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Un algorithme qui détecte la beauté dans une photo

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Les chercheurs du Yahoo Labs de Barcelone ont développé un algorithme qui détecte la beauté dans une photo. Ils ont pris 10 000 photographies de portrait qu’ils ont fait notées par des humains de 1 à 10 et annotées pour décrire chaque image. Ces notes fournissent un étalon de « jugement esthétique » que l’algorithme doit prendre en consideration par la suite.

En premier, ils utilisent un logiciel de reconnaissance de visage qui détermine l’âge, le sexe et la race du sujet principal dans chaque portrait. Ils ont ensuite créé des algorithmes qui ont regardés chaque image en fonction des techniques photographiques, la composition, l’exposition et l’éclairage, disposition des objets dans l’image, la distribution de l’éclairage, la netteté de l’image. Ils ont également mesuré la qualité de l’exposition, le contraste.

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Enfin, ils ont utilisé les annotations (fait par les humains) pour classer chaque image, que ce soit positif ou négatif et évalué l’originalité de l’image par rapport aux autres. L’étape suivante était simple affaire de chiffre afin de déterminer laquelle de ces mesures est en corrélation avec la cote de la beauté humaine.

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Les résultats :

Les qualités visuelles de la personne de la photographie ont peu d’impact sur la beauté du portrait qui en résulte. »Nous constatons que la race, le sexe, et l’âge ne sont pas corrélés avec la beauté photographique » dit Miriam Redi et ces collaborateurs (les chercheurs).

Par contre, de nombreux autres facteurs sont en corrélation avec la beauté qualité technique de l’image « Score esthétique » est liée à :

  • la netteté,
  • la composition,
  • contraste de l’image,
  • l’exposition, homogénéité,
  • l’illumination,
  • l’unicité et l’originalité

En effet, le facteur le plus important, c’est la netteté de l’image, comme le contraste entre le visage et le fond sont important. Curieusement, la qualité de l’exposition est corrélée négativement avec la beauté, suggérant que les photographes peuvent créer de belles images en jouant avec des images surexposées ou sous-exposées. Tout cela conduit à une stratégie simple pour le « Machine Learning » :  il suffit de regarder les images très ciblées sur le visage avec un fort contraste entre le visage et le fond.

On voit très bien comment Yahoo pourrait utiliser un algorithme qui détecte la beauté. Imaginez un album qui sélectionne automatiquement les meilleurs portraits de vous et votre famille.

Source :

The Physics arXiv Blog / The Beauty of Capturing Faces: Rating the Quality of Digital Portraits

The Beauty of Capturing Faces: Rating the Quality of Digital Portraits by Miriam Redi, Nikhil Rasiwasia, Gaurav Aggarwa, Alejandro Jaimes