Исламский Азадский университет в Тегеране разработал новую модель машинного обучения, которая может оценивать привлекательность человеческих лиц на фото. Используя алгоритм k-ближайших соседей (KNN) и параметры лица, такие как симметрия и пропорции, модель может определить привлекательность человеческого лица с высокой точностью.
![]()
Фото из открытых источников
Исследователи использовали наборы данных, включая видео «Топ-100 самых красивых женских лиц мира 2020» и Lab London Database, содержащую лица мужчин и женщин от 18 до 54 лет. Эти данные были использованы для обучения искусственного интеллекта. После обучения технология показала выдающуюся точность в оценке привлекательности лиц, которая сравнима с оценками, даными людьми.
Эта новая модель является важным научным достижением, так как она предоставляет новый взгляд на концепцию привлекательности лица и ее количественное определение с помощью машинного обучения. Это также может иметь значимость для психологии и нейронауки, так как она может помочь углубить понимание того, что делает лицо привлекательным и как это связано с нашим восприятием мира.
Однако стоит обратить внимание на возможные этические вопросы, связанные с такими технологиями. Некоторые люди могут чувствовать, что использование машинного обучения для оценки привлекательности лица может привести к усилению общественного давления на внешний вид, включая ожидания и стереотипы, связанные с красотой. Кроме того, возможны проблемы конфиденциальности и безопасности, если такие модели используются без согласия и защиты данных людей.
В целом, эта модель является важным научным достижением, которое может иметь долгосрочные последствия для понимания того, что делает лицо привлекательным, и как это связано с нашим восприятием и оценками других людей. Она также может иметь практическое применение в различных областях, таких как маркетинг, моделирование и даже в медицине.
Одним из возможных применений этой технологии может быть создание программ, которые помогут людям с нарушениями зрения оценивать привлекательность других людей. Также эту модель можно использовать для создания рекламных кампаний, которые будут более эффективными, поскольку они будут нацелены на конкретную аудиторию, которая считает определенные черты лица привлекательными.
Однако следует учитывать, что данная модель имеет свои ограничения. Во-первых, определение привлекательности является вопросом субъективным и может зависеть от культурных различий и личных предпочтений. Во-вторых, модель основана на наборах данных, которые могут быть ограничены по своей репрезентативности и включать только определенные группы людей.
