微软小冰测颜值是否比较准？为什么？
至于准不准。。。我觉得够呛，DCNN暴力拟合training set，但在实测场景中姿态、光照、角度等都会有影响。。而且就算是通过crowd sourcing的方法打的label，也未必能match到每个人对颜值高低的感知。。
猜测原理：
1，获取图象中脸部轮廓（edge detection)
2，脸部识别，提取标记出眼睛，嘴巴，眉毛，耳朵，面色
3，逐一对特征加权评分，这里需要详细分多个模块：
眼睛，取眼睑最大直径，按照审美查表，超过平均值20%，作为最美，权值为1，标准尺寸权值暂且定位0.78,其余类推，写一张静态表。睫毛同样，也做一张表对应不同权值。
嘴巴，亚洲人以小为美，樱桃小嘴。欧美非洲以宽大为美，嘴唇厚为丰满。做不同的表，根据检测肤色判断。白种黑种黄种各自查对应表。
鼻子，以高耸鼻梁挺并有一定的丰润度而美，依次加权评分。
眉毛，八字眉衰，倒八字凶。男性卧蚕眉为雄伟，女性柳叶眉为娇媚，各自建表。
耳朵，圆润带耳垂为美，耷拉为衰，尖竖为奸，各自加权评分。
面色，粉润为美，印堂发黑为衰。各自评分。当然黑种人这里比较吃亏。
然后按照口耳眼眉鼻颜的权值统计数学期望，得分最高自然比较符合(程序编写者）共同的审美。
emmmm....这也6.3?
其实这套算法，跟象棋AI比较接近，每个不同棋子棋力的不同，分配不同权值，所处位置的不同再次计算得分，最后得出得分高的下一步走法。颜值测定算法，大体也是如此。
如果你把照片机械性地眼睛PS大，嘴巴PS小，最后评分更高则肯定可以认为这种算法是很烂的了。
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