传统的机器评价方法会用到黄金分割,计算比例与标准值之间的差异,等等。
这种过于依赖指标的做法,现在普遍被认为不大靠谱。现代心理学的研究发现,决定吸引力(美不美)主要有以下几个因素:
1、 平均化:跟我们的直觉相反,其实与大多数脸接近、典型、平均化的面孔,比较有吸引力。有人认为,混血一般都被认为美,是因为这是在基因层面的“平均”。但同时要注意的是,长相独特的脸拥有最少和最多的吸引力,也就是说最有吸引力的面孔并不是完全平均的。
这是极品脸(韩国大夫电脑合成):
(拿走不谢哈!)
2、 对称性:对称的脸比不对称的脸更加具有吸引力。
3、 年轻而成熟:既要年轻,同时也要成熟,年纪太大或者太小都要打折扣。
4、 健康而均匀的皮肤:皮肤健康水平与女性面孔吸引力之间呈极显著的正相关,而且具有跨文化和跨性别的一致性。
5、 有力的动态:动态信息是总体吸引力的重要组成部分。比如,体型匀称的跳舞男子被认为更具吸引力。
上述这些标准基本都可以推广到所有的生物。
我们可以看到,各式各样,形形色色的选美,实际上就是围绕上面几个因素来展开,而且真能选出来,还可以排出名次。
那么能否从选美的角度来看待项目?
项目与美女其实有很多的可比之处。
传统的项目评价方法很多都是评价一个项目壮不壮,甚至仅仅是大腿壮不壮,或者是头发黑不黑,其实跟美的关系真的不大。
很多投资大师看项目,培养出了感觉,他们就是可以不依赖数据而很快的找到重点,并且形成较为准确的判断。
打开脑洞,我们能否建立一个接近人类判断的项目评价模型呢?
1、能否将项目的数据资料图形化?我们只需判断美不美、谁更美,而无需给出美的绝对值。
2、选取指标或特征值,建立量化的体系,对比发现有特异的一般都有问题,不是仙女,就是妖怪。
3、让项目动起来,在动态中判断协调性。
4、找到项目的“脸”在哪里,可以取得事半功倍的效果。
5、找到项目的“皮肤”在哪里,皮肤不好的基本可以pass掉。
6、找到项目的“不对称”,前后矛盾的也可以pass掉。
也有几个问题:
1、我们更关心如何预测一个项目未来是否很美?如何识别美人胚子?
2、对于一些先天不足的项目,有没有可能通过打扮,甚至整容来改进?
3、怎样看出是否有疾病?很美的美人,但病的不轻,快挂了,也不行。
我们可以看到,AlphaGo的思路,近似于人类的判断系统,注重“形”和“势”。所以有人说,阿法狗下一步的目标就是金融狗,接下来应该就是PE狗了吧。
跪求大神开发出AlphaPE系统,把我们都收编了吧!
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参考文献:
【1】 李鸥,陈红,面孔吸引力的回顾与前瞻,《心理科学进展》,2010, Vol. 18, No. 3, 472-479
【2】 寇慧等,面孔吸引力的影响因素:观察者假设,《心理科学进展》,2013, Vol. 21, No. 12, 2144-2153
【3】 Mike, 明日之脸,
http://digitalphotopix.com/people/the-face-of-tomorrow/
【4】 Seung Chul Rhee,Soo HyangLee,Attractive Composite Faces of Different Races,AestheticPlastic Surgery,December 2010, Volume 34, Issue 6, pp 800-801
真不容易,您居然一直看到这里,下面有彩蛋!
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【5】 非洲“标准美女脸”由13位非洲女模的脸型合成:Agbani Darego, Beveryl Peele, Brandi Quinones, Faustina Agolley,Kate Tachie-Menson, Lerato Moloi, Pearl Amoah, Rihanna, Soraya Khalil, WarisDirie, Yamin Warsame, Yvette Nsiah, and Zoe Saldana
【6】 白人“标准美女脸”由16位白人女星的脸型合成:Aishwarya Rai, Alexis Bledel, Angelina Jolie, Ashley Olsen, BlakeLively, Brooklyn Decker, Ciara Harris, Elisabetha Canalis, Eva Longoria, HaydenPanetierre, Hillary Duff, Jessica Alba, Mandy Moore, Marissa Miller, Megan Fox,and Scarlet Johansson
【7】中国“标准美女脸”由20位中国女艺人的脸型合成:巩俐,李冰冰,范冰冰,徐若瑄,徐静蕾,小S,汤唯,刘亦菲,李小璐,林志玲,蒋勤勤,张曼玉,张柏芝,张雨绮,张梓琳,孙菲菲,黄圣依,周迅,阿娇,章子怡
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