Wie heiß bist du?

Lass künstliche Intelligenz entscheiden, ob du heiß bist oder nicht

Oft fragen sich Menschen: „Wie attraktiv bin ich?“ oder „Bin ich heiß?“ oder „Bin ich heiß oder nicht?“
Wir alle haben uns diese Fragen schon einmal gestellt, doch bis Hotness.ai hatte eine Person nur begrenzte Möglichkeiten, um zu bestimmen, wie attraktiv sie ist. In der Regel waren die einzigen verfügbaren Optionen einfache Gesichtsattraktivitätstests, die entweder keine Gesichtserkennungssoftware verwendeten oder mit zufälligen Werten zu reagieren schienen. Diese Gesichtsattraktivitätstests dienten zwar weitgehend der Unterhaltung, aber insgesamt wünschten sich die Menschen etwas genaueres.

Hotness.ai bietet jedem die Möglichkeit, sein Foto von einer Gesichtserkennungssoftware scannen und mit einer Datenbank anderer Fotos vergleichen zu lassen. Unter dem Foto der Person wird dann ein Gesichtsattraktivitätswert zwischen 1 und 10 angezeigt.

Erkennung von Gesichtsmerkmalen

Die von Haystack.ai entwickelte Gesichtserkennungs-Api bestimmt die Gesichtsmerkmale einer Person, indem sie ihr Gesicht kartiert. Die Form und Größe der Augen, der Nase, der Wangenknochen, des Mundes und des Kiefers sind einige der wichtigen Merkmale, die zur Bestimmung der einzigartigen Gesichtsstruktur einer Person verwendet werden. Die Gesichtserkennungssoftware bestimmt auch das Alter einer Person auf der Grundlage einer Vielzahl von Merkmalen.

Es gibt wichtige Faktoren in Bezug auf die Gesichtsattraktivität, die bestimmen, wie ein Gesichtsattraktivitätswert berechnet wird, sobald die Gesichtspunkte einer Person bestimmt worden sind. Für die Augen einer Person sind der Abstand zwischen den Augen und die Tiefe der Augenhöhlen wichtige Faktoren. Wichtige Faktoren für die Nase einer Person sind die Breite der Nase und die Länge der Nase. Weitere wichtige Faktoren sind die Größe der Lippen einer Person, die Länge und Breite des Kinns und des Kiefers sowie die Position der Wangen.

Deep Learning

Deep Learning bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um einen Prozess, bei dem kontinuierlich neue Informationen in ein System der künstlichen Intelligenz eingespeist werden und die Menge an Informationen in den Datenbanken erhöht wird, die für viele Zwecke verwendet werden, einschließlich der Abbildung der Geschichte und der Steuerung der Vorhersagen eines Systems der künstlichen Intelligenz. Bei Gesichtserkennungssystemen werden diese neuen Informationen verwendet, um die Algorithmen der künstlichen Intelligenz weiterzuentwickeln, mit deren Hilfe genaue Gesichtspunkte bestimmt werden. Im Fall des Hotness.ai-Gesichtsattraktivitätstests helfen diese neuen Informationen auch bei der Bestimmung einer genaueren Bewertung der Gesichtsattraktivität.

Neue Daten werden ständig in das Deep Learning eingespeist, das vorhandene und neue Daten nutzt, um Gesichtsmerkmale besser zu erkennen und eine genauere Gesichtsattraktivitätsbewertung zu ermitteln.

Deep Learning wird eingesetzt, um die Genauigkeit des Gesichtserkennungsprozesses kontinuierlich zu erhöhen, indem neue Fotos des Gesichts einer Person mit einer ständig wachsenden Datenbank von Fotos verglichen werden, die zuvor auf Gesichtsattraktivität bewertet wurden. Deep Learning wird auch verwendet, um die Hotness.ai Facial Attractiveness Test Scores zu verbessern, indem frühere Gesichtsmerkmale und ihre Facial Attractiveness Scores mit neuen Fotos verglichen werden, um eine Scoring-Kurve von immer genaueren Facial Attractiveness Scores zu bilden.

Wie alt bist du?

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Ethnizität & Diversity Recognition

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Mobile App

Die Hotness.ai mobile App bietet einer Person die Möglichkeit, ihre Fotos von ihren Handys und Tablets hochzuladen, um ihre Gesichtsattraktivität berechnen und bewerten zu lassen. Die Hotness.ai-App bietet den Nutzern auch die Möglichkeit, die Gesichtsattraktivität anderer Nutzer anonym zu bewerten, und zwar nach demselben Bewertungssystem von 1 bis 10. Diese Nutzerbewertungen werden dann in das Deep Learning eingespeist, um der Gesichtserkennungs-API zu helfen, die Attraktivitätskurve auf der Grundlage aktueller Trends in der Art und Weise, wie echte Menschen die Gesichtsattraktivität anderer Menschen sehen, zu bestimmen.

Diese Gesichtsmerkmale und Bewertungen der Gesichtsattraktivität werden zusammen berechnet und mit einer Datenbank anderer Gesichtsmerkmale und Bewertungen der Gesichtsattraktivität verglichen, um eine aktuelle Bewertung der Gesichtsattraktivität zu ermitteln. Das Ergebnis ist eine genauere Bewertung der Gesichtsattraktivität zwischen 1 und 10, wobei 1 für eine geringe und 10 für eine hohe Gesichtsattraktivität steht, basierend auf den vorherigen und aktuellen Gesichtsmerkmalen und Bewertungen der Gesichtsattraktivität.

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