2011 में लॉन्च किया गया, प्रिटीस्केल एप्लिकेशन को आपकी तस्वीर का विश्लेषण करके और ऐसे परिणाम प्राप्त करने के लिए कुछ मानक मानदंडों का उपयोग करके सुंदरता के प्रतिशत को मापने के उद्देश्य से लॉन्च किया गया था। सबसे पहले, ऐप को एक मजाक के रूप में लॉन्च किया गया था, लेकिन कुछ ही समय में यह वायरल हो गया और प्रतिकूल राय का कारण बना। जब प्ले स्टोर पर "सो फियो" शब्द खोजा जाता है, तो कुछ लोग परिणाम से आहत महसूस करते हैं, जबकि अन्य इसे हल्के में लेते हैं।
हमने कुछ कलाकारों की तस्वीरों का उपयोग करके एप्लिकेशन का परीक्षण करने और आपके लिए कुछ परिणाम लाने का निर्णय लिया है, लेकिन आप अपनी स्वयं की फोटो का उपयोग कर सकते हैं और परीक्षण कर सकते हैं। लेकिन पहले हम यह समझाना चाहेंगे कि यह सब कैसे काम करता है और आपको कुछ परीक्षण परिणाम दिखाएंगे:
एप्लिकेशन कैसे काम करता है?
आरंभ करने के लिए, उपयोगकर्ता को अपना लिंग चुनना होगा और फिर फोटो अपलोड करना होगा या कैमरे से फोटो लेना होगा। फिर आप विश्लेषण शुरू कर सकते हैं: चेहरे को मॉडल के साथ संरेखित करें और एल्गोरिदम के दृश्य निर्देशों का पालन करते हुए मार्कर लगाएं।
डेवलपर आश्वासन देता है कि प्रिटीस्केल चेहरे की गणितीय सुंदरता का विश्लेषण करता है, जो आनुपातिकता को प्राथमिकता देता है, इसलिए ललाट छवि चुनना बेहतर है। दरअसल, हमें एक ऐसा रोबोट मिला जो आपके आईडी कार्ड पर मौजूद फोटो को पसंद करता है!
नताली पोर्टमैन
एप्लिकेशन कुछ विशेषताओं की गणना करता है जिन्हें सौंदर्य परीक्षणों के लिए मौलिक माना जाता है, जैसे चेहरे का आकार, माथे का आकार, आंखों के बीच की दूरी, अन्य, जैसा कि ऊपर की छवि में दिखाया गया है।
एंजेलीना जोली
प्रिटीस्केल के परीक्षण से हमने क्या निष्कर्ष निकाला?
- यह फोटो में समायोजन और चेहरे की स्थिति के प्रति बहुत संवेदनशील है, इसलिए कभी-कभी, एक ही व्यक्ति की विभिन्न तस्वीरों का विश्लेषण करने पर, हमें पूरी तरह से अलग परिणाम प्राप्त होते हैं;
- समान प्रमुख विशेषताओं के साथ, प्रोग्राम अलग-अलग प्रतिशत दिखा सकता है जो एल्गोरिदम में जाल की उपस्थिति दिखाता है;
- इस रोबोट को पुरुष पसंद नहीं, लेकिन उसे पासपोर्ट तस्वीरें पसंद हैं;
- अंग्रेजी संस्करण में एक चेतावनी है कि खराब आत्मसम्मान वाले लोगों को इस एप्लिकेशन का उपयोग नहीं करना चाहिए, इसलिए सबसे अच्छी सलाह यह है कि इसे हास्य के साथ स्वीकार करें, हालांकि हमारे विश्लेषण ने कभी भी खराब परिणाम नहीं दिए हैं जिससे उपयोगकर्ताओं में बड़ी नाराजगी हो सकती है।
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