Как технологии машинного обучения помогают определять тип внешности?

Технологии машинного обучения помогают определять тип внешности, анализируя черты лица и предлагая соответствующие рекомендации по выбору стиля одежды, причёски и макияжа. www.facetypeai.com begemot.ai

Процесс распознавания типа внешности нейросетью включает несколько шагов: trainingdata.ru

1. Обучение модели. trainingdata.ru Модель обучают на больших наборах фотографий лиц людей с разными причёсками, макияжем и выражениями. trainingdata.ru Данные предварительно размечают, чтобы компьютер «видел» индивидуальные особенности: пол, возраст, форму глаз и т. д.. trainingdata.ru
2. Детектирование лиц. trainingdata.ru Нейросети нужно понять, как найти и выделить область лица и его границы. trainingdata.ru Этот шаг обычно реализуется с помощью алгоритмов компьютерного зрения, например каскадов Хаара. trainingdata.ru
3. Извлечение особенностей. trainingdata.ru Когда модель определила границы лица, она извлекает его уникальные особенности. trainingdata.ru Для этого используются алгоритмы свёрточных нейронных сетей (CNN), обученные распознавать черты лица. trainingdata.ru
4. Сравнение с шаблонами. trainingdata.ru На основе извлечённых особенностей модель сравнивает распознаваемое лицо с имеющейся базой данных. trainingdata.ru
5. Идентификация. trainingdata.ru Выдаётся ответ, кто именно изображён на фотографии, и принимается решение. trainingdata.ru

Один из примеров использования таких технологий — онлайн-приложение, которое позволяет определить тип внешности по загруженной фотографии. begemot.ai