsime dėmesį į išpuoselėtą odą ir nagus.

Trečias yra galva, kirpimas, plaukai.

kare-bob kirpimas

Nereikia nė sakyti, kad labiausiai geriausia šukuosena yra švari galva.
Čia taip pat svarbu atkreipti dėmesį į plaukų ilgį.
Jis turėtų būti proporcingas bendram žmogaus ūgiui, įskaitant kulno aukštį. Kodėl tiek daug žmonių ignoruoja šį faktą?
Čia grįžtame prie pirmojo punkto apie proporcijas.

Ketvirtasis yra veidas.

Visų pirma, kiti pastebi odos būklę,
o paskui visa kita. Svarbiausia yra bendras gerai prižiūrimo įspūdis,
o ne pats makiažas ir jo subtilybės.

Ir galiausiai, mes einame į penktą tašką vertinant išvaizdą - tai yra rankos.
Rankos visų pirma išduoda mūsų amžių
o odos būklė čia daug svarbesnė nei madinga spalva lakas pas mus
manikiūras. Žinoma, svarbus ir jų bendras prižiūrėjimas bei švara.
Reikėtų pažymėti, kad optimalus ilgis ataugęs nagas - 3-4 mm,
o seksualiausia nagų lako spalva yra ta, kuri dera prie drabužių spalvos.
Ir atminkite, kad ne tik jūs vertinate kitus, bet ir jie vertina jus.
Ir šie penki paprasti patarimai padėti jums visada atrodyti 100%.

Anglai sako: „Rankos yra tai, kas išskiria tikra ponia iš paprastos moters

Nepriklausomai nuo to, ar vyras vedęs, ar gyvena laukinį gyvenimą, jis visada vertina jį supančias moteris. Tokia jau gamta – myli akimis. Būdami vyrų kompanijose tikriausiai girdėjote tokias frazes: „Štai mūsų naujas darbuotojas, nieko panašaus, solidus septynetas“, „Vankos žmonai, žinoma, trejetas“…

Galite apytiksliai atspėti, kas turima omenyje, tačiau patrauklumo skalė nuo 1 iki 10 turi tam tikrą reikšmę. Atkreipkite dėmesį, kad kiekvienas vyras turi savo idealus ir grožio idėjos. Vienam jis yra "iki 9", kitam - "iki 4".

Jie sako, kad šį mastą davė pikapų menininkai (vyrai, kurie domisi kiekybiniu moterų įviliotų į lovą rodikliu) ir tarp. normalūs vyrai turi švelnesnį dekodavimą. Redakcija "Taip paprasta!" nusprendė pasakyti, ką reiškia šie balai. Dėl to nereikėtų įsižeisti vyrų, nes moterys vertina ir priešingos lyties atstovus. Bet apie tai plačiau kitą kartą.

Grožio vertinimas

Nuo 1 iki 3 - negražu

Tai reiškia, kad moteris turi rimtų arba rimtų fizinių trūkumų psichiniai sutrikimai. Tokios moterys linkusios antsvorio, odos problemos, reti plaukai ir blogi dantys. Tai gali būti dėl genetikos arba dėl traumų ir sveikatos problemų, besaikio rūkymo ir alkoholio vartojimo.

Bet mes tai sutvarkysime. Jei išvaizdos niekaip nepavyksta pakoreguoti be rimtų investicijų ir plastinių operacijų, reikia padirbėti su savo charakteriu ir asmenybe. Tokios moterys taip pat turi daug sėkmingų santuokų, nes vyras turėtų ne tik pamatyti etiketę, bet ir jausti dvasinį komfortą.

©DepositPhotos

4 - paprastas

Vyrų nuomone, tokios moters negalima vadinti negražia, bet ir gražia ar miela. Ji turi paprasta išvaizda be jokių išskirtinių savybių. Tačiau jei tokia mergina yra gana protinga ir įdomi, ji gali tapti užkariautoja. vyriškų širdžių. Jums tereikia dirbti su savo pristatymu ir stiliumi. Galbūt, norint pasiekti naują lygį, trūksta vienos detalės.

©DepositPhotos

5 - vidutinis

Tai moteris, kuri atrodo kaip visos kitos. Pavyzdžiui, jis dėvi tokį patį kirpimą ir drabužius kaip dauguma, tikrai nesivargina stiliaus ir individualumo pasireiškimo. Ji gali turėti geras kūnas ir veidas, bet ji niekuo neišsiskiria iš minios. Bet pas tinkama priežiūra jai pačiai gali pasisekti su vyrais. Suvilioti tokią moterį nėra gėda, bet ir nėra kuo pasigirti.

©DepositPhotos

6 - prižiūrėtas, mielas

Kalbant apie natūralų grožį, šios moterys nėra parašytos gražuolės. Tačiau jos moka pabrėžti savo dorybes, kurios vyrus žavi. Besišypsanti, graži, ji žino, ką vyras nori matyti ir išgirsti. Jis pats supranta, kad yra geriau, bet malonu su ja leisti laiką. Tokios moterys dažniausiai yra paklusnios ir valingos ilgalaikiai santykiai. Labai dažnai vyrai, kurie vedė laukinį gyvenimą ir vieną po kitos keitė gražuoles, veda tokias nepretenzingas, bet mielas moteris.

©DepositPhotos

7 - mielas

Tai merginos, turinčios gerus natūralius duomenis. Tam tikromis aplinkybėmis jie gali atrodyti gražiai ar net karšti. Galima sakyti, kad tai moterys, kurių kūną vyrai vertina aštuonetu, o veidą – šeštu. Su geru makiažu ir graži suknelėŠios moterys gali pasukti vyrui galvą. Stipriosios lyties atstovai yra godūs savo žavesiui ir nevengia tokių dalykų demonstruoti prieš savo draugus.

©DepositPhotos

8 - tikrai gražus

Tai moteris, kuri patinka daugumai vyrų. Ji turi tam tikrą žavesį, į ją norisi žiūrėti, malonu į ją žiūrėti. Tačiau ji nededa daug pastangų. Kitaip tariant, tai moterys, kurios, be teisingi bruožai veidas ir gera figūra, taip pat yra potraukis, kuris taip žavi vyrus. Jie visada turi daug gerbėjų, o tai dar labiau skatina vyrų norą susitikti.

©DepositPhotos

9 - akinamai gražus

Tai moteris su ryškia išoriniai duomenys, kuri net ir be makiažo išsiskiria iš kitų dailiosios lyties atstovių. Jie dažnai vadinami seksualiais. Tarp jų yra daug žinomų moterų: Monica Bellucci, Ornella Muti, Angelina Jolie... Vyrai žavisi tokiu grožiu ir jiems visiškai nerūpi šių jaunų damų vidinis turinys, jų praeitis ir požiūris į gyvenimą. Jie trokšta juos turėti, svajoja apie juos ir daro neapgalvotus veiksmus.

Tačiau tokiame grožyje yra nugaros pusė. Labai dažnai tokios moterys būna nelaimingos, nors ir maudosi džentelmenų dėme. Juk į juos žiūrima tiesiog kaip į etiketę, visiškai neįsiklausant į jų norus.