Le Machine Learning déniche la beauté dans les portraits numériques
Des scientifiques des Yahoo Labs ont mis au point un algorithme basé sur le Machine Learning pour reconnaître la beauté des portraits au sein de milliers de photos.
Le Machine Learning prend parfois des tournures surprenantes. Une équipe de chercheurs des Yahoo Labs (Barcelone, Bangalore et New York) a publié un document de travail sur la création d’un algorithme basé sur l’apprentissage automatique permettant de distinguer « la beauté » au sein des portraits photographiques. Les scientifiques indiquent en introduction que le portrait numérique est de plus en plus utilisé dans la vie en ligne, notamment avec le phénomène de « selfies », mais aussi avec la mise en avant de son visage sur les profils des réseaux sociaux. Reste donc à sélectionner les ‘bons’ portraits de soi.
Un panel de plus de 10 000 photos
Pour ce faire, la dream team des Yahoo Labs s’est doté d’un jeu de données composé d’un peu plus de 10 000 portraits (avec une répartition de 5420 images de femmes et 4721 d’hommes) qui ont été notés sur leur beauté par des humains sur un échelle de 1 à 10 et avec des annotations qui décrivent chaque image. Ce set de données sert de référence sur les jugements esthétiques que l’algorithme doit approcher. Dans un premier temps, les chercheurs ont mené une analyse via un logiciel de reconnaissance faciale qui détermine l’âge, le sexe et l’origine du sujet, ainsi que d’autres indications sur la position du visage en s’appuyant sur les yeux, le nez et la bouche.
Dans un second temps, l’équipe va utiliser des algorithmes pour mesurer dans chaque image les techniques photographiques comme la composition (disposition d’objets dans l’image, perspective, etc), l’exposition (qualité, netteté) et l’éclairage (intérieur, extérieur), mais aussi le contraste et le niveau de compression jpeg. Les chercheurs ont ensuite utilisé les annotations humaines pour donner une côte émotionnelle à chaque image (positive ou négative) et évalué l’originalité d’une image par rapport à une autre. Au final, ils ont compilé ces données pour les corréler avec les critères de la beauté.
Une beauté guidée par la technique photographique
Nos confrères de Medium.com rassurent quant aux résultats de cette étude. En effet, selon le groupe de scientifiques, « la qualité visuelle de la personne sur la photo a peu d’impact sur la beauté du portrait ». Et de souligner que « l’origine, le sexe et l’âge sont largement décorrélés de la beauté photographique ». La beauté se rapporterait finalement à d’autres facteurs liés à la qualité de l’image, « le niveau d’esthétisme s’attache à la netteté d’éléments du visage, au contraste de l’image, à l’exposition, l’homogénéité, la lumière, l’unicité et l’originalité ».
A travers ces résultats, les chercheurs de Yahoo Labs ont donc élaboré un algorithme basé sur le Machine Learning pour reconnaître les beaux portraits. Après des tests sur un grand nombre d’images, l’algorithme fonctionne avec un degré élevé de fiabilité. « Nous avons construit un robot capable de distinguer les beaux portraits et les moches », souligne le document de travail. Ce dernier jette aussi un regard sur la façon dont les hommes jugent objectivement la beauté : « les propriétés démographiques et physiques comme le sexe, la couleur des yeux, les lunettes, l’âge ou l’origine n’ont pas de lien avec la beauté de la photo, ce qui implique que n’importe quel sujet peut faire partie d’une photo merveilleuse ».
On ne sait pas encore à quoi va servir cet algorithme pour Yahoo. On peut imaginer par exemple une sélection automatique des meilleures images au sein d’un album de famille ou l’intégration de l’algorithme dans une webcam pour détecter les sourires et prendre la meilleure photo possible.
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