Burunlarından Memnun Olmayan İnsanların Yaptığı 7 Davranış
Kabul etmek isteseniz de istemeseniz de, selfies modern toplumun portrelerini sunar. Bazen bu portreler düzensizdir; bazen manipüle edilirler. Çok sayıda fotoğraf editörü uygulaması - özellikle Kim Kardashian’ın sevdiği Perfect365’i - Instagrammers’in en iyi ve en iyi doktor ayaklarını öne çıkarmasına izin veriyor. Ve ticari olarak temin edilebilen hiçbir uygulama şu anda, bir kimsenin kendisine silah boyu bakmaktan kaynaklanan çarpıklığı ortadan kaldırmasına izin vermiyor. Özçekim çubukları yardım eder (nasıl baktığınıza bağlı olarak), ancak yakın çekim yaparken bakış açısı zorlaşır. Zorlu bir Princeton grubu mezun öğrenci grubunun fırsat bulduğu yer burasıdır. Bazı gelişmiş matematik kullanarak, daha az çarpık bir selfie çeken bir portre fotoğraf editörü oluşturdular.
Ohad Fried, Eli Shechtman, Dan B. Goldman ve Adam Finkelstein, çeşitli kamera perspektiflerine dayalı fotoğrafları manipüle eden yazılımlar geliştirmek için Adobe ile ortak olan dört Princeton öğrencisidir. Fried, “Projenin amacı, kamerayla konu arasındaki mesafenin gerçekten önemli olduğudur” dedi. Ters İnsanları farklı mesafelerden alınan portrelerle olan ilişkileri hakkında inceleyerek, bu sonuca varmış daha önce yayınlanmış bir makaleye atıfta bulunarak. Yazılım, kullanıcıların bu önemli faktörü, yüz özelliklerini değiştirmeden ayarlamalarını sağlar.
Grubun araştırmasına göre, daha yakın mesafelerden çekilen portreler büyük burunları, zayıf çeneleri ve eğimli alnlara neden olabilir. Bu özellikler “barışçıl” ve “ulaşılabilir” gibi terimlerle ilişkilendirilir. Uzak mesafeden çekilen portreler, bir insanın yüzünün oranlarını daha doğru gösterme ve daha çekici ve daha güçlü görünmelerini sağlar. Kameranın bakış açısını ayarlayarak kullanıcılar, özçekimlerinin arzu ettikleri nitelikleri aktarmalarını sağlamak için daha kesin çaba gösterebilir.
Bu programı geliştirmek için kullanılan ileri matematiği damlatalım. İlk olarak, yazılım, 2B fotoğrafta gözler, burun, ağız ve çene gibi dönüm noktası özelliklerini algılar, böylece aynı açıklamalı noktalarla 3B bir kafes oluşturabilir. Buradaki amaç, kişinin yüzünü yakalamak değil, resmi anlamak. “Sadece sen değilsin, yarı gülümsemeli sensin ve sadece yarı gülümsemeli değilsin, üç metre uzaklıktaki bir kamera tarafından görülen yarı gülümsemeli sensin, sadece bir kamera değil, bir iPhone kamera,” Fried diyor.
3B model 2B fotoğrafın üzerine yerleştirildiğinde, yazılım yeni sürümü oluşturmak için 2B fotoğrafa uygulanan noktalardan önce ve sonra elde edilecek sanal kameranın konumunu ayarlar.
Sadece iki aşamalı bir süreç. Adımlar çok çok karmaşık.
Her ne kadar bu projenin bilgisayar bilimi ile özçekim fenomeninden daha fazla ilgisi olsa da, sonuçlar kaçınılmaz olarak ekibi daha geniş özçekim konuşmasına çekmiştir. Yeni portre manipülasyon programları geliştirmek, potansiyel olarak gerçekçi olmayan güzellik standartlarını sürdürebilir olarak görülebilir, ancak ekip, yazılımları ve diğer uygulamaları arasında önemli bir ayrım yaptı.
Fried, “Photoshop kullanarak ya da herhangi bir şeyi yüzünüzdeki hemen hemen her şeyi ayarlayabilir ve bu da fotoğrafınızı çekip sizi bir başkasına çevirmeyi içeriyor” dedi. “Bu programın yaptığı tek şey, kamerayı hareket ettirmek için zaman ayırırsanız nasıl görüneceğinizi göstermek.”
Fotoğraflar gerçek değil, ancak Fried’ün çalışması, insanların yan yana durmaları veya kalabalık bir partide göz teması kurmaları halinde görebileceklerine daha yakın bir şey gösterme potansiyeli yaratma amaçlı. Bu özçekimler kendini önce koyar.
Perspektif bilinçli portre manipülasyon programı şu anda çevrimiçi bir demo olarak var olmasına rağmen, çevrimiçi sürüm ekibin geliştirdiği gerçek yöntem kadar kesin değildir. Doktora üzerinde çalışan bir yüksek lisans öğrencisi olarak Bilgisayar grafikleri ve bilgisayarlı vizyonda Fried, projeye yönelik araştırma açısına, bu ürünü pazarlamanın girişimcilik yönünden daha fazla ilgi duyuyor ve bu da çok fazla ek mühendislik gerektiriyor.
Yazılımın geleceği havada, ancak farklı olabilir gibi görünüyor. Fotoğraf manipülasyonu yalancıların yalan söylemesine yardımcı olur. Matematik, herkesin gerçeği söylemesine yardımcı olacak - ya da ondan birkaç inç.
Rüzgar Enerjisinin Geleceği Bunları Gerçekten, Gerçekten Büyük Uçurtmaları Dahil Edebilir: Video
Madrid'deki UC3M'deki araştırmacılar kısa bir süre önce rüzgar enerjisini kullanmanın yeni bir yolunu geliştirdiklerini açıkladı: gerçekten, gerçekten büyük uçurtmalar. Havadaki Rüzgar Enerjisi Sistemleri (AWES) rüzgar enerjisini yüksek uçan uçurtmalar ve uçaklar aracılığıyla toplar ve bu da daha düşük maliyetlerden güzelliğe kadar çeşitli avantajlar sunabilir.
Yasanın Yürütülmesinin Geleceği Nedir? NTechLab adında bir Rus başlangıcı, yüz tanıma aracı olduğunu düşünüyor.
Google’ı yüz tanıma yazılımı yarışmasında yenen bir şirket olan NTechLab, kolluk kuvvetlerinin gözetleme yöntemlerinin iyileştirilmesi için kendisine yönelmesini umut ediyor.
Instagram, Sanat Müzelerinin Geleceği için Neden Önemlidir?
Instagram'ın sanat dünyasını sarsması kaçınılmazdı, ancak sosyal fotoğraf platformu narsisistik bir selfie kültürünü körüklemekten çok daha fazlasını yaptı. Sadece galerilerde, son araştırmalar olumsuz olanlardan çok daha olumlu deneyimler olduğunu gösteriyor.