機器會看相？識別美女「清純」還是「妖艷」

機器會看相？

識別美女"清純"還是"妖艷"

都說「情人眼裡出西施」，審美在傳統上被認為是一種複雜的個人「口味」，糅合了觀察者和被觀察者的個性和社會價值觀。如果說機器人可以通過觀察一個女性的外貌而判斷其是「清純」還是「妖艷」美女，你又信不信呢？

繼11月下旬訓練機器以86%的成功率識別罪犯和非罪犯的照片後，上海交通大學教授武筱林近日又發表了「機器看相」第二季：人工智慧可以成功鑒別「清純」美女和「妖艷」美女，且其審美與中國高校男生高度一致。

上海交通大學教授武筱林近日發表了「機器看相」第二季

武筱林和他的研究團隊通過半自動化的樣本採集，共得到3954張中國美女照片，其中包含「清純丶柔美丶單純丶大方」等標籤的S+組別照2000張，包含「嬌艷丶俗氣丶輕浮丶嫵媚」等標籤的S-組別照1954張。不過因為受訪的男研究生們無法指出他們做出判斷的依據，僅表示「我就是這麼覺得」，因此武筱林團隊採用了深度卷積神經網路（CNN）進行研究。

S+「褒義組」照片樣本

在實驗中，他們用資料集中的80%進行訓練，10%用於驗證，剩餘10%進行測試。而實驗結果顯示，經過訓練的機器鑒別兩個組別的準確率達到80%。那麽是否是組別中女性的化妝程度影響了實驗結果呢？

團隊將所有照片調成灰階圖後，機器的識別準確率仍有75%，僅下降了6%。此外， S-組別的色彩對比度比S+組別平均低14%，飽和度低5%，研究者猜測，這種色彩對比度和飽和度的差異是機器做出判斷的重要依據之一，這也與中國傳統推崇「自然美」一致。

S+「貶義組」照片樣本

武筱林表示他和他的研究生都對「網紅」群體知之甚少。然而，他們已經對這個群體產生了研究興趣，甚至打算拿她們作樣本，進一步檢驗論文中的演算法。武筱林說道，他的研究生已經在收集一批女主播的照片，並記錄網友對她們長相的綜合性評價。在收集完成後，他們將把這一批全新的數據交給人工智慧甄別，檢驗計算機的「審美」是否和網友一致。

武筱林表示，打算拿網紅作樣本，進一步檢驗論文中的演算法

武筱林打比方說道，之前他們就像訓練計算機成功通過了高考，但現在他們重新找了一批「怪題」來考驗計算機，看看人工智慧的學習能力到底有多強。

作者：施歡

編輯：徐冰瑩

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