Оценка привлекательности женского лица алгоритмами искусственного интеллекта

Привлекательность женского образа является важным фактором социальных взаимодействий и широко изучается в психологии и неврологии. Недавно учёные решили выяснить, может ли интеллектуальная машина изучать и точно предсказывать привлекательность лица на основе объективных правил.

В какой-то момент своей жизни мы часто чувствуем близость с незнакомцем. Человеческий разум автоматически определяет пропорции лица, несмотря на отсутствие точного определения этого понятия. Специалисты во многих сферах обсуждают эту концепцию, потому что её можно использовать для множества целей, включая рекламу, индустрию красоты, кино, анимацию (в том числе игровую) и др.

В дополнение к понятию пропорций лица, существует также понятие привлекательности, которое часто путают с первым. Хотя культура, регион и раса влияют на привлекательность, это, безусловно, субъективное понятие - в то время как пропорции лица поддерживают привлекательность, они также подразумевают некую усреднённость.

Наше понимание красоты уходит корнями в историю человечества с тех пор, как мы себя помним, что привело нас к замечательным достижениям сегодня. Учёные справедливо предположили, что между красотой лица и естественными законами природы должна существовать взаимосвязь.

Кроме того, растёт интерес к практическому применению рейтинга привлекательности женских и мужских образов в различных областях, таких как маркетинг, реклама и индустрия красоты. Используя интеллектуальные алгоритмы и уже существующие изображения, исследователи могут разрабатывать модели, которые предлагают высокую точность и достоверность для высокого рейтинга, позволяя специалистам принимать обоснованные решения на основе объективных данных. В целом область оценки привлекательности лиц постоянно развивается, проводятся новые исследования и разработки для повышения точности и практического применения моделей.

Компьютерные инструменты уже давно традиционно используются для определения наиболее красивого и пропорционального лица. Согласно статистическим исследованиям, самое обычное лицо было более привлекательным для обывателей. Наибольшим достижением в приближении человеческого восприятия к машинному стало развитие методов компьютерного зрения. Эти методы имеют множество аспектов и важны во многих отношениях. Одно из явных измерений, признаков, в различных исследованиях рассматривалось с 4-х сторон. В первом типе признаков геометрические и целостные характеристики разделены (например, причёска или цвет кожи). Из-за того, что целостные измерения могут изменяться в зависимости от возраста и модификации, геометрические измерения более надёжны. Второй тип характеристик, на основе которых строятся модели ориентиров, показывает, что добавление ориентиров повышает точность результатов. Существует автоматизированная система выделения признаков, которая постоянно помогает в получении результатов, поскольку в наши дни большинство исследований требуют ручной коррекции нескольких моментов, и последнее - это влияние каждого признака на вывод, который считается одинаковым во многих исследованиях. Тип нейронной сети также важен, поскольку в последние годы активно используются контролируемые и наполовину управляемые нейронные сети. За последние годы область искусственного интеллекта достигла значительного прогресса, получив применение в широком спектре областей, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и прогнозное моделирование. Чтобы повысить производительность этих приложений, исследователи разработали новые алгоритмы и методы, многие из которых основаны на машинном обучении. Но, несмотря на большое количество исследований в этой области, все ещё существует огромная разница в оценке красоты человеком и машиной. Результаты многих недавних исследований подтверждают идею о том, что привлекательность в значительной степени определяется данными и не зависит от воспринимающего. В этом случае методы анализа паттернов были бы полезны для анализа красоты.

Учитывая, что в различных областях, таких как маркетинг, моделирование и т.д., выбор людей с большей привлекательностью может помочь привлечь больше аудитории, разработчики программы представили оптимизационную модель для прогнозирования качества с использованием анализа конкретных примеров с использованием MATLAB. Результаты экспериментов показали, что предложенный подход превосходит другие современные подходы к проектированию архитектуры классификаторов.

В новом исследовании анализ был сосредоточен конкретно на чертах лица женщин. Авторы извлекли соответствующие ориентиры на основе геометрических атрибутов пула из 90 женских лиц, которые были широко признаны и признаны красивыми. В попытке повысить эффективность предлагаемой модели и расширить её возможности по определению рейтинга привлекательности лица, они предприняли сознательные усилия по выбору изображений из разных этнических групп. Кроме того, стоит отметить, что эта модель была специально разработана для обучения как на фронтальных, так и на боковых видах лиц, считающихся привлекательными. Этот подход позволил получить более полное представление об объективных правилах, регулирующих лояльность, тем самым повысив производительность и надёжность алгоритмов моделирования для системы искусственного интеллекта. Такой подход позволил обеспечить меньшую нагрузку на сервера дата-центра, которые занимались обработкой результатов машинного зрения

Учитывая, что идентификация таких критериев на индивидуальной основе может привести к ошибкам и задержкам в распознавании, была разработана интеллектуальная система, основанная на обучающих алгоритмах и уже существующих изображениях привлекательных женщин. Прогнозирование привлекательности лица с использованием машинного обучения выявляет человеческие психофизические предубеждения. Использовались ориентиры лица и традиционные дескрипторы изображений с машинным обучением для прогнозирования привлекательности. Эта система, как доказано, смогла обеспечить высокую точность и в значительной степени подтверждает способность объективно измерять женскую красоту средствами компьютерного программного обеспечения.