网络投票 拉票 人工智能技术：相貌越娘长相越高

人工智能应用已被普遍使用于相片/美颜视频和颜值打分上，但其中在的得分体制应用的也是人们拟定的标准，基本来自于一些心理学知识和生理科学研究。假如让 AI 自主了解人们长相的实际意义，大家是否会获得更快的实际效果？

近期，来源于 ObEN 的分析工作人员就对 AI 眼里的「美」来了科学研究，人工智能技术的分辨看上去证实了一些流派的基础理论：相貌越男性化长相越高；在头发颜色层面，男士黑头发最好是、女士金色头发最好是。

值得一提的是，ObEN 是一家坐落于美国硅谷的菲律宾华人初创公司，前一阵还因在央视春晚发布虚拟主持人而名噪一时。

图 1：在每一个图象对中网络投票 拉票，哪张（左或右）更有诱惑力？实体模型获取与诱惑力有关的正脸/消极特点，并在不一样的真实身份中间生成特殊的高級脸部特点。在每一个实例中，左侧是初始图象，右侧是生产加工后的图象（从左往右：小鼻子/大鼻头网络投票 拉票，男性特征/男性化，未画妆/已画妆，年青/年老）。学者根据用户行为分析进一步调研和认证了容貌的界定。

大家的人气针对社会实践活动的许多层面都是有关键危害，从两性关系挑选到招骋，再到人际交往全过程中，长相全是关键性的原因之一。脸部更具有诱惑力的人可以取得大量的相亲机遇，而与她们幽会的人还可以得到大量的幸福感。社会发展针对美丽的追求完美正越来越更加偏激，欠缺诱惑力的人也许会遭遇工作压力。Cash 等人的研究表明，诱惑力高些的人更很有可能寻找工作中，嫌疑人的演技乃至能危害到大法官的决策。

好多个时代至今，针对脸部美好的科学研究造成了心理学专家、思想家和造型艺术学者的兴趣爱好，在其中大部分人关注人们的认知。美是什么？心理学专家根据调研多种因素来尝试回应这个问题。从对称性和平均，到人格特质，再到两性关系异型，各种各样基础理论不一而足。

虽然这事已在心理学知识界拥有普遍的科学研究网络投票 拉票，但电子计算机针对美会出现怎样的了解？伴随着数码照相机和社交媒体的普及化，图象在社会发展中拥有大量运用，各种各样美肤技术性五花八门，在其中大部分取决于之前的心理学知识发觉。在其中的关键思路是剖析低等几何图形脸部特点（如样子比、对称性、纹路），随后运用人工智能算法如svm算法、K-近邻（K-NN）开展图像分类和美肤预测分析。也是有优化算法以获取部分二值实体模型（LBP）和 Gabor 等特点的监管方法练习全自动得分器，在练习具体内容中，针对美好的得分是由人力评选的。

图 2：文中方式概述。

文中沒有应用根据心理学知识发觉的低等脸部几何图形特点，反而是明确提出了一种有关脸部特点（如眉毛形状、鼻部尺寸、头发的颜色）与脸部诱惑力中间关联性的新科学研究。该科学研究遭受 Leyvand 等人的启迪，她们觉得高級脸部特点在容貌评定中起着关键功效。文中的科学研究遭受互联网大数据发生爆炸和深度神经网络实体模型市场前景的推动。如下图 2 所显示，学者最先布署了一个深层卷积神经网络来开展脸部特点评定。随后依据2个带有真正图象的大中型数据科学研究高級脸部特点和容貌中间的关联性，再依据统计分析結果挑选与容貌有关的脸部特点。学者进一步将其結果与心理学知识发觉联络起來，并探讨其不同点。最终，将以上选择的脸部特点与生成对抗网络紧密结合，以转化成装饰后的图象。装饰图象展现出吸引人的实际效果，认证了文中科学研究及其以前心理学知识科学研究的精确性。

文中关键奉献如下所示：

• 应用在2个标着长相成绩的大中型真正数据上练习的深层 CNN 来获取脸部特点。

• 此次明确提出用定量分析方式客观性地剖析容貌和脸部特点中间的关联性，并依据数据统计挑选具备吸引的特点。

• 认证了目前的有关美好的心理学知识科学研究，并发觉了新的方式。

• 将这种脸部特点与 GAN 紧密结合，转化成了容貌的图象，随后对 10000 个数据信息点的客户开展调研，以认证結果。

毕业论文：Understanding Beauty via Deep Facial Features

毕业论文详细地址：https://arxiv.org/abs/1902.05380#p#分页标题#e#

引言：有关美好的定义，思想家和心理学专家早已争执了好多个新世纪，但大部分界定是主观性和形而下的，欠缺精确性、客观性和扩展性。在文中中，大家根据互联网大数据明确提出了一种有关发掘脸部特性的容貌界定的新奇科学研究，尝试以定量分析的形式客观性地叙述美。大家最先布署深层卷积神经网络来获取脸部特点，随后在2个标着长相成绩的大中型数据上科学研究哪些特点与诱惑力中间的关联性。大家不但根据统计分析显著性检验发觉了美好的密秘，大家的探究结论也符合实际目前的社会心理学科学研究，比如小鼻子、颧骨高和女人气质较为有诱惑力。大家根据生成对抗网络进一步运用这种高級表现来建立初始图象。生成后的容貌实际效果引人注意，而且借助对 10，000 个数据信息点的客户开展调研获得了应用统计学上站得住脚的认证。