Десятибалльная шкала оценки женской внешности. Онлайн-тест определяет красоту лица по формулам. Мы проверили Пеннивайза, Джокера и Дэдпула и сильно удивились

«Свет мой, зеркальце! скажи
Да всю правду доложи:
Я ль на свете всех милее,
Всех румяней и белее?»

А.С. Пушкин

Волшебные вещи из сказок мало-помалу реализуются в настоящей реальности за счет использования новых технологий и научных открытий. Уже реализованы и активно применяются такие девайсы как ковер-самолет (авиация), сапоги-скороходы (автомобили), яблочко на блюдечке (нетбук с интернетом), клубочек который показывает дорогу (GPS-навигатор) и другие нужные вещи. Мы попытались реализовать упомянутую в «сказке о мертвой царевне и о семи богатырях» систему оценки красоты лица человека с помощью методов искусственного интеллекта и машинного зрения, так как считаем, что автором эпиграфа на самом деле подразумевался планшет с фронтальной камерой и специальным установленным софтом.

Вопрос о том, что именно делает лицо человека привлекательным, является темой исследований физиологов, биологов, философов, искусствоведов, специалистов по пластической хирургии на протяжении длительного времени. В настоящее время считается установленным факт, что на людей, помимо индивидуальных предпочтений, влияют и общие биологически-мотивированные принципы оценки красоты . Среди возможных кандидатов на типичные признаки физиологи выделяют симметричность черт лица , отличие изображения лица от усредненного изображения лиц большого множества людей , соответствие пропорций лица «золотому сечению» и др. Например, в показано, что, с одной стороны, симметричные черты лица соответствуют менее подверженным мутациям генам и поэтому люди с такими чертами лица более устойчивы к мутациям и заболеваниям, а с другой – люди с более симметричными чертами лица получают более высокие рейтинги красоты при оценке их фотографий экспертами.

В последние годы появилось несколько пионерских работ, посвященным компьютерным системам распознавания красоты на основе использования систем машинного зрения и обучаемых классификаторов. Эти работы могут рассматриваться как попытка наделения робототехнических систем способности «видеть красивое». В в качестве признаков используются пропорции черт лица, при этом ключевые точки на лице выделялись вручную. В в дополнение к пропорциям был применен метод главных компонент для выделения признаков. В для задачи распознавания красоты использовали глубокие нейронные сети .

Мы разработали автоматическую систему оценки красоты, работающую на основе метода выделения ключевых точек на лице с помощью средств библиотеки машинного зрения OpenCV и нейронной сети , обученной целевой задаче на данных экспертных оценок и провели экспериментальную оценку качества ее работы.

База изображений для обучения

Мы собрали собственную базу изображений, состоящую из 180 фотографий лиц молодых женщин, изображения были взяты из открытых источников. Были отобраны фотографии лиц во фронтальной проекции с нейтральным выражением лица, без очков и украшений. Для придания выборке репрезентативности мы постарались включить в базу данных примеры как красивых, так и некрасивых лиц (рис. 1).

Рис. 1. Пример фото лиц из базы изображений

В отличие от работы , собранная база включает в себя фотографии женщин разной расы, цвета кожи, а их возраст колеблется от 18 до 35 лет. После того, как изображения были собраны, группе экспертов было предложено выставить субъективные рейтинги эстетической привлекательности для каждой из фотографий по шкале от 1 до 7. Всего для маркировки фотографий было привлечено 8 экспертов, 4 мужчины и 4 женщины в возрасте от 16 до 63 лет, оценки выставлялись независимо. По условиям эксперимента, перед началом процесса выставления оценок каждому эксперту были предъявлены все фотографии для первичного ознакомления. Для проверки согласованности выборки был проведен корреляционный анализ, его результаты представлены в табл. 1.

Таблица 1. Попарные корреляции оценок различных экспертов

Средняя корреляция выборки оказалась на уровне 0,7, что делает возможным обучение нейросети на таких данных и примерно соответствует результатам других исследователей .

Общая схема работы алгоритма

Система распознавания красоты получает на вход изображение, содержащее фронтальное фото лица человека (рис. 2).

Рис. 2. Схема работы алгоритма распознавания красоты лиц

Перед началом работы алгоритма мы предполагаем, что лицо на изображении уже было выделено ранее и занимает большую часть площади изображения. Далее с помощью стандартного бустингового классификатора Виолы-Джонса , входящего в состав библиотеки средств машинного зрения OpenCV, выделяются области на лице, соответствующие правому и левому глазу, носу и рту.
На основе этих координат рассчитываются основные пропорции лица, которые затем используются в качестве вектора признаков для нейронной сети. Нейронная сеть сначала обучается на этих входных данных с использованием оценок экспертов в качестве целевой выборки, а затем может использоваться для распознавания на новых, ранее не виденных сетью данных.

Выделение признаков

Мы условно разделили выделяемые нами признаки на две группы: отношение расстояний между выделенными ключевыми точками и соотношения найденных размеров лица.

Группа признаков 1 показана на рис. 3, слева: AB/CD, AC/BC, AD/BD, EC/ED, EC/AB, AC/AD, BC/BD. Группа признаков 2 показана на Рис. 3, справа: L/R, Mw/Mh, Nw/Nh, Mw/Nw, Mh/Nh. Итоговый вектор признаков состоит из объединенных признаков обеих групп. Перед подачей на нейронную сеть данные были приведены к диапазону .

Рис. 3. Расчет векторов признаков по выделенным ключевым точкам на лице

Обучение нейросетей

В качестве обучаемой нейронной сети мы использовали стандартный многослойный персептрон с одним скрытым слоем, содержащим 5 нейронов в скрытом слое. В качестве активационных функций нейронов скрытого и выходного слоя использовались функция гиперболического тангенса. Нейросеть была обучена методом расширенного фильтра Калмана , , который является на сегодняшний день одним из самых эффективных методов обучения второго порядка для нейросетей. Перед обучением выборка была разделена на 2 части: обучающую (110 примеров, 60 % выборки) и экзаменационную (70 примеров, 40 % выборки). Результаты обучения представлены в табл. 2.

Таблица 2. Результаты обучения нейросети на задаче распознавания красоты

Мы считаем, что полученный результат корреляции 0.5 на не использовавшейся при обучении экзаменационной выборке очень хорошим для того небольшого количества информации, подаваемой на нейросеть в качестве признаков. Фактически, нейросеть принимает решение на основе анализа строения костей черепа, игнорируя прочие данные, которые принимает во внимание человек при решении аналогичной задачи.
В дальнейшем мы планируем улучшить алгоритм путем расширения базы изображений для обучения, выделения новых ключевых точек на лице и включения в него детектора гладкости кожи.

Оригинал статьи (нашей): Чернодуб А.Н., Пащенко Ю.А., Головченко К.А. Нейросетевая система определения привлекательности лица человека // XV Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2013», Москва, 21-25 января 2013, c. 254 - 259.

Список литературы

1. Kovach, F. J. Philosophy of beauty//Norman: University of Oklahoma Press. 1974.
2. Grammer K, Thornhill R. Human (Homo sapiens) facial attractiveness and sexual selection: the role of symmetry and averageness. // J Comp Psychol, 1994. V. 108. № 3. P. 233-242.
3. Rhodes G. The Evolutionary Psychology of Facial Beauty // Annu. Rev. Psychol. 2006. V. 57. P. 199-226.
4. Sheib J.E., Gangestad S. W., Thornhill R. Facial attractiveness, symmetry and cues of good genes // Proc Biol Sci. 1999 September 22; 266(1431). Р. 1913-1917.
5. Holland E. Marquardt’s Phi Mask: Pitfalls of Relying on Fashion Models and the Golden Ratio to Describe a Beautiful Face //Aesthetic Plastic Surgery, 2008. V. 32, № 2. P. 200-208.
6. Aarabi, P., Hughes, D., Mohajer, K., Emami, M. The automatic measurement of facial beauty // 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. № 1. P. 119-142.
8. Gan J., Li L., Zhai Y. Deep self-taught learning for facial beauty prediction // Neurocomputing. DOI: 10.1016/j.neucom.2014.05.028
9. Gray D., Yu K., Xu W., Gong Y. Predicting Facial Beauty without Landmarks // Computer Vision – ECCV 2010, Lecture Notes in Computer Science, 2010, V. 6316/2010. P. 434-447.
10. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2006.
11. Chernodub A.N. Training Neural Networks for classification using the Extended Kalman Filter: A comparative study // Optical Memory and Neural Networks, 2014. Vol. 23, Issue 2, pp 96-103.

Первое на что мы обращаем внимание - это силуэт и пропорции .
Пожалуй, это самое главное в построении образа.
У каждого человека свой тип фигуры, а каждому типу подходят свои силуэты.
Силуэт - это абрис фигуры одеждой.
Соответственно, зная достоинства и недостатки своей фигуры,
мы можем корректировать ее силуэтом одежды.
Неразрывно связаны с силуэтом и пропорции -
это соотношение длин горизонтальных членений в одежде
друг к другу и к общему росту.
Здесь действует закон «золотого сечения», т.е. гармоничные сочетания, воспринимаемые нашим глазом.
«Золотое сечение (золотая пропорция, деление в крайнем и среднем отношении) —
деление непрерывной величины на две части в таком отношении, при котором
меньшая часть так относится к большей, как большая ко всей величине».

Чтобы было понятнее, посмотрим на примере.

На левой картинке общая длина блузки к длине брюк соотносится как 1 к 1,
т.е. длина блузки приблизительно равна длине брюк.
В данном примере это восприятие сглажено из-за одного цвета блузки и
брюк. Зрительно это воспринимается глазом как недостаточная длина ног.
Как это можно исправить? Добавить каблук и акцентировать талию поясом.
На правой картинке пропорции гармоничны.

Итак, вернемся к алгоритму оценки внешности.
Второе - это ноги , а, точнее, нижняя ее часть: обувь ,ее цвет и форма.

Форма должна быть гармоничной к общему силуэту.
Цвет обуви должен как-бы «ставить точку» в общем образе,
быть его гармоничным завершением.
Если на улице лето, и обувь открывает ноги,
то мы обязательно обратим внимание на ухоженность кожи и ногтей.

Третье - это голова ,стрижка, волосы.

Стрижка kare - bob

Стоит ли говорить, что самая лучшая прическа - это чистая голова.
Также здесь важно отметить длину волос.
Она должна быть пропорциональна общему росту человека, включая высоту каблука. Почему то многие игнорируют этот факт.
Тут мы возвращаемся к первому пункту о пропорциях.

Четвертое - это лицо .

Прежде всего окружающие замечают состояние кожи,
а потом уже все остальное. Главное, это общее впечатление ухоженности,
а не сам макияж и его тонкости.

И, наконец, мы подошли к пятому пункту оценки внешности - это руки .
Руки в первую очередь предательски выдают наш возраст
и состояние кожи здесь намного важнее, чем модный цвет лака в нашем
маникюре. Конечно, также важна и общая их ухоженность, и чистота.
Следует отметить, что оптимальная длина отросшего ногтя - 3-4 мм,
а самый сексуальный цвет лака - это тот, который гармонирует с цветом одежды.
И помните,что не только вы оцениваете окружающих, но и они вас.
А эти пять простых советов помогут вам всегда выглядеть на 100%.

Англичане говорят: «Руки - вот, что отличает истинную леди от простой женщины»

Сайт Pretty Scale, предлагающий оценить по фото степень красоты людей, был запущен семь лет назад как шутка, однако теперь он оказался в топе выдачи англоязычного Google, и это очень беспокоит некоторых пользователей. Они опасаются, что бездушные алгоритмы могут больно ударить по самооценке людей, которые и так испытывают давление из-за навязываемых обществом стандартов красоты. Medialeaks протестировал Pretty Scale, проверив привлекательность таких персонажей, как Дэдпул, Джокер и Пеннивайз, и результаты были несколько неожиданными.

Сайт Pretty Scale был создан в 2011 году пакистанским программистом по имени Аквил. В интервью британской The Sun он говорит, что задумывал свой калькулятор красоты с результатами от 1 до 100 как шутку, но некоторые из его коллег отнеслись к изучению своих лиц с помощью математических алгоритмов довольно серьёзно. Поэтому Аквил доработал критерии оценки и продолжает поддерживать проект.

Есть люди, которые верят в астрологию, хиромантию и другие вещи. Люди всегда хотят узнать что-то о себе от других. Почему бы им для этого не воспользоваться и моим сайтом, подумал я.

В настоящее время сайт работает на семи языках, в том числе и на русском. Его «рейтинг красоты» составляется из многих факторов, в том числе из результатов оценки пропорций лица, его симметричности. Аквил говорит, что много раз менял алгоритм, чтобы он адаптировался к разным этническим группам, но пока не берётся утверждать, что система оценки универсальна.

Со временем тест стал очень популярен. Сейчас, отмечает The Sun, по запросу Am I ugly? («Я уродливая?») англоязычный Google показывает его на первом месте. В месяц в зеркало Pretty Scale заглядывают около 10 тысяч человек. И это очень беспокоит активистов, выступающих против навязанных модной индустрией стандартов красоты.

Так, например, Лиам Престон, лидер бодипозитивной кампании Be Real, говорит, что сайт Аквила поддерживает нереалистичные представления о красоте и тем самым оказывает давление на людей, не дотягивающих до эталона.

Из-за обилия «идеальных» лиц и тел на ТВ, в журналах и интернете многие люди ощущают недовольство своей внешностью, они думают, что не могут идти в ногу со временем. И последнее, что нам нужно - это сайт, который говорит нам, что мы недостаточно хороши. Это действительно опасно для молодых людей, поскольку больше половины из них и так испытывают страдания из-за того, как они выглядят.

Автор этого текста попробовала сама пройти тестирование в Pretty Scale. Сделать это очень просто. Достаточно выбрать языковой интерфейс, указать пол тестируемого и загрузить фотографию с компьютера или сделать снимок с помощью веб-камеры. Затем система просит задать оси симметрии. Снимок можно наклонить, зажав клавишу Shift.

Следующий этап - определение размеров глаз.

Так же, смещая отметку по экрану, нужно указать высоту лба, серединную линию рта, линию подбородка, ширину лица и носа.

После этого система обрабатывает данные и выдаёт результат.

Кажется, неплохо. А что будет, если предложить сайту оценить фото Дэдпула, на котором он похож, как выразился его приятель Джек Хаммер, на «плод любви авокадо и престарелого сморщенного авокадо»? Мы вот об этом снимке.

Результат удивляет. Изуродованный трансформацией в мутанта Дэдпул, по мнению системы, «очень милый».

Для следующего эксперимента системе было предложено оценить фото Сальмы Хайек, когда она превратилась в вампира в фильме «От заката до рассвета».

Что же, по мнению Pretty Scale, она хорошо выглядит.

А Джокер в исполнении Хита Леджера?

Он очень милый!

Еще один тест, для клоуна Пеннивайза из ужастика «Оно».

Вот он - страшный, несмотря на «идеальную форму лица».

Создатель Pretty Scale признаёт, что его алгоритм оценивает только математическое совершенство лиц, не вдаваясь в прочие подробности. И набрать все 100% может только человек, у которого лицо идеально симметрично, а его черты столь же идеально соответствуют заданным стандартам. Никакие другие критерии при этом не учитываются.

Попробовать оценить себя с точки зрения математической красоты на сайте Pretty Scale может каждый. Достаточно лишь иметь фотографию, на которой хорошо видно лицо или веб-камеру. Желающих пройти тест предупреждают о том, что фото и результаты его анализа не сохраняются и не выкладываются в публичный доступ. Также на сайте указано, что результаты основаны на сложном математическом анализе, выполняемом калькулятором красоты лица вслепую, и могут быть ошибочными.

При этом англоязычная версия сайта содержит ещё одно предупреждение: «Пожалуйста, не начинайте, если у вас низкая степень самоуважения или проблемы с доверием».

Как и создатель Pretty Scale, нигерийский фотограф был уверен, что не делает ничего дурного, когда публиковал в инстаграме фото очень красивой темнокожей девочкой. Снимок принёс автору множество лайков, а пятилетней модели - славу самой красивой девочки в мире. Но вскоре .

В последнее время с фотографами связываться вообще опасно. Меланью Трамп от неудачного снимка не спасло даже звание Первой леди. Жена президента США , что зрители засомневались, человек ли она.

Но всё-таки существуют определённые стандарты, которые описывают тот или иной тип, и которым вы либо соответствуете, либо нет. Проверьте свой тип красоты.

А после теста можете прочесть несколько интересных фактов о красоте.

1) Эталон красоты в Средней Азии – женщина со сросшимися бровями

Об этом знают все, так как каждый из нас видел фото мексиканской художницы Фриды Кало. Сросшиеся брови считались очень привлекательными, поэтому каждой девочке с младых ногтей регулярно мазали межбровное пространство и сами брови соком растения усьмы, который стимулировал рост волос. Такой стандарт красоты до сих пор актуален у таджиков.

2) Люди в Древнем Египте использовали тени для век в качестве профилактики конъюнктивита

Частые разливы Нила и жара создавали прекрасную среду для размножения различных бактерий. Поэтому и мужчины, и женщины по контуру глаза наносили чёрную подводку, чтобы уберечь глаза от разных заболеваний и чтобы солнце их не слепило.

3) Женщинам нельзя было пользоваться помадой для губ до 19 века

В Средневековье женщинам запрещалось наводить красоту с помощью помады, потому что полагалось, что этим средством пользуются исключительно ведьмы. По этой причине дамы надкусывали свои губы, чтобы придать им цвет. Зато мужчинам было позволено использовать помаду, что они и делали с целью выделить губы на фоне растительности на лице.

4) Есть психическое расстройство, которое связано с красотой

Это расстройство называется синдром Стендаля. Синдром назвали так в честь французского писателя 19 века Стендаля, который в книге "Неаполь и Флоренция: путешествие из Милана в Реджио" рассказал о своих впечатлениях во время путешествия во Флоренцию в 1817 году.

Эта проблема характеризуется головокружением, частым сердцебиением и галлюцинациями. Симптомы появляются тогда, когда человек пребывает в невероятном восхищении от красоты природы, предметов изобразительного искусства, людей и т.д.

5) В 1888 году в Бельгии прошёл первый международный конкурс красоты

В сентябре 1888 года бельгийский курортный городок Спа принимал финал первого международного конкурса красоты. Всё происходило за закрытыми дверями, а члены жюри были исключительно мужского пола.

Было проведено собеседование с 21 участницей, после которого приняли решение, что победительницей должна стать 18-летняя жительница Гваделупы Берта Сукаре. Она получила 5000 франков. В то время еще не было принято дарить победительницам корону.

6) Мамой маникюра считают Клеопатру

Всю процедуру ухода за руками и ногтями придумала Клеопатра. В её время знатные особи Египта носили яркий маникюр (черный, красный, зеленый), а ухоженные и красивые ногти и руки считались признаком высокого материального положения.

Более того, в Древнем Египте маникюрные принадлежности изготавливали исключительно из золота. Рабы тоже имели право красить ногти, но их цвета должны были быть неяркими, нейтральными.

7) Макс Фактор родом из Российской империи

Настоящее имя Макса Фактора звучит Максимилиан Абрамович Факторович. Основатель многими любимой косметической компании – выходец из Российской империи. Перед эмиграцией в США, Макс в 14 лет оказался на службе в Большом театре в Москве в качестве помощника гримёра. После этого он в течение 10 лет служил при дворе Николая II экспертом по косметике.

После эмиграции Макс Фактор стал известным на весь мир, запустив собственную марку косметических средств. Он является автором таких слов как "makeup", платиновый блонд и водостойкий грим.

8) Существует формула идеальной формы лица

Расстояние между зрачками – это 46 процентов от ширины лица, а расстояние между губами и глазами – это 36 процентов длины лица. Относительно восприятия профиля человека, то с помощью многочисленных экспериментов было выяснено, что левая сторона лица нам кажется привлекательнее правой. Причина этого пока не найдена.

9) Красивым людям везет по жизни

Эта точка зрения, как оказалось, подкреплена обоснованием с психологической стороны. К примеру, красивые люди зарабатывают в среднем на 5 процентов больше своих менее привлекательных коллег, они легче продвигаются по карьерной лестнице.