Hot or Notを人工知能に決めてもらう
“How attractive am I ?” or “am I hot ?” or “am I hot or not ? “と思う人はよくいる。
私たちは皆、自分自身にこれらの質問をしたことがあります。しかし Hotness.ai が登場するまでは、人は自分がどれくらい魅力的かを判断するための限られた選択肢しか持っていませんでした。 一般的に、利用可能な選択肢は、顔認識ソフトウェアを使用しないか、ランダムなスコアで応答するように見える単純な顔の魅力度テストだけでした。 これらの魅力度テストは主に娯楽目的でしたが、全体的な経験として、人々はより正確なものを求めていました。
Hotness.aiは、誰でも自分の写真を顔認識ソフトウェアでスキャンし、他の写真のデータベースと比較することができる機能を提供します。 そして、1点から10点までの顔の魅力度が、その人の写真の下に表示されます。
Facial Features Recognition
Haystack.aiが開発した顔認識apiは、顔をマッピングすることでその人の顔の特徴を決定します。 目、鼻、頬骨、口、顎の形や大きさは、その人独自の顔の構造を決定するために使用される重要な特徴の一部です。 また、顔認識ソフトウェアは、様々な特徴に基づいてその人の年齢を判断します。
顔の魅力に関しては、その人の顔のポイントが決定された後、顔の魅力スコアがどのように計算されるかを決定する重要な要因があります。 目については、目と目の間の距離と眼窩の深さが重要な要素である。 鼻は、鼻の幅と鼻の長さが重要な要素です。 その他、その人の唇の大きさ、顎と顎の長さ、幅、頬の位置も重要な要素です。
Deep Learning
ディープラーニングは、人工知能アルゴリズムにさまざまなメリットを提供する 。 基本的には、人工知能システムに新しい情報を継続的に送り込み、人工知能システムの履歴のマッピングや予測の誘導など、多くの目的で使用するデータベースの情報量を増加させるプロセスである。 顔認識システムの場合、この新しい情報は、正確な顔のポイントを決定するのに役立つ人工知能アルゴリズムを進化させるために使用されます。 Hotness.ai Facial Attractiveness Testの場合、この新しい情報は、より正確な顔の魅力度スコアを決定するのにも役立ちます。
常に新しいデータがディープラーニングに投入され、既存のデータと新しいデータを使って顔の特徴をよりよく識別し、より正確に顔の魅力度スコアを決定することは、より精度の高いスコアリングの開発において重要な役割を担っているのです。
ディープラーニングは、人の顔の新しい写真を、顔の魅力について以前に評価した写真の継続的に増加するデータベースと比較することによって、顔認識プロセスの精度を継続的に向上させるために使用されています。 ディープラーニングはまた、より正確な顔の魅力度スコアのスコアリング曲線を形成するために、以前の顔の特徴とその顔の魅力度スコアを新しい写真と比較することによってHotness.ai顔の魅力度テストのスコアを改善するために使用されている。
How Old Are You?
Let Artificial Intelligence tell how old are you, try out our other app which will tell you, how old you look.
エスニシティ & Diversity Recognition
多様性認識によって、あなたのエスニシティを人工知能に教えてもらいましょう！あなたのエスニシティを教えてくれるアプリは他にもあります。 これはHaystack Ethnicity Recognition APIをベースにしています。
Mobile App
Hotness.ai モバイルアプリは、携帯電話やタブレットから写真をアップロードして、顔の魅力を計算し、スコア化する機能を提供します。 また、Hotness.aiのモバイルアプリは、他のユーザーの顔の魅力を、同じ1～10のスコアリングシステムを使って匿名で評価する機能を提供します。 これらのユーザースコアは、顔認識apiが、実際の人々が他人の顔の魅力をどのように見ているかという現在のトレンドに基づいて魅力曲線を決定するのを助けるために、ディープラーニングに供給されます。
これらの顔の特徴と顔の魅力度スコアは一緒に計算され、他の顔の特徴と顔の魅力度スコアのデータベースと比較して、現在の顔の魅力度スコアが決定されます。 その結果、以前と現在の顔の特徴と顔の魅力スコアに基づいて、1が低い顔の魅力、10が高い顔の魅力という、1〜10の間のより正確な顔の魅力スコアが決定される。