Какие алгоритмы машинного обучения применяются для автоматической оценки внешности на фотографиях?

Для автоматической оценки внешности на фотографиях применяются различные алгоритмы машинного обучения, среди них:

• Каскадные классификаторы Хаара. github.com elar.urfu.ru Подход основан на машинном обучении, где каскадная функция обучается на основе множества положительных и отрицательных изображений. elar.urfu.ru
• Гистограмма направленных градиентов (HOG). github.com Алгоритм преобразует изображение в векторное представление и классифицирует его с помощью алгоритма машинного обучения. github.com
• Сверточные нейронные сети (CNN). github.com elar.urfu.ru Модели самостоятельно изучают признаки изображений на основе большого объёма данных, что позволяет им обнаруживать объекты более точно и эффективно, учитывая различные условия и контексты. elar.urfu.ru
• YOLO. elar.urfu.ru Алгоритм разделяет изображение на сетку ячеек и для каждой ячейки предсказывает ограничивающие рамки и вероятности принадлежности объектов к различным классам. elar.urfu.ru Может одновременно обнаруживать и классифицировать несколько объектов на изображении. elar.urfu.ru

Некоторые приложения, использующие такие алгоритмы, например LooksMax AI и Umax, оценивают фотографии пользователя и дают рекомендации по улучшению его внешности. trends.rbc.ru