研究人员使用深度神经网络找到了完美的自拍

研究人员使用神经网络计算机发现，完美的自拍是长发的女性，头部略微倾斜，框架的顶部边缘切掉了额头。

斯坦福大学计算机视觉实验室的研究人员Andrej Karpathy训练了神经网络计算机，通过分析数百万个自拍并从最受欢迎的特征中识别出特定的特征，从而了解如何制作完美的自拍。

Karpathy使用了卷积神经网络 (ConvNet)，这是一种功能强大的处理系统，比传统的计算机更类似于人脑，据 “ibtimes.co.Uk” 报道。

从互联网上标记为 # selfie的初始500万图像被馈送到系统中，然后ConvNet将其缩小到200万应用参数，例如收到的赞数，关注者数和标签数。

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系统发现最受欢迎的是女性自拍照。在所有排名最高的图像中，脸部始终占据图像的约3分之1，略微倾斜，并位于中心和顶部。

研究还建议女性应在按扣上剪掉额头，露出长发并使用过滤器。顶部图像还经常出现过饱和照明，这通常使脸部看起来更加均匀并淡出。

在昏暗的灯光下拍摄的自拍照和集体拍摄被ConvNet排名很低。Karpathy还建立了一个Twitter工具，该工具将分析您发布给它的任何图像，并为您提供反馈。