Deixe a Inteligência Artificial decidir se você é quente ou não
Muitas vezes as pessoas se perguntam, “quão atraente eu sou?” ou “eu sou quente?” ou “eu sou quente ou não?”.
Todos nós nos fizemos estas perguntas, porém até Hotness.ai, uma pessoa tinha opções limitadas para determinar o quão atraente ela era. Tipicamente, as únicas opções disponíveis eram simples testes de atractividade facial que não utilizavam software de reconhecimento facial ou pareciam responder com pontuações aleatórias. Embora estes testes de atractividade facial fossem em grande parte para fins de entretenimento, a experiência geral deixava as pessoas a querer algo mais preciso.
Reconhecimento de Características Faciais
O reconhecimento facial api desenvolvido pelo Haystack.ai determina as características faciais da pessoa através do mapeamento do seu rosto. A forma e tamanho dos olhos, nariz, maçãs do rosto, boca e maxilar são algumas das características importantes utilizadas para determinar a estrutura facial única de uma pessoa. O software de reconhecimento facial também determina a idade de uma pessoa com base em uma variedade de características.
Existem factores importantes em relação à atractividade facial que determinam como é calculada uma pontuação de atractividade facial uma vez que os pontos faciais de uma pessoa tenham sido determinados. Para os olhos de uma pessoa, a distância entre os olhos e a profundidade das órbitas dos olhos são factores importantes. Fatores importantes para o nariz de uma pessoa, a largura do nariz e o comprimento do nariz. Outros fatores importantes incluem o tamanho dos lábios de uma pessoa, o comprimento e a largura do queixo e da mandíbula e a posição de suas bochechas.
Aprendizagem profunda
Aprendizagem profunda oferece uma variedade de benefícios aos algoritmos de inteligência artificial . Essencialmente, é o processo de alimentar continuamente novas informações em um sistema de inteligência artificial e aumentar a quantidade de informações nas bases de dados utilizadas para muitos propósitos, incluindo o mapeamento da história e a orientação das previsões de um sistema de inteligência artificial. Para os sistemas de reconhecimento facial, esta nova informação é utilizada para evoluir os algoritmos de inteligência artificial que ajudam a determinar pontos faciais precisos. No caso do Hotness.ai Facial Attractiveness Test, esta nova informação também ajuda a determinar uma pontuação de atractividade facial mais precisa.
Novos dados são constantemente introduzidos em aprendizagem profunda, que usa dados existentes e novos para identificar as características faciais melhor e mais precisamente determinar uma pontuação de atractividade facial, é uma parte importante no desenvolvimento de uma melhor precisão e pontuação.
O aprendizado profundo é usado para aumentar continuamente a precisão do processo de reconhecimento facial, comparando novas fotos do rosto de uma pessoa com uma base de dados de fotos previamente avaliadas para a atratividade facial, em contínuo crescimento. O aprendizado profundo também é usado para melhorar os resultados do Hotness.ai Facial Attractiveness Test, comparando características faciais anteriores e seus resultados de atratividade facial com novas fotos para formar uma curva de pontuação cada vez mais precisa da atratividade facial.
Quantos anos tem?
Deixe que a Inteligência Artificial lhe diga quantos anos tem, experimente o nosso outro aplicativo que lhe dirá, quantos anos tem.
Ethnicity & Diversity Recognition
Deixe a Inteligência Artificial dizer a sua etnicidade fazendo o reconhecimento da diversidade, experimente este outro aplicativo que dirá a sua etnia. É baseado no Haystack Ethnicity Recognition API.
Aplicativo móvel
O aplicativo móvel Hotness.ai oferece a uma pessoa a capacidade de carregar suas fotos de seus celulares e tablets para ter sua atratividade facial calculada e pontuada. O aplicativo móvel Hotness.ai também oferece aos usuários a capacidade de avaliar anonimamente a atratividade facial de outros usuários, usando o mesmo sistema de pontuação de 1 a 10. Estas pontuações dos utilizadores são depois introduzidas em aprendizagem profunda para ajudar a api de reconhecimento facial a determinar a curva de atractividade com base nas tendências actuais na forma como as pessoas reais vêem a atractividade facial dos outros.
Estas características faciais e os resultados de atractividade facial são calculados em conjunto e comparados com uma base de dados de outras características faciais e resultados de atractividade facial para determinar um resultado de atractividade facial actual. O resultado é um escore de atratividade facial mais preciso entre 1 e 10, sendo 1 de baixa atratividade facial e 10 de alta atratividade facial, com base nas características faciais anteriores e atuais e nos escores de atratividade facial.