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从AI香水到AI美妆 算法能否求出审美最优解

Allbet登录网址 2020年11月18日 科技 13 0

  人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉,而嗅觉也是很有价值的偏向,现在已经有科研人员在研究气息传感器以及其在环境保护等领域的应用。

  在进博会时代,除了仿生机械人、自动化生产线等“硬核”智能科技,AI美妆照料、虚拟化妆师以及由人工智能驱动的定制护肤品也吸引了不少人的眼光。近年来,在图像、影像及语音识别等领域大放异彩的人工智能也最先逐渐渗透到美妆行业,市场显示,由人工智能配制的香水在消费者中获得优越反馈。

  “配制香水是一个庞大的系统工程,涉及质料、工艺、用户、市场等诸多因素,在浩如烟海的参数空间中搜索对路的方案工作量伟大,仅仅依赖人工履历很难穷举所有可行方案,很可能会错过最受市场和用户迎接的最佳解。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南在接受科技日报记者采访时示意。

  AI调香不依赖香味判断放香料顺序

  “人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉,而嗅觉也是很有价值的偏向,现在已经有科研人员在研究气息传感器以及其在环境保护等领域的应用。”孙哲南说。

  此前,IBM公司制造了一小我私家工智能香水学徒——Philyra。Philyra是一个有缔造力的人工智能,它能研究现有的香水配方并将其身分对比剖析,研究出新的香水配方。Philyra还能获取香水在差别性别、岁数和畅销地的受迎接水平,连系大数据算法后,Philyra将输出一个新的香水配方,该配方在预定的目的人群中能到达优越的效果。

  孙哲南注释,与需要几十年时间训练嗅觉的调香师差别,人工智能不依赖嗅觉制作香水。AI调香行使先进的机械学习算法,剖析和学习香水的配方、质料、历史销售数据和行业趋势等信息来展望人类的喜欢,从而缔造出针对目的人群的新香水配方。

  调香大师大卫·阿佩尔跟Philyra做过一场实验:由Philyra完全主导制造的一款香水为A款;B款则是Philyra制造为主,调香师作为辅助修改;C款由调香师做主导,Philyra做辅助。三款香水完成后投入测试,测试效果显示绝大多数的人选择了由人工智能完全主导缔造的A款香水。

  “与人工制香相比,AI制香不依赖香味判断放香料顺序,而是通过深度学习算法剖析后定制调配方式,这是一种有别于传统调香头脑的方式;AI香水不会受到小我私家偏好、履历、文化私见的影响,而是对嗅觉感官举行数字量化,探索更多有缔造力的身分组合和配方公式;AI香水依附其壮大的运算能力,可以快速计算出最受目的客户喜好的香料配方,缩短了香水研发周期。”孙哲南指出。

  还应用于智能医疗美容、发型设计等场景

  凭据欧睿咨询展望,2019—2023年,我国化妆品行业将维持8.3%的复合增速。面临连续壮大的化妆品消费市场和科学护肤、功效护肤等观点的普及,各大美妆护肤商家也在努力使用人工智能等前沿手艺,推出更相符消费者小我私家需求的定制化产物,带来更周全的产物体验。

  孙哲南示意,除了调制香水,人工智能还应用于智能医疗美容、发型设计、虚拟试妆、定制护肤品、皮肤诊断等众多场景。

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  中国科学院自动化研究所孙哲南研究员和赫然研究员团队在人脸图像编辑以及美妆、医美、娱乐等应用方面举行了探索。

  例如,他们在2019年IEEE国际计算机与模式识别集会上提出了一种基于小波域的人脸岁数变换手艺,可以展望面容随岁数的转变情形,该手艺还可以应用于护肤产物的个性化推荐;他们在2020年提出的一种基于样本重要性采样的人脸属性编辑手艺可以对人脸肤色、发色、添加或去除眼镜等属性举行编辑,而且可以应用于美容美发行业的妆容造型设计,为用户提供多样化的选择和参考;在2020年提出的一种基于参考图像的人脸组成编辑手艺可以对人脸五官形状举行操作,并辅助医学美容,通过整形和创伤修复手术的术前预断给予医生和患者更多指导,制订加倍科学的美容方案。

  “人工智能在美妆医美行业的应用手艺为企业节约了人工成本,提高了客服效率,为消费者选购产物带来了便捷、周全的用户体验。”孙哲南说。

  孙哲南指出,从现在的应用上说,个性化定制护肤系统可以让每个用户拥有专属的护肤美容师,行使人脸识别和人脸剖析手艺对用户提供的照片举行剖析并评估其肌肤状态,再行使推荐算法从现有产物中选出最适合的产物举行推荐;人脸优美评价系统为医疗美容提供了较有价值的方式和工具,可以辅助医院举行美容整形,行使检测出的数据与尺度优美模子相对比,给整容者提供各部分改善的最佳方案;AR智能试妆行使人脸识别和虚拟妆容渲染算法,实现差别品牌差别颜色的产物在脸上的妆容效果,降低了试妆成本,扩充了美妆零售终端,知足快时尚需求。

  对于审美尺度,人和机械会相互影响

  对于美的认知,仁者见仁智者见智,很难量化和形成尺度,然则“爱美之心人皆有之”,社会民众的审美观念照样有章可循,例如倾国倾城的尤物照样可以获得险些所有人的认可。

  “人工智能对美的熟悉需要大数据的训练,现在人工智能对优美面貌的界说和颜值打分离不开人类的有监视数据符号,由于人工智能对美自己是没有理解力的,它对美的掌握取决于它所学习的人脸数据和人为界说、量化美的标签数据集。”孙哲南说。

  大卫·阿佩尔就以为人工智能并不是威胁而是需要互助的工具,机械没有多余的情绪与私见,可以显著提升人类的缔造力,提供最新颖的算法。

  此前,CARTO人工智能调香系统在着名香水公司Givaudan发生,该系统使用了IBM公司网络的气息图鉴,希望香料能在配方中将嗅觉性能最大化。

  再好比,资生堂Optune个性化定制护肤系统由智能手机应用程序Optune App和专用机械Optune zero组成。Optune App通过使用机械学习手艺剖析用户拍摄的照片来展示用户的肌肤状态(肤质、毛孔、含水量等),并通过云将数据发送到Optune Zero,后者凭据算法从现有产物中选出最适合的精髓和保湿产物组合,并直接从机械中生产。

  “为了消除人工智能对人类审美的偏好性,训练算法接纳的数据应尽可能周全、多样化,综合多维度、多角度的尺度举行学习。然则也不清扫自主进化智能对优尤物物和事物有无监视的发现能力,例如机械可能自动搜索获得民众关注的明星照片来自主学习审美尺度。”孙哲南说。

  在孙哲南看来,随着人工智能在美妆行业的应用落地,对于审美尺度,人和机械是会相互影响的。“一方面,人类对美的尺度从广义上说是有小我私家偏好的,当算法专家将某一种美的界说作为尺度让机械去学习时,机械就倾向于这种界说的审美尺度。另一方面,当机械历久为人们推荐它以为的医疗美容方案,人工智能系统的用户审美系统也会受到一定影响。”

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