첫째, 데이터와 알고리즘의 능력. 로봇이 얼마나 늙었는가' 의 기본 데이터는 서양인의 얼굴 특징 모델을 바탕으로 동양인의 얼굴 지식은 비교적 얕다. 기존의 큰 데이터는 충분히 크지 않고, 알고리즘의 분석 능력은 지능이 부족하다.
둘째, 안치와 나이의 오차. 사진의 안값은 인위적으로 변할 수 있으며, 각종 내외 요인이 사진 속 얼굴 모양에 영향을 미칠 수 있다. 같은 사진 속 사람들은 사람마다 나이가 다른 것 같다.
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마이크로소프트 데이트 소프트웨어인 How Old Robot 의 기술 알고리즘은 얼굴 검출, 성별 분류, 연령 검사의 세 부분으로 구성되어 있다.
Www.how-old.net 의 얼굴 검출 기술은 성별 분류 및 연령 검사의 기술적 기초이다. 연령 감지 및 성별 검사는 기계 학습 과정에서 분류 문제를 해결하고 얼굴 특징 초상화, 학습 데이터 수집 및 분류 모델 최적화를 실현합니다.
마이크로소프트, 내가 몇 살 때 소프트웨어 27 얼굴 좌표점을 봤지?
마이크로소프트의 안치신기' 내가 얼마나 커 보여' 는 사람의 얼굴의 27 개 좌표점을 분석했다. 미리 시뮬레이션을 통해 축적된 기계 학습을 통해 얻은 큰 데이터를 바탕으로 변수 매개변수의 범용 계산 프로그램을 이용하여 표준 분류 체계에 대응하여 얼마나 늙어 보이는지 결론을 내린다.
내가 얼마나 커 보이는지' 의 27 개 랜드마크 검사점은 눈동자, 눈가, 코, 입술 등 기관의 골격 노드를 포함한 얼굴의 핵심 노드다. 인간의 이목구비는 나이가 들면서 눈에 띄게 달라진다. 바로 나이 점술을 예지하는 노인로봇인 지능 로봇이 인간을 이해하고 해독하는 것이다.
그렇다면 자연스럽고 변하기 어려운 얼굴 핵심 노드 외에 사진 연령 측정에 영향을 미치는 요인은 무엇일까?
Www.how-old.net 의 사진 연령 결정에 영향을 미치는 요인
1. 피부 주름: 피부 주름의 수와 표피의 매끄러움 정도.
2. 피부질: 모공이 굵고, 어미무늬가 늘어나고, 모세혈관이 파열되고, 짙은 갈색 반점이 많아집니다.
3. 법령무늬: 법령무늬의 깊이가 높고 낮다.
4. 목: 목 피부의 팽팽함과 목 피부색의 균일성.
How-old.net 이 사진 나이를 측정하는 데 영향을 미치는 요인으로는 주름, 피부색, 텍스처 등 얼굴 외모의 자연스러운 디테일이 포함되어 있기 때문에 어떻게 how-old.net 소프트웨어를 사용하여 나이를 측정해야 자신을 더 어려 보이게 할 수 있을까?
Www.how-old.net 의 가치를 높이고, 당신과 나의 사진을 더 젊어 보이게 하는 방법과 기교;
1. 화장미용: 교묘한 화장으로 얼마나 많은 로봇의 지능 인식 능력을 낮출 수 있습니까? 하지만 모든 일에 장단점이 있고 진한 화장이 늙어 보인다는 점에 유의해야 한다. 만약 당신이 나를 믿지 않는다면, 궁리, 유가링 등 40 세 이상의 유명 여배우의 사진을 볼 수 있습니다.
2. 미안 PS: 인공메이크업 아티스트가 안 되면 게으른 여자는 미토수수, 여신 셀카, 기성품 템플릿과 함께 컬러 도구를 사용하여 윤곽의 비율을 조정하여 자신을 더 희고 매끄럽게 보이게 할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
3. 사진 촬영 자세: 메이크업이 잘 차려졌으니 사진을 찍기 시작한다. 이때 사진 촬영 자세가 특히 중요하다. 명원의 표준 셀카 각도는 비스듬한 위 45 도로 모태감을 만들어 피부 이완의 진상을 피하는 데 효과적이다.