Характер человека по чертам лица с иллюстрациями: Книга: «Физиогномика. Искусство расшифровки характера человека по чертам его лица» — Виктор Шапарь. Купить книгу, читать рецензии | ISBN 978-5-222-21265-3

Как мы судим людей по внешности и почему это не работает

Почему одним незнакомцам мы охотно доверяем, а других стараемся обходить стороной? Отражает ли лицо особенности характера человека? «Afisha Daily» разобралась, как мы судим окружающих по внешности, насколько правдивы наши суждения и как они влияют на нашу жизнь.

Мы слишком быстро составляем впечатление о человеке по его лицу

Первое впечатление, которое мы производим на людей, будь то будущий работодатель на собеседовании или незнакомец на вечеринке, неизгладимо. Но за какое время оно формируется? Минута, две, 30 секунд? Исследователи из Принстона выяснили, что наш мозг формирует первое впечатление даже быстрее.

Ученые провели эксперимент, показывая испытуемым фото незнакомцев на протяжении разных промежутков времени — 0,1 секунды, 0,5 секунды, 1 секунду и без ограничений времени. Затем испытуемых просили ответить на вопросы о чертах характера незнакомца: о его привлекательности, способности нравиться окружающим, компетентности, надежности и агрессивности.

В ходе эксперимента выяснилось, что мнения испытуемых об одних и тех же незнакомцах совпадали, а вынесенные суждения после просмотра фото всего за 0,1 секунды были аналогичны суждениям тех, у кого не было ограничения времени вовсе. И более длительный просмотр фото (полсекунды и секунду) не дал значительного повышения процента совпавших ответов. В итоге ученые пришли к выводу, что человек успевает составить впечатление о человеке всего за одну десятую секунды.

Мы мыслим самыми распространенными стереотипами

Три компьютерных лица, отображающие так называемую «шкалу надежности». Типаж слева характеризуется как ненадежный, посередине — нейтральный, справа — надежный.

© Rezlescu, Duchaine, Olivola, Chater

Мы составляем первое впечатление о человеке неосознанно и, как бы мы ни пытались не судить окружающих по внешности, эта неосознанная реакция все равно влияет на мнение об окружающих. На базе последних исследований можно собрать целый список устойчивых реакций на те или иные черты лица незнакомцев.

Внешне привлекательные люди кажутся нам хорошими и в других отношениях — более надежными, компетентными, умными.

«Детские» лица — более круглые, с большими глазами и относительно маленьким подбородком — мы считаем признаком наивности, честности, доброты и покорности.

Склонность к лидерству и доминированию мы ассоциируем с ярко выраженными маскулинными чертами лица (узкое лицо, большой нос, ярко выраженный подбородок) и более темной кожей.

Люди с широкими лицами и как бы полуулыбающимися ртами кажутся более склонными к экстраверсии.

Более «типичные» лица — с наиболее распространенными чертами в том месте, где мы проживаем, — ассоциируются с большей благонадежностью. Эта неосознанная реакция, по мнению ученых, способна усиливать расистские и ксенофобские настроения.

Также мы более позитивно реагируем на людей, чьи лица похожи на наши собственные. Похожие на нас люди кажутся нам более надежными.

Суждения серьезно влияют на нашу жизнь

Конечно, в идеальном мире все люди рациональны, а неосознанные реакции на черты лица окружающих не играют никакой роли. Но пока склонность судить людей по внешности даже способна влиять на политические и социально-экономические процессы.

Более привлекательные люди в среднем зарабатывают на 10–12% больше. Люди чаще голосуют за тех кандидатов, которые внешне кажутся им более компетентными. В ходе одного из экспериментов испытуемым предлагали назвать более компетентного человека, взглянув только на его фото. В 70% случаев именно этот кандидат в итоге выигрывал выборы.

Людей, которые выглядят более склонными к доминированию, чаще нанимают на работу в качестве исполнительных директоров крупных компаний. Тем, чьи черты лица внушают окружающим доверие, проще дают деньги в долг. К тому же их реже признают виновными в суде.

Изображения усредненных лиц мужчин разных стран мира, основанные на наложении тысяч реальных фотографий.

Первое впечатление часто ошибочно

Несколько веков назад довольно популярны были френология и физиогномика — сегодня признанные псевдонаучными дисциплины, которые пытались сопоставить те или иные физические черты с чертами характера человека. Сегодня исследователи проводят эксперименты, цель которых — установить, можем ли мы на самом деле выносить верные суждения о характере незнакомцев на основании того, как они выглядят.

Одно из последних исследований провел журнал New Scientist. Было проверено, могут ли люди «угадать», насколько удачливы, религиозны, надежны и склонны шутить незнакомцы, просто посмотрев на их фото. В случае с женскими портретами большинство респондентов все-таки справились с угадыванием всех перечисленных черт, за исключением обладания чувством юмора и склонностью шутить. Но эксперимент с мужскими портретами провалился — респонденты не смогли верно проассоциировать лица мужчин с их чертами лица. Это еще раз подтверждает, что первое впечатление обманчиво.

Другой довод против возможности судить людей по внешности — наше восприятие «детских» лиц и реальные характеристики их обладателей. Мужчины с «детскими» лицами кажутся наивными, легко поддающимися влиянию, миролюбивыми, менее агрессивными и склонными к доминированию. Однако, согласно статистическим данным, такие мужчины на самом деле в среднем лучше образованны, напористы, чаще получают военные награды. При этом они чаще становятся преступниками и добиваются куда больших успехов в учебе, чем мужчины с брутальным внешним видом. Исследователи соотносят этот феномен со стремлением таких мужчин превзойти ожидания окружающих, которые видят их наивными и мягкотелыми.

Характер человека по лицу и по чертам лица — www.wday.ru

Существует древнее поверье, что все наши действия, поступки, желания отражаются на нашем лице. Наука о лицах, физиогномика, не дает шансов скрыть свои привычки и потаенные черты характера. При желании люди, обладающие способностью читать по лицам, могут детально рассказать, о чем мы думаем, чего хотим и что скрываем.

3 ноября 2016

Определяем характер человека по его лицу

Распознаем характер человека по лицу

Древнейшее учение о лицах возникло в Китае. Согласно утверждениям физиогномистов, по чертам лика можно полностью рассказать о судьбе. Наши поступки, увлечения, привычки отражает каждая точка, морщинка на лице. Нужно только уметь их разглядеть – и портрет человека готов.

• Мужское лицо «прочитать» намного легче, женское трудно поддается «рассекречиванию», так как дамы пользуются различной косметикой.
• Борьба с морщинами не дает шансов узнать нрав и характер женщины.
• Хорошо это или нет – трудно определить.
• Все же лучше заранее знать об угрозах и остеречься от ошибок, которые могут повлиять на будущее.

Характер по чертам лица

Начинаем с бровей:

• Если они от природы толстые и густые – человек упрям.
• Красивые, длинные и изящные брови говорят об интеллекте человека, его консерватизме.
• Сросшиеся брови – решительность, целеустремленность,
• Родинка в гуще бровей – большая удачливость.

Глаза:

• Не зря говорят, что глаза – «Зеркало души».
• Обладатель больших очей обладает мужественностью, властным нравом.
• Маленькие глаза говорят о ревнивом характере, упрямстве.

Нос:

• Очень длинный нос принадлежит интеллектуалам, короткий говорит о доверчивости хозяина, его открытости.
• Горбинка на носу – человек агрессивен, упрям и капризен, маленький нос – признак мелочности.
• Кончик носа выглядит как клюв – натура вероломная, мстительная.
• Толстый кончик носа принадлежит людям добрым и веселым.

Рот:

• Определяя характер по лицу, нельзя не обратить внимания на форму рта, губ.
• Большой рот говорит о карьеризме, маленький о слабохарактерности.
• Тонкие губы признак ревнивого нрава, агрессии, злопамятности.
• Толстые губы принадлежат чувствительным особам.
• Один из уголков рта скошен к низу – владелец склонен к сарказму, ехидству, критиканству.
• Красивые плотные губы с блеском – натура властная, но ответственная.
• Верхняя губа выступает над нижней – тщеславие, нижняя – нерешительность, эгоизм.

Конечно же выше приведен краткий обзор различных черт лица, но в физиогномике необходимо учитывать все, начиная со лба и заканчивая подбородком. Дать полноценную характеристику можно при совокупности всех черт, но описанные признаки позволят оценить своего собеседника, дать хотя бы поверхностную информацию о человеке, с которым предстоит вести общие дела.

Смотрите также: как травить тараканов борной кислотой

Эдуард Матвеев

Читаем по лицу: советы опытного кадровика

19.10.2016 13:00     

 

Все статьи автора

Перед взором HR-руководителя проходят тысячи лиц, поэтому его опыт в распознавании черт характера по глазам, губам и мимике особенно интересен. Владимир Малёшин, возглавлявший службы персонала в компаниях и банках, поделился своими открытиями в области физиогномики.

— Когда вы впервые заинтересовались физиогномикой?

— Году так в 1968-м, когда еще студентом-первокурсником прочитал книгу Вересаева. В ней были следующие слова: «Глаза — зеркало души. Какой вздор! Глаза — обманчивая маска, глаза — ширмы, скрывающие душу. Зеркало души — губы. Хотите узнать душу человека, смотрите на его губы… Берегитесь глаз! Из-за глаз именно так часто ошибаются в людях. Губы не обманут».

Сейчас, за 47 лет наблюдений за людьми и после 50 000 проведенных собеседований при найме, у меня сложилась классификация губ, за которой стоят определенные черты личности и паттерны поведения. Вот фрагменты моей методики «Губные гармошки».

По губам можно судить о мягкости или жесткости характера. Это определяется степенью прикрытия губами зубов. Если при разговоре виден верхний ряд зубов — то это мягкий, позитивный человек. Если нижний ряд — наоборот, жесткий, твердый, требовательный, «кусачий». Общаться с такими людьми гораздо сложнее, но они добиваются многого в жизни. Если при разговоре видно и верхний, и нижний ряды зубов, в человеке сочетаются и те и другие качества. Он может быть и жестким, и мягким в зависимости от ситуации.

По губам можно определить, есть ли у человека врожденная способность к хранению тайн (например, когда речь о вакансии в службу безопасности). Хорошо хранят тайны те, у кого ширина рта значительно меньше расстояния между вертикальными линиями, проведенными через середину зрачков. Даже если губы средней длины, есть опасность, что человеку в определенной ситуации захочется тайной поделиться — «только тебе по секрету, а ты больше никому». Широкий рот указывает на экстравертность, потребность в общении, таким людям не стоит работать с тайнами.

Четкий признак сексуальности, как у мужчин, так и у женщин, — это хорошо развитый желобок над верхней губой. Чем лучше выражен он — тем сильнее у человека репродуктивная функция. А линии желобка указывают на сосредоточенность или подвижность ума.

Ярко проявляется зависимость характера человека от полноты губ. Возьмем противоположности: очень тонкие губы и полные, «сердечком». Тонкогубые люди рассудительны, а обладатели полных губ чувственны и эмоциональны.

У людей с ровным и дружелюбным характером верхняя и нижняя губа будут одинаковой полноты (следует учесть, что в норме у мужчин нижняя часто бывает полнее верхней). Оттопыренная нижняя губа говорит о капризности и чванливости человека, а верхняя накинутая — о нерешительности.

Линия смыкания губ тоже несет информацию. У спокойных людей она ровная, горизонтальная, а у чрезмерно эмоциональных, — волнистая. Например, обратите внимание на эту линию у Владимира Жириновского или Григория Лепса. Второй яркий признак эмоциональности — сильно развитая носогубная складка.

У неэмоционального человека мимика во время разговора остается слабо выраженной. В свою очередь у людей излишне эмоциональных все лицо движется — «ходит ходуном».

Контуры губ — так называемая линия Купидона — тоже заслуживают внимания. У простых, бесхитростных людей эти контуры плавные и спокойные. Четко и ярко очерченная линия верхней губы свидетельствует об изощренном уме, способности генерировать идеи, остроумии. В то же время человек может быть очень язвительным и резким. Среди обладателей выраженной линии Купидона — много неординарных личностей, в том числе склонных к изощренной мести, умеющих утонченно унизить.

Поднятые вверх уголки рта говорят об оптимистичности, а ямочки в уголках губ и на щеках — о доброжелательности. У эгоцентриков и скептиков уголки губ опущены вниз.

 Когда человек в разговоре кривит губы, это говорит о его высокомерии, апломбе, чувстве превосходства над другими людьми. Характер сложный.

Запомните: у людей с красивыми губами красивая душа, хороший характер!

— Есть ли яркие, проверенные практикой характеристики, связанные с другими чертами лица?

— Мое главное наблюдение — люди с одинаковыми лицами похожи характерами. Увидели того, кто напоминает вашего знакомого, — ищите одинаковые черты. Схожесть характера и поведения человека будет тем сильнее, чем больше вы найдете общих внешних признаков: в фигуре, походке, голосе, манере одеваться, почерке и так далее.

Истоки физиогномики уходят корнями в далекое прошлое. Когда-то наши предки заметили сходство поведения людей с животными. Похожие на свинью имели повадки свиней, на кошку — кошек, на обезьяну — обезьян, на осла — ослов. И в этом есть доля правды!

Форма головы и лица отражает характер. Самые доброжелательные — люди круглолицые. Вспомните лица нашего прекрасного артиста Евгения Леонова или Юрия Куклачева. Люди с квадратной формой головы, прямоугольным подбородком, такие как Уинстон Черчилль, — как правило, жесткие, требовательные и волевые. Квадратный подбородок в физиогномике так и называется — подбородок Черчилля, или «бульдожья челюсть». Его обладатели — это суровые, неуступчивые бойцы, способные переносить большие физические нагрузки. А вот треугольная форма головы, заостренный или выдающийся вперед подбородок говорит о том, что человек не склонен переносить большие физические нагрузки. Зато у него хорошо развита склонность к риторике.

Оттопыренность ушей означает упрямство. Прижатая ушная раковина — покладистость. Крупная ушная раковина — признак долгожительства.

Ямочка на подбородке свидетельствует об очень сложном характере. Чем глубже она, тем серьезнее проблемы внутри человека. У мужчин ямочка на подбородке более выражена, но и женщины с намеком на нее тоже есть.

Еще один верный признак хорошего, веселого характера человека — «гусиные лапки», складочки во внешних уголках наших глаз, образующиеся от смеха и частых улыбок.

Если нос с горбинкой (у славянского типа лиц) — это проявление холерического темперамента. Если приподнят кверху и верхняя губа вместе с ним — это признак вздорности. А если его кончик опущен вниз? Тут можно сказать «сует свой нос в чужой вопрос». Доброжелательные, мягкие люди имеют нос «картошкой», а обладатели сложного характера — узкий и прямой.

Такое качество, как хитрость, можно распознать по четырем признакам. Это наследственная лысина у мужчин, «утиный нос» — расширяющийся книзу от узкой переносицы, «лисье ухо» — заостренное кверху, а также «рот Буратино» — когда после смыкания губ еще идет разрез в два-три миллиметра.

Высокий лоб — один из первых признаков интеллекта человека. Если зрительная линия ушных раковин выше линии бровей или на их уровне — это тоже признак ума. Мои многолетние исследования подтверждают эту закономерность, но бывают и исключения: я с удивлением увидел по ТВ нобелевского лауреата, у которого линия ушей была значительно ниже линии бровей.

— Были случаи в вашей практике, когда знание физиогномики становилось решающим при выборе кандидата на должность?

— Я никогда не отдаю предпочтение физиогномике при оценке людей. Решающую роль она играет, только если по чьей-то просьбе приходится оценивать человека по фото. Во всех других случаях я применяю полный арсенал оценочных методов, подходящих по обстоятельствам. При входе человека в аудиторию я могу с первой секунды сказать, если он не подходит на данную вакансию. А для того, чтобы оценить, подходит ли, необходимо провести полноценное собеседование.

— Помогает знание физиогномики в личной жизни? Анализировали ли вы близких людей, жену?

— Да, именно красивые губы моей жены помогли мне сделать верный и безошибочный выбор в жизни. С первой случайной встречи на борту теплохода «Иван Сусанин» мы больше не расставались.

— Может ли изменение внешности в результате пластической операции повлечь за собой изменение характера? И работает ли в этом случае физиогномика?

— Пластическая хирургия — главный враг физиогномиста. Если губы изменены с помощью операции, ошибка неизбежна. Думаю, что поведенческие признаки человека, сделавшего пластику, тоже меняются. Однако не решусь судить о том, насколько значительны эти изменения, потому что у меня нет такой статистики.

Иллюстрации: Иван Анчуков

Описание внешности человека на английском

Содержание статьи:

Общаясь на английском, часто нам приходится описывать что-либо, и не редко это касается внешности человека. Умение описать себя или другого человека правильно и красиво пригодится вам как при общении на бытовые темы, так и при сдаче разнообразных экзаменов, ведь эту тему очень любят создатели тестов. Ранее мы писали о полезных прилагательных, которые могут пригодиться при описании фильмов и книг. Тут вы найдете 150 самых популярных и распространенных слов для описания внешности человека. 

Пройдите тему в онлайн тренажере: 

Задаем вопросы и отвечаем на них

Для начала давайте узнаем, как задать вопрос о внешности человека. Чаще всего для этого мы используем фразу: What does he/she look like? На русский переводится как «Как он/она выглядит?» Если же вас просят описать свою внешность, то вопрос будет звучать так «How do you look like?» Не забывайте о глаголе «to do», который для третьего лица единственного числа (he / she / it / anybody / nobody) изменяется на «does».

Другими словами о внешности можно спросить так: How would you describe your / his / her physical appearance? – Как бы вы описали свою / его / её внешность? Здесь «would» указывает на более вежливый и формальный стиль, такой вопрос можно чаще услышать от коллеги по работе, чем от друзей, как в первом случае.

Ответить на такие вопросы можно несколькими способами. Самый простой — это сказать «I am / He is / She is» и дальше соответствующее прилагательное. Например:

beautiful – красивый
nice – хороший
pretty – симпатичный
cute – милый
handsome – красивый (о мужчине)
common, usual – обычный
ugly – некрасивый
attractive – привлекательный
unattractive – непривлекательный
elegant – элегантный
charming – очаровательный
lovely – милый
plain – простоватый
repulsive – отталкивающий

Описание внешности на английском может строиться на описании отдельных частей тела. Давайте пройдемся по ним. Начнем с лица.

Читайте также: Части тела на английском

Читай также

Тест с подвохом: Насколько хорошо вы владеете английской лексикой?

Лицо

Теперь предлагаем «пройтись» по чертам лица. Какими словами можно описать лицо человека? Как правило, речь идет о его форме и цвете:

round – круглое
oval – овальное
square – квадратное
long – длинное
puffy – одутловатое
thin – худое
freckled – веснушчатое
wrinkled – морщинистое
pimpled – прыщеватое
swarthy – смуглое
sunburned / tanned / browned – загорелое
pasty – болезненно-бледное
gaunt – изможденное
pock-marked – рябое
clean-shaven – гладко выбритое
fair – белое, светлое
dark – темное
sallow – болезненно-желтое

О чертах лица можно рассказать с помощью следующих слов:

delicate – тонкие
regular – правильные
irregular – неправильные
large – крупные
small – мелкие
chiseled – точеные
stem – суровые

Глаза

Глаза — это зеркало души, и очень полезно знать, как их описывать. Для этого нам понадобится лексика и их цвете и форме:

almond-shaped – миндалевидные
keen – проницательные
baggy – с мешками под глазами
lively – живые
beady – глаза-бусинки
blue – синие, голубые
narrow – узкие
brown – коричневые
bulging – выпуклые
close-set – близко посаженные
protuberant – выпуклые
puffy – опухшие
crinkly – в морщинках
red-rimmed – покрасневшие, воспаленные
cross-eyed – косоглазый
round – круглые
dark – темные
dark-ringed – с темными кругами (под глазами)
deep-set, downcast – глубоко посаженные
slanted – раскосые
grey – серые
green – зеленые
hazel – ореховые

Нос

Теперь давайте посмотрим, какие слова нам помогут при описании носа, другими словами, каким он бывает.

flat – плоский
straight – прямой
aquiline – орлиный
snub – курносый
turned up, upturned – вздернутый
hooked – нос крючком
pointed – заостренный

Щеки

Что касается щек, то чаще всего мы обращаем внимание на их цвет и форму. Если мы хотим сказать, что у человека есть ямочки на щеках, то по-английски это звучит так: dimples in one’s cheeks. Также нам пригодится следующая лексика:

chubby / plump – пухлые
hollow / sunken – впалые
pale – бледные
ruddy – румяные
pink – розовые
roughed – нарумяненные
stubby / unshaven – небритые
wrinkled – морщинистые

Тренировать новую лексику описания внешности человека, а также развивать разговорные навыки английского можно в наших Разговорных клубах по Skype с носителями языка и русскоязычными преподавателями школы.

Рот

Заканчивая описание лица человека, нельзя не упомянуть про рот. Итак, каким он бывает:

large/big – большой
small – маленький
stern – суровый
strong – сильный, энергичный
firm – твердый
vivid – выразительный, живой
toothless – беззубый

Волосы

А теперь давайте подробнее поговорим о том, какими бывают волосы. Чаще всего при описании нас интересует длина, густота, а также цвет волос. В этом нам поможет следующая лексика:

black – черные
blond – светлые
red – рыжие
auburn – темно-рыжие
chestnut, chestnut-brown – каштановые
golden – золотистые
grey – седые
long – длинные
short – короткие
shoulder-length – по плечи
straight – прямые
curly – вьющиеся
wavy – волнистые
bald – лысый

Dialogue
– Hey Kate. How is your friend Mark doing? He is an artist, right?
– Hey Tom, yes, he’s an artist.
– What is his latest work?
– He is paintiing a portrait of a beautiful woman.
– How does she look like?
– Well, she has almond-shaped blue eyes and cheeks with dimples.
– What about her hair?
– It’s long and it’s wavy. It has golden colour.
– Sounds so beautiful!

Диалог
– Привет, Кейт! Как поживает твой друг Марк? Он художник, верно?
– Привет, Том! Да, он художник.
– Какая его последняя работа?
– Он рисует портрет прекрасной женщины.
– Как она выглядит?
– Ну, у нее миндалевидные голубые глаза и щеки с ямочками.
– Что на счет её волос?
– Они длинные и волнистые. У них золотистый цвет.
– Звучит прекрасно!

Телосложение

Теперь, когда мы знаем, как описать лицо человека, давайте разберемся с его телосложением. Рассказать о фигуре и росте нам помогут следующие слова:

tall – высокий
short – низкий
(of) medium height – среднего роста
skinny – тощий
thin – худой
slim – стройная (о женщине)
slender – стройный (о мужчине)
well-built – хорошо сложенный
neat – изящный
lean – худощавый
muscular – мускулистый
overweight – с избыточным весом
obese – страдающий ожирением
plump – полный, пухлый
fat – толстый
stout – тучный
stocky – коренастый

Главное — не ошибиться в выборе правильного прилагательного, чтобы не обидеть человека. Помните, что «plump» или «overweight» звучит довольно нейтрально, а вот назвав человека «fat», вы можете прослыть грубым.

Кожа

Очень полезным при описании человека может оказаться знание лексики о цвете кожи. К ней относятся следующие слова:

fair – светлая
dark – темная
olive – оливковая
tanned – загорелая
pale – бледная
silky – шелковистая
dry – сухая
rough – грубая
smooth – гладкая
baby-soft – нежная, как у ребенка
wrinkled – морщинистая
freckled – веснушчатая

Сколько же слов нам нужно знать на английском, чтобы общаться на бытовые и профессиональные темы и при этом чувствовать себя уверенно? А главное, как быстро и  успешно пополнить свои знания новой лексикой?  Мы знаем 10 эффективных способов, как расширить свой словарный запас.

Фигура

Что еще нам пригодится для завершения описания человека, так это его фигура. Изящная она или неуклюжая, стройная или «с брюшком»? Ищите подходящую характеристику ниже:

graceful – изящная
lithe – гибкая
well-made – ладная
superb – превосходная
perfect, great – прекрасная, великолепная
stunning – сногсшибательный.
a head turner – привлекающий внимание, человек, на которого люди оборачиваются.
gorgeous – великолепный.
slight – хрупкая, изящная
neat – аккуратная
ordinary – обыкновенная,ничем не примечательная
bony – костлявая
flawed – небезупречная
clumsy – неуклюжая
shapeless – бесформенная
well-fed – откормленная
paunchy – пузатая, «с брюшком»
ill-made – некрасивая, непропорциональная
tattooed (о теле) – татуированное

Ноги

Очень важная часть тела. Ноги занимают половину роста человека, а иногда и больше половины. Нужно обязательно запомнить хотя бы десяток adjectives to describe legs.

shapely – стройные
curvy – соблазнительные
thick – толстые
elegant – элегантные
feminine – женственные
sexy – сексуальные
scrawny – тощие
thin – тонкие
plump – пухлые
muscular – накачанные
strong – сильные
sinewy – жилистые
athletic – спортивные
long – длинные
hairy – волосатые
shaved – бритые
sleek – гладкие
crooked – кривые
tanned – загорелые

Руки

И наконец руки, ручки, рученьки. Последний список самый короткий.

muscular – мускулистые
beefy – мясистые
powerful – мощные
thin – тонкие
skinny – худощавые
hairy – волосатые
painted (nails) – накрашенные (ногти)
dirty (nails) – гразные (ногти)

Читай также

11 сентября 2001: Как это было

Примеры описания персонажей из литературы

Все слова из списков выше вы можете добавить себе на изучение в персональный словарь на сайте или в приложении ED Words. Для этого достаточно выделить их и нажать на плюсик. Функция доступна только зарегистрированным пользователям.

А теперь переходим к практике. Начнем с описаний персонажей в литературе. Это будет своего рода описание внешности известного человека на английском, хоть человек и вымышленный.

Inside the floating cloak he was tall, thin, and bony; and his hair was red beneath the black cap. His face was crumpled and freckled, and ugly without silliness.
Под парящим плащом он был высоким, худым и костлявым, а его волосы под черной шапкой были рыжими. Его лицо было сморщенным, веснушчатым, и без глупости уродливым.

(Lord of the Flies)

Her elbows stuck out like wings, and a huge white enameled tub occupied the space above her head, somewhat miraculously holding steady while her head moved in quick jerks to the right and left.

Ее локти торчали, как крылья, и огромная белая эмалированная ванна занимала пространство над ее головой, каким-то чудом удерживая равновесие, в то время как ее голова двигалась быстрыми рывками вправо и влево.

(Mama BekwaTataba from Poisonwood Bible)

She has bright, dark eyes and satiny brown skin and stands tilted up on her toes with arms slightly extended to her sides, as if ready to take wing at the slightest sound.
У нее яркие темные глаза и атласная коричневая кожа, она стоит, приподнявшись на носках, с руками, слегка вытянутыми в стороны, как будто она готова взлететь при малейшем звуке
(Rue from The Hunger Games)

Теперь переходим к видео. Послушайте про описание внешности человека на английском от нейтива.

 

И напоследок еще два диалога с описанием внешности на английском с использованием сегодняшних прилагательных. Для удобства выделили их жирным. Если есть возможность, проговорите диалог со своим преподавателем или другом-единомышленником.

Dialogue
– I heard, you have a new boyfriend. What does he look like?
– He’s tall and muscular, really well-built.
– Is he tanned?
– He has olive skin which is so smooth and a little bit freckled.
– What about his figure?
– It’s stunning. He’s a real head turner!
– I’m so happy for you!

Диалог
– Я слышала, у тебя новый парень. Как он выглядит?
– Он высокий и мускулистый, очень хорошо сложен.
– Он загорелый?
– У него оливковая кожа, очень мягкая и немного веснушчатая.
– А его фигура?
– Она сногсшибательная. Он очень привлекательный человек!
– Я так за тебя рада!

Уверены, что эта статья станет верным помощником для вас, ведь тема описания внешности без преувеличения — одна из самых популярных тем при изучении английского. Удачи!

Бонус для наших новых читателей!

Мы дарим бесплатный индивидуальный урок английского по Скайпу.

Вы оцените преимущества:

• занятия дома или на работе в любое время
• преподаватель мечты, с которым интересно учиться и болтать
• гарантия результата: более 10 000 студентов достигли цели

EnglishDom #вдохновляемвыучить

заявка отправляется

Пожалуйста, подожди…

Занимайся английским бесплатно

в онлайн-тренажере

Нос как маркер личности человека

Народную мудрость не обманешь… Фольклор, как говорится, бьет в точку. «Держать нос по ветру» или «Хороший нос за версту чует»  –  эти и другие поговорки дают нам понять, что обоняние и нос в частности играют одну из важнейших ролей во  многих аспектах жизни человека. А по форме носа можно судить об уме, энергии и сексуальном  потенциале каждого человека. С этим соглашается и известный психолог Хигир. Впрочем, мнение о том, что от размера носа зависит размер «мужского достоинства», сегодня поставили под сомнение и даже опровергли в результате множества научных исследований. Эти исследования подтвердили  другую связь между носом и сексуальными предпочтениями. Ученые выявили, чем тоньше обоняние и чем больше запахов улавливает нос человека, тем чаще человек испытывает влечение к противоположному полу и тем больше его сексуальная активность.

Как бы то ни было, но нос все-таки играет важную роль в интимной жизни людей. А как же быть с величиной сего органа? Исследования показали, что обладатели длинных носов склонны к консерватизму. Очень длинный нос свидетельствует о капризной личности, склонной к интеллектуальной деятельности. Длинный и широкий нос говорит о таких чертах характера, как оптимизм, дружелюбие и открытость. Также замечено, что обладатели одинаковых  по длине носов чаще всего испытывают влечение друг к другу.

Рассмотрим основные личностные характеристики по форме носа.

Курносый нос говорит, прежде всего, о благоразумном и практичном характере. Это уравновешенный и надежный человек, который всегда готов прийти на помощь другим. Люди с курносыми носами всегда в центре внимания, у них много друзей. Они часто добиваются успеха на профессиональном поприще. Целеустремленны. Склонны к прочным отношениям.

Нос «картошкой» — свидетельство великодушия и  чувственности человека, который, однако, отличается также и разумностью. Любые достижения достаются таким людям с трудом. Им очень трудно открыто говорить о своих чувствах, поэтому они очень долго не связывают себя брачными узами. Умеют подавлять свои сексуальные потребности и сублимировать их в профессиональном росте.

Нос с горбинкой свойственен сильным и упрямым натурам, которые никогда в жизни не поступятся свои принципам и не изменят своего мнения. Люди с такой формой носа, однако, легко могут впасть в панику. Они очень великодушны, но при этом не забудут и о себе, потому их часто называют людьми со вкусом к жизни. Отличаются нетерпеливостью, потому часто не доводят начатое до логического конца. Любовные отношения нужны только как средство удовлетворить свои интимные потребности.

Прямой нос  указывает на человека с твердым характером и ясным складом ума. Такой личности можно довериться. Эстет, любит искусство. Как правило, люди с такой формой носа имеют высокий социальный статус и отличаются утонченным воспитанием. Часто заносчивы и пренебрегают теми, кто ниже их по социальной лестнице. Любой успех делает их тщеславными и кичливыми. Их часто характеризуют как самовлюбленных людей. Всегда преуспевают в карьере. Просто обожают любовные треугольники.

Герой нашего времени

«Вообще женские образы не удавались Лермонтову. Мери — типичная барышня из романов, напрочь лишённая индивидуальных черт, если не считать её «бархатных» глаз, которые, впрочем, к концу романа забываются. Вера совсем уже придуманная со столь же придуманной родинкой на щеке; Бэла — восточная красавица с коробки рахат-лукума» — так, в обычной своей манере, аттестует героинь романа Набоков. Вера не нравилась и Белинскому: «Лицо Веры особенно неуловимо и неопределённо. Это скорее сатира на женщину, чем женщина. Только что начинаете вы ею заинтересовываться и очаровываться, как автор тотчас же и разрушает ваше участие и очарование какою-нибудь совершенно произвольною выходкою».

Эта «произвольная выходка» — знаменательная проговорка: Белинский не готов видеть в «произволе» женщины сознательное решение автора. Между тем Вера — самая «субъектная» героиня Лермонтова. Именно она «ведёт» во взаимоотношениях с Печориным, именно она помогает запуститься интриге с Мери, наконец, именно она — одна из всех — поняла Печорина «совершенно, со всеми… слабостями, дурными страстями». Вера жертвует собой, надеясь, что Печорин когда-нибудь поймёт, что её любовь к нему «не зависела ни от каких условий»; потеряв Веру, Печорин выходит из себя, почти сходит с ума, моментально расстаётся со своим блестящим хладнокровием.

Другие женщины в «Герое нашего времени» гораздо «объектнее». Исследовательница Жеанн Гайт называет героиню, которую отвергает «лишний человек» в романтическом произведении, «обязательной женщиной»: она непременно присутствует возле героя и определяет его качества. В таком случае Бэла и Мери необходимы сюжету, чтобы показать неспособность Печорина к любви и . «Я никогда не делался рабом любимой женщины; напротив, я всегда приобретал над их волей и сердцем непобедимую власть, вовсе об этом не стараясь. <…> Надо признаться, что я точно не люблю женщин с характером: их ли это дело!..» — хвалится Печорин; «не стараясь» — это, положим, неправда, но отношение героя к женщинам из этих фраз ясно. Посмотрим, как оно реализуется.

Нет ничего парадоксальнее женского ума; женщин трудно убедить в чём-нибудь, надо их довести до того, чтоб они убедили себя сами

Михаил Лермонтов

Описание Бэлы входит в «полный стандартный  романтических штампов о Кавказе: перед нами «высокая, тоненькая» дикарка, чьи «глаза чёрные, как у горной серны, так и заглядывали нам в душу». Нельзя сказать, что Бэла совершенно пассивна: она сама пропевает Печорину нечто «вроде комплимента», в минуту гордости и гнева на Печорина она вспоминает: «Я не раба его — я княжеская дочь!..»; она готова мстить за отца. «И в тебе, душенька, не молчит разбойничья кровь!» — думает Максим Максимыч — единственный человек, чьими глазами мы видим Бэлу. «Мы не знаем, как воспринимают Бэлу Азамат или Печорин… — напоминает Александр Архангельский, — мы не допущены в её внутренний мир и можем лишь догадываться о глубине её радости и силе её страдания». Характерно, что единственный раз, когда покорённая Бэла совершает нечто по собственной воле, — ослушавшись Печорина, выходит из крепости, — заканчивается её гибелью.

Впрочем, если бы Бэла не ослушалась, то погибла бы всё равно, окончательно наскучив Печорину, который её так добивался. Сегодня уговоры Печорина могли бы войти в феминистский учебник как примеры виктимблейминга От английского victim — «жертва» и blame — «обвинять». Под виктимблеймингом понимают ситуацию, когда ответственность за насилие, физическое или психологическое, возлагается не на насильника, а на жертву. ⁠ и газлайтинга Психологическое манипулирование, призванное заставить жертву сомневаться в собственной адекватности. Происхождение термина связано с голливудским фильмом «Газовый свет» (1944), в котором изображён этот вид психологического насилия. ⁠ : «…Ведь ты знаешь, что рано или поздно ты должна быть моею, — отчего же только мучишь меня? <…> Поверь мне, аллах для всех племён один и тот же, и если он мне позволяет любить тебя, отчего же запретит тебе платить мне взаимностью? <…> …Я хочу, чтоб ты была счастлива; а если ты снова будешь грустить, то я умру»; наконец, он предлагает ей свободу, но в то же время сообщает, что едет подставить себя под пулю или удар шашки. Бедной Бэле ничего не остаётся, кроме как сдаться.

Так же объективируется поначалу и княжна Мери («Если бы можно было слить Бэлу и Мери в одно лицо: вот был бы идеал женщины!» — восклицает критик Шевырёв). Замечания Печорина о ней циничны — даже пустой Грушницкий замечает: «Ты говоришь о хорошенькой женщине, как об английской лошади». Ничего необычного в этом нет: Печорин и в «Тамани» заявляет, что «порода в женщинах, как и в лошадях, великое дело». Ещё циничнее та игра, которую он ведёт с Мери. Но когда эта игра подходит к финалу, Мери удаётся перерасти назначенную ей роль:

— …Видите ли, я перед вами низок. Не правда ли, если даже вы меня и любили, то с этой минуты презираете?

Она обернулась ко мне бледная, как мрамор, только глаза её чудесно сверкали.

— Я вас ненавижу… — сказала она.

А вот в «Тамани» уверенность Печорина в том, что ему покорится любая женщина, играет с ним злую шутку. Печорин не просто уверен в своей победе — он и странности в поведении контрабандистки, которые могли бы внушить ему сомнения, трактует в духе романтической литературы: «дикая» девушка кажется ему то Ундиной из баллады Жуковского, то гётевской Миньоной. Крах любовного приключения подан, как обычно у Лермонтова, иронически, но кажется, что эта ирония маскирует здесь разочарование.

Физиогномика что говорит о человеке его форма лица

Еще в Древнем Китае люди заметили связь между типом лица и характером индивида. Они записали свои наблюдения и пользовались ими. Более того, ими пользуются и сейчас. Например, режиссеры, когда подбирают актера на роль, чтобы раскрыть характер персонажа более точно. Если Вы будете знать основные правила физиогномики, то тоже сможете «читать людей» по лицу. Нужно только помнить, что эти данные – всего лишь основа, на которую накладываются другие, более тонкие особенности личности.

 

Специалисты по физиогномики смотрят на внешность человека, как на карту его личности. Для того, чтобы ее правильно прочитать сначала надо определить форму лица. Это поможет узнать основные черты личности. Кстати говоря, это конечно не все знания по физиогномике, которые позволяют читать по лицу, но они основные, без которых дальнейшее изучение физиогномики бессмысленно. Поэтому предлагаем ознакомиться с ними.

 

 

Какие особенности личности показывает форма лица?

 

Овальное лицо

 

 

Признак импульсивного, эмоционального человека. При наличии богатого внутреннего мира такие люди занимаются творческими профессиями. Они им подходят больше всего, так как здесь их эмоциональность находит выход. Если такой человек правильно выбрал род занятий, то он будет буквально «гореть» на работе, отдаваясь ей без остатка. В противоположном случае его ждет эмоциональное выгорание. Еще одна черта таких людей – нежелание подчиняться чужой воле. Он не будет успешным на работе по найму. Если такому человеку не хватает собственных знаний, усидчивости, упорства, он не найдет себя и в независимом деле. Поэтому таким людям важно получить качественно образование.

 

 

Круглое лицо

 

Эти люди обладают мощной энергией. В связи с этим они очень деятельные, часто на эти способности накладывается жажда власти или денег. Если такой человек задастся какой-то целью, есть большая доля вероятности, что он ее добьется. Здесь важно, чтобы энергия была направлен в нужное русло. Однако есть и вторая сторона медали, если с детства такому человеку не привиты нравственные ценности, он может быть жестоким, деспотичным, беспринципным. Эти люди хорошо реализовываются на руководящих должностях. Они не боятся брать ответственность. Смелы и уверенны в себе.

 

 

Трапециевидное лицо

 

Основное достоинство этих людей – рациональность. Они рассудительные и приземленные. Редко витают в облаках. По крайней мере, совершенно не склонны к этому. Не любят перемен и новшеств. Их может ввести в стресс переход от одного этапа жизни к другому, например, период, когда он оканчивает школу, колледж или вуз. В такие дни, пока жизнь не войдет в новое привычное русло, эти люди нуждаются в поддержке, а в остальном они сами представляют из себя каменную стену, за которой близким тепло и уютно. Среди таких личностей встречаются аналитики, творческие люди и гении общения. Обратная сторона медали их природного рационализма – алчность и корысть.

 

 

Треугольное лицо

 

Люди с треугольным лицом кажутся окружающим неуравновешенными. Но это не совсем так, просто у них есть способность быстро переключаться с одного на другое. Поэтому и эмоции у них быстро меняются, а ум быстрый и цепкий. Они могут рассуждать нестандартно и действовать гораздо оперативнее других. Такие люди хороши в актерстве, в творчестве, в науке. Но где бы они не реализовали себя, они склонны быть иррациональными и поддаваться эмоциям. Если при этом у них хорошо развита интуиция, то они редко делают ошибки, а если нет, то могут иметь способность часто попадать в нелепые ситуации. Если лицо с тонкими чертами лица, то такой человек много думает, рассуждает, анализирует свои поступки. Может иметь талант писателя или быть хорошим психологом.

 

 

Прямоугольное или квадратное лицо

 

 

Обладатели такого лица – люди-борцы или люди-солдаты. Они не склонны умалчивать или бездействовать, если кто-то попирает их интересы или мораль. Другое дело какое понятие о справедливости заложено им в голову. Когда вы встречаете такого человека, то должны в первую очередь понять, каким принципам он служит. Если ваши идеи совпадут, он будет верным другом, подчиненным, супругом. Эти люди искренни, лаконичны в выражении своих идей. Бывают несколько суховаты и глухи к искусству – литературе, живописи, музыке. Но не тотально, не все. Часто – это самые лучшие преданные друзья.

 

 

Вытянутое или удлиненное лицо

 

 

Это признак аристократичности. Возможно, обладатель такого лица имеет аристократические корни. Люди с таким лицом часто добиваются успеха. Они обладают способностью развиваться всесторонне, если имеют возможность учиться, то становятся эрудитами. Выносливость, эмоциональная лабильность и главное – любознательность – вот те самые черты характера, которые становятся залогом успеха. Важным плюсом для такого человека будет уверенность в себе. В этом случае он горы может свернуть. А если он сомневается в своих силах, то много времени и энергии потратит в жизни, чтобы доказать себе, чего он стоит, что также не плохо.

 

В заключении хотелось бы напомнить вам, что иногда наши внешние данные, это всего лишь генетическая особенность и она ничего не доказывает. Нельзя судить о человеке по виду. Важно также слышать, как он говорит, как он реагирует на окружающий мир. Поэтому физиогномические знания нельзя воспринимать, как истину в последней инстанции. Эти знания носят обобщенный характер, они очень поверхностные.

 

 

 

Просмотров: 1321

Как рисовать выразительные лица

Введение

Магдалена Прошовска, или просто Магда Проски, — популярный художник, известный своими стилизованными, привлекательными портретами и иллюстрациями. Она работает старшим концепт-художником в немецкой студии Ubisoft, в настоящее время полностью вовлеченной в разработку игры «The Settlers». Она объединяет свою любовь к повествованию и созданию мира в выразительных иллюстрациях с реалистичными персонажами в центре. Магдалена — цифровой художник-самоучка, часто выступает на местных мероприятиях и является приглашенным преподавателем в университетах игрового искусства в Кельне и Дюссельдорфе в Германии.

Портфолио: https://www.artstation.com/magdaproski

Головка строительная

Лицо — один из самых сложных объектов для рисования. Он полон неровностей и впадин, как и любой другой размерный объект, но лицо также рассказывает истории, вызывает эмоции и создает иллюзию того, что реальный человек смотрит на зрителя с плоского двухмерного холста. В современном мире мы привыкли видеть фотографии людей на каждом углу.Представьте себе времена, когда фотографии не существовало — какое невероятное впечатление было увидеть нарисованный портрет человека!

Существует столько же способов построить человеческую голову, сколько художников. Голова и лицо сделаны из двух материалов: твердый и неподвижный костный череп с мягкими и гибкими мышцами и жиром. Череп можно упростить до трех геометрических фигур: удлиненной сферы, коробки и полуцилиндра.

Выучите форму черепа наизусть, если хотите улучшить свои портретные навыки. Эта часть головы неизменна и одинакова для всех. Если вы можете построить правильно выглядящий череп, вы можете стилизовать лицо любым возможным способом и всегда делать так, чтобы оно выглядело правдоподобно. В черепе всего одна подвижная часть — челюсть. Имеет довольно гибкий шарнир; Помимо открывания и закрывания рта, он также может двигаться в стороны, вперед и назад! Попробуйте прикусить или скрипеть зубами, чтобы понять, что я имею в виду.

Чтобы сделать это возможным, наш челюстной сустав стал особенным. Когда вы открываете рот, точка поворота (центр вращения) не неподвижна, но вся ваша челюсть немного сдвигается вперед! Положите палец на щеку так, чтобы чувствовать кость. Теперь откройте и закройте рот, чтобы заметить движение челюсти вперед и назад. Теперь вы знаете, почему нужно двигать подбородок вперед при рисовании человека с открытым ртом, если вы хотите добиться правдоподобного вида.

Размеры лица

Череп очень важен для основного строения лица, но реальное подобие человека заключается в форме мягких тканей, прикрепленных к кости. Как упоминалось ранее, череп покрыт слоями мускулов и жира. Некоторые участки довольно тонкие, поэтому вы можете легко увидеть форму черепа под ними. Другие области довольно толстые и будут сильно двигаться с другими выражениями лица.

Зеленый узор на лице показывает области, где кожа наиболее тонкая, и вы легко можете почувствовать кость под ней. Эти области лица покрыты очень тонкими мышцами и небольшим количеством жира, что приводит к минимальным изменениям формы. Такие места, как щеки, губы и кожа вокруг глаз, могут сильно менять форму в зависимости от выражения лица. Стоит отметить, что мы все еще можем наблюдать поверхностные изменения на зеленых участках из-за растяжения или морщин кожи.

После изучения черепа вторая важная вещь, которую нужно помнить, — это сферическая форма лица. Лицо — это не плоская плоскость, которая движется в пространстве. Следует иметь в виду, что все элементы расположены на круглой поверхности головы.

Выражения лица

Улыбаясь, вы не только приподнимаете уголки губ. За выражением лица следует каскад мышечных движений, чтобы создать настоящую улыбку на всем вашем лице.Брови, форма глаз, крылья носа, форма рта и многое другое — все будет двигаться в зависимости от выражаемой эмоции.

Наблюдайте за своими друзьями и корчите разные лица в зеркале, чтобы внимательно изучить, как разные люди создают эмоции, используя свои лица. Вы быстро улучшитесь, и ваши нарисованные персонажи станут более правдоподобными, чем когда-либо прежде!

1- Нейтральный, 2- Радость, 3- Печаль, 4- Шок, 5- Страх, 6- Гнев, 7-Отвращение

На рисунке выше показаны упрощенные базовые эмоции с направлениями движения мышц (зеленые стрелки) и образованием морщин (синие линии).Если вы хотите, чтобы ваши персонажи выглядели молодо, не предлагайте морщины черными линиями, так как чем больше морщин вы рисуете на лице, тем старше / уродливее будет выглядеть персонаж. Вместо этого обратите внимание на изящную форму глаз, бровей и рта, поскольку они обладают огромным спектром возможных движений.

Движение глаз и бровей

Люди часто называют глаза «окнами в душу». Действительно, глаза — чрезвычайно выразительная черта лица.Сами по себе глаза могут сказать вам, улыбается человек, испуган или зол! Глаз окружен множеством групп мышц. Веки можно широко раскрыть, чтобы показать всю радужную оболочку, или можно сжать область вокруг глаз, чтобы прищурить глаза и создать морщины. Сами по себе брови имеют отдельные группы мышц, которые притягивают внешний и внутренний концы — вот почему брови могут изгибаться вверх и вниз и создавать волнообразную форму! Дополнительные специальные мышцы могут стянуть обе брови над переносицей.

Обратите внимание на изображение выше. Это всего лишь несколько примеров возможных выражений глаз, связанных с эмоциями. J1, J2 и J3 выражают радость. Бровь нейтральная или слегка приподнятая. Что наиболее важно, когда мы улыбаемся, внешние уголки глаз прищуриваются и приподнимаются к щекам. Прищуривание делает реальную разницу между честной или фальшивой улыбкой.

A1, A2 и A3 — выражение гнева или отвращения.Здесь тяжелую работу выполняют мышцы над переносицей. Они стягивают брови вниз и вместе, образуя множество морщин между бровями и на переносице.

F1, F2 и F3 выражают шок и страх. Это единственное выражение, когда вы хотите показать всю радужку, не перекрываемую веками. Разная форма бровей заставляет широко открытые глаза выражать разные эмоции, от удивления до ужаса.

Движение рта

Губы окружены множеством групп мышц, что придает им бесконечную форму.Это позволяет не только выражать эмоции, но и издавать различные звуки. Ниже вы найдете лишь несколько примеров, характерных для выражения радости, страха и гнева. Рисуя рот, помните, что при разделении зубов необходимо опустить подбородок. Верхняя губа может закатиться и показать зубы с тонким изгибом, как у улыбки S2 и S3, или с более агрессивной линией, чтобы выразить гнев и отвращение (G1, G2 и G3).

Вы когда-нибудь задумывались, почему уголки рта обозначены небольшой изогнутой линией? Угол рта включает узел (N), к которому прикреплено множество мышц.См. Диаграмму S1. Узел представляет собой сферическую форму, создающую небольшую кривую (тень) в углу рта.

Мышцы рта могут работать несимметрично. Вы можете улыбаться только одним уголком рта. Посмотрите в зеркало, сколько лиц вы можете сделать!

Движение носа

Нос — неотъемлемая часть эмоций, но при правильном обращении он может придать лицу едва уловимое, но важное выражение.Обратите внимание, что ноздри тянутся вместе со ртом в N4. Когда вы глубоко вдыхаете, ноздри открываются шире. Это может создать интенсивный вид вашего персонажа, как в N5. Когда мы злимся или испытываем отвращение, мы морщим нос, как в N2 и N3.

N1 — нейтральный, N2 — отвращение, N3 — гневное отвращение, N4 — шокирован, N5 — интенсивный

В заключение этого введения о рисовании черт лица не бойтесь экспериментировать, смешивать разные эмоции и создавать уникальные выражения для ваших персонажей.Самое главное, наблюдайте с натуры! Зеркало — незаменимый инструмент для любого художника по персонажам.

Создание иллюстраций, ориентированных на выражение эмоций

Понимание основ дает вам неограниченный потенциал для стилизации ваших персонажей. Вернемся к началу этого урока, где я показал вам базовую геометрическую конструкцию. Изменение пропорций этих элементов позволяет нам создавать стилизованные и правдоподобные лица.

Работа с простыми геометрическими фигурами также помогает контролировать наклон головы в перспективе.Я выбрал симпатичного персонажа с большими глазами и круглым лицом. Я увеличил размер средней коробки и сделал полуцилиндр короче. На следующем этапе я рисую череп, соответствующий этим пропорциям, а поверх него — анфас.

Для искренней улыбки я не забываю приподнять брови и перекрыть нижнее веко щекой. Обратите внимание, как вытянутый рот приподнимает щеку и делает форму более круглой.

Автоматическая классификация черт лица человека по внешнему виду

Abstract

Системы классификации или типологии, используемые для категоризации различных частей человеческого тела, существуют уже много лет.Тем не менее, таксономий черт лица очень мало. Эргономика, судебная антропология, предупреждение преступности или новые системы взаимодействия человека с машиной и онлайн-деятельность, такая как электронная коммерция, электронное обучение, игры, свидания или социальные сети, являются областями, в которых классификации черт лица полезны, например, для создания цифровые собеседники, которые оптимизируют взаимодействие между человеком и машинами. Однако человеческому наблюдателю трудно классифицировать отдельные черты лица. В предыдущих работах сообщалось о низком уровне согласия между наблюдателями и внутри наблюдателей при оценке черт лица.В этой работе представлена ​​компьютерная процедура для автоматической классификации черт лица на основе их общего внешнего вида. Эта процедура имеет дело с трудностями, связанными с классификацией признаков с использованием суждений людей-наблюдателей, и облегчает разработку таксономии черт лица. Таксономии, полученные с помощью этой процедуры, представлены для глаз, рта и носа.

Образец цитирования: Fuentes-Hurtado F, Diego-Mas JA, Naranjo V, Alcañiz M (2019) Автоматическая классификация черт лица человека на основе его внешнего вида.PLoS ONE 14 (1): e0211314. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211314

Редактор: Сейедали Мирджалили, Университет Гриффита, АВСТРАЛИЯ

Поступила: 22 сентября 2017 г .; Одобрена: 12 января 2019 г .; Опубликовано: 29 января 2019 г.

Авторские права: © 2019 Fuentes-Hurtado et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе. Файлы изображений доступны по адресу https://www.ergonautas.upv.es/lab/facial_features/clusters/.

Финансирование: Авторы не получали специального финансирования на эту работу.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Люди особенно развили свою способность восприятия обрабатывать лица и извлекать информацию из черт лица [1,2].В нашем мозгу есть специализированная нейронная сеть для обработки информации о лицах [3], которая позволяет нам идентифицировать людей, их пол, возраст и расу или даже оценивать их эмоции. Используя нашу поведенческую способность воспринимать лица, мы делаем атрибуцию, такую ​​как личность, интеллект или надежность, на основе внешнего вида [4]. Следовательно, лица играют центральную роль в наших отношениях с другими людьми и в наших повседневных решениях [5,6].

На протяжении веков художники и исследователи пытались разработать процедуры измерения и классификации человеческих лиц.Антропометрический анализ лица используется в различных областях, таких как хирургия [7–9], судебная медицина [10–12], искусство [13,14], распознавание лиц [15], распознавание эмоций [16] и оценка черт лица [17–12]. 20]. В последние десятилетия новые технологии открыли способы автоматической оценки черт лица и жестов, а вычислительные методы анализа лицевой информации теперь применяются для классификации лиц на основе антропометрических или эмоциональных критериев [21].

Системы классификации или типологии, используемые для классификации различных частей человеческого тела, существуют уже много лет.В 1940 году Уильям Шелдон разработал соматотипы для описания конституции человека. Шелдон предложил систему классификации, в которой все возможные типы телосложения были охарактеризованы на основе степени их соответствия этим соматотипам [22]. Другие таксономии были разработаны для формы тела [23,24], рук [25], ног [26] или головы [27]. Таксономии, как система классификации, позволяют нам использовать общую терминологию для определения конфигураций частей тела, обеспечивая при этом стандартизированный способ их описания, и широко используются во многих областях, таких как эргономика и биомеханика [28] [29], криминалистика [12] ], спорт [30,31], медицина [32], дизайн или швейная промышленность [23].В целом, такого рода системы типологии предназначены для качественной категоризации на основе глобального внешнего вида частей тела, хотя в некоторых случаях для получения классификации проводится количественный анализ некоторых выбранных характеристик.

В случае черт лица таксономии полезны, например, в эргономике, судебной антропологии, предупреждении преступности, человеко-машинном взаимодействии или онлайн-деятельности. Электронная коммерция, электронное обучение, игры, свидания или социальные сети — это области, в которых необходима классификация черт лица.В этих действиях обычно используются цифровые изображения людей, которые символизируют присутствие пользователя или действуют как виртуальный собеседник [33]. Важность коммуникативного поведения аватаров в новых системах взаимодействия [34–37] привела к растущему интересу к созданию реалистичных аватаров, способных передавать соответствующие ощущения пользователям. В этом контексте принято синтезировать лица и выражения лиц, комбинируя черты лица [38–41].

В литературе можно найти несколько таксономий черт лица.Например, в атласе Ванезиса [42] классифицируются 23 черты лица, в форме идентификации жертв стихийных бедствий (DVI) Интерпола — 6, а в базе данных DVM [43,44] — 45 черт лица. В [45] различные формы человеческого носа разделены на 14 групп на основе анализа 1793 изображений носа. Аналогичный подход был использован для классификации подбородка человека [46]. В этих работах большой набор фотографий был проанализирован и классифицирован по схожести черт.

Этот подход, хотя и интуитивно логичен, имеет несколько проблем не только при разработке таксономий, но и при ее последующем использовании.Классификация черт лица основана на мнении ограниченной группы людей-наблюдателей. Классическая поведенческая работа показала, что человеческий мозг объединяет черты лица в гештальт-целое, когда он обрабатывает информацию о лице (целостная обработка лица) [47], уменьшая нашу способность обрабатывать отдельные черты или части лиц [48]. Этот эффект частичного-целого затрудняет, например, распознавание знакомых лиц по отдельным чертам [49–51]. Более того, существуют индивидуальные различия в способности распознавания лиц [52], и некоторые факторы, такие как раса лица, влияют на производительность в функциях обработки и конфигурацию информации о лице [53,54].Это отражается в низком уровне согласия между наблюдателями и внутри наблюдателя при оценке черт лица [12]. Наконец, помимо трудностей обработки частей лиц, создание такой таксономии подразумевает классификацию очень большого набора элементов (количество возможных различных функций) в неопределенном количестве групп, и задачи такого рода легко преодолевают наши возможности для обработка информации [55,56]. Чтобы справиться с этими проблемами, мы предлагаем новую процедуру разработки таксономии черт лица на основе их внешнего вида с использованием вычислительных методов для автоматической классификации черт.

В последнее время анализ изображений лиц стал основной темой исследований, и были разработаны новые вычислительные методы анализа информации о лицах. Сравнение этих методов показывает два разных подхода к работе с лицевой информацией [19]. Первый (структурный подход) автоматически кодирует геометрию лиц с использованием нескольких значимых точек и взаимосвязей между ними, выполняя метрическую или морфологическую оценку черт лица [57]. Примерами таких методов являются методы, основанные на дескрипторах функций SIFT [58,59], моделях распределения точек [60,61] или локальных двоичных шаблонах [62–64].С другой стороны, целостный подход использует представления на основе внешнего вида, учитывая всю доступную информацию и охватывая глобальную природу лиц. К холистическим методам относятся, например, лица рыбака [65] или собственные лица [66]. Некоторая работа по характеристике черт лица была проделана с использованием структурных и целостных техник [67].

Для разработки таксономии необходимы методы классификации черт лица. Исследования с использованием вычислительных методов обычно сосредоточены на характеристике лиц в целом.Однако меньше усилий было приложено для классификации черт лица по их внешнему виду. В этой работе мы используем метод, основанный на внешнем виде, для получения относительно низкоразмерного вектора характеристик черт лица. На этой основе были охарактеризованы большие наборы из трех черт лица (носы, рты и глаза) разной этнической принадлежности (азиаты, черные, латиноамериканцы и белые). Используя эту характеристику, признаки были сгруппированы с получением новой таксономии для каждой этнической группы. Выполняемая процедура позволяет избежать проблем, связанных с человеческими ограничениями при классификации черт лица.С одной стороны, характеристика и кластеризация признаков не основывались на человеческих суждениях. С другой стороны, классификация новых признаков в одной из групп таксономий может выполняться автоматически. Наконец, процедура была протестирована на сравнении человеческого мнения с автоматически сгенерированными группами черт лица.

В следующем разделе показан предварительный процесс обработки изображений для получения больших наборов черт лица из фотографий полных лиц. Впоследствии мы использовали собственные лица, чтобы охарактеризовать большие наборы фотографий трех черт лица (носа, рта и глаз).Этот целостный метод кажется более последовательным и надежным для категоризации, чем тот, который предполагает субъективные суждения [19]. Также показан процесс кластеризации, используемый для группировки объектов. Затем мы представляем полученные классификации и соответствие между человеческими суждениями и этими автоматически созданными таксономиями. Наконец, результаты обсуждаются и делаются выводы.

Предварительная обработка изображения всего лица

Нашей первой целью было получить большую базу данных черт лица различных этнических групп с нейтральным выражением лица.Многие базы данных реальных лиц доступны для исследовательских целей [68], однако, насколько нам известно, не существует больших общедоступных баз данных реальных черт лица. Поэтому мы разработали алгоритм обработки изображений из всей базы данных лиц и извлечения изображений черт лица.

Доступные наборы данных различаются размером и разрешением изображений, позой и ориентацией лиц, однородностью фона, освещением и другими важными аспектами.Изучив несколько хорошо известных баз данных, мы выбрали Чикагскую базу данных лиц [69] для извлечения изображений черт лица. После второй редакции эта база данных содержит стандартизированные изображения с высоким разрешением реальных лиц азиатских, черных, латиноамериканских и белых мужчин и женщин с несколькими выражениями лица (включая нейтральное). 290 изображений мужчин с нейтральным выражением лица (93 черных, 52 азиатских, 52 латиноамериканских и 93 белых) были использованы для создания четырех подмножеств изображений лиц (по одному на этническую группу).

Входными данными для алгоритма выделения черт лица были все фотографии анфас RGB.Изначально изображения были преобразованы в оттенки серого. Затем были обнаружены лицевые ориентиры каждой особенности (глаза, рот и нос), и каждая особенность была извлечена отдельно на изображениях одинакового размера для каждой особенности. Для этого использовался лицевой детектор ключевых точек CHEHRA [70]. Результатом был набор из 49 ориентиров, распределенных, как показано на рис. 1 (A). На основе этих ориентиров была автоматически создана маска для каждого объекта (рис. 1 (D)). С помощью этих масок была отделена часть изображения, соответствующая каждой особенности лица.Процедура извлечения черт из фотографий целого лица подробно описана в виде алгоритма псевдокода на рис. 2.

Рис 1. Создание масок для выделения признаков.

(а) Распределение ориентиров. (б) Маска, созданная из ориентиров. (c) Утолщенная маска. (d) Независимые маски для каждой функции. (e) Правый глаз. (f) Зеркальный левый глаз. (g) Удаленный нос. (h) Оригинальный рот. (i) Бритый рот.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211314.g001

После того, как характеристики лиц станут доступны в независимых файлах, каждое их семейство (т.е.е. глаза, носы и рты) проходит множество различных операций. Первым процессом, выполняемым над изображениями элементов, была операция выравнивания. Для каждого объекта был сформирован многоугольник с использованием ранее полученных ориентиров и вычислен его центроид. Затем все объекты были выровнены с использованием ранее рассчитанных центроидов в качестве ориентира. После этого был вычислен размер ограничивающего прямоугольника многоугольника, созданного ориентирами, и была создана маска для обрезки всех пространственных объектов до размера самого большого ограничивающего прямоугольника.Таким образом прямоугольник обрезки максимально плотно прилегает к объекту, удаляя как можно больше скинов, чтобы избежать шума на этапе кластеризации. Эта процедура была выполнена для каждого типа функции, и были получены результаты, показанные на рис. 1.

Перед сохранением их в виде отдельных файлов глаза и рот требовали специальной обработки. С одной стороны, было получено по два глаза с каждого лица. За исключением очень особых случаев, глаза одного человека очень симметричны, и оба должны быть отнесены к одной группе при использовании внешнего вида в качестве критерия для группировки глаз.Следовательно, их можно использовать как индикатор правильности процесса кластеризации, и мы решили использовать оба глаза каждого лица. Чтобы гомогенизировать внешний вид глаз, изображения левого глаза перед сохранением зеркально отражались по горизонтали (рис. 1 (F)). С другой стороны, у мужчин часто встречаются волосы вокруг рта. В наших первых тестах мы обнаружили, что наличие волос сильно повлияло на процесс группирования ртов, поэтому мы решили удалить окрестности исходного рта (рис. 1 (H)), получив «выбритый» рот (рис. 1 ( Я)).

Процедура «бритья» рта была следующей: сначала были выбраны внешние ориентиры рта, чтобы сформировать многоугольник. Затем этот многоугольник был увеличен на 5 пикселей во всех направлениях, чтобы гарантировать, что весь рот находится внутри маски. Наконец, к маске был применен фильтр размытия по Гауссу (sigma = 2) [71], чтобы сгладить переход между кожей и черным фоном изображения (рис. 1 (I)).

Предлагаемая процедура автоматической классификации черт лица

На этом этапе были доступны наборы из 290 носов, 290 «бритых» ртов и 580 глаз (рис. 3).Для обработки данных и извлечения признаков, а также для группировки черт лица можно использовать несколько методов. Целостные модели, основанные на анализе главных компонентов, такие как лица рыбака и собственные лица, доказали свою пригодность для обнаружения, распознавания и оценки лиц и в настоящее время используются в приложениях, в которых скорость процесса и потребление ресурсов имеют решающее значение [72–76]. С другой стороны, искусственные нейронные сети, вспомогательные векторные машины и методы глубокого обучения [77,78] в настоящее время могут совместно оптимизировать извлечение признаков и кластеризацию, давая лучшие результаты, чем их последовательное применение [79].

Нашей целью было разработать таксономию черт лица человека простым и автоматизированным способом; поэтому нашими критериями выбора наиболее подходящих методик были эффективность и простота. Мы протестировали различные комбинации процедур, таких как eigenfaces, fisherfaces и autoencoders [80] для выделения признаков; гибридные PCA / многослойные сети персептронов и сверточные нейронные сети для выделения признаков; а также K-средства, G-средства [81] и DBScan [82] для кластеризации. Наши первоначальные тесты показали, что результаты, полученные последовательно с использованием собственных граней и K-средних, были почти равны результатам, полученным с использованием более сложных процессов.Поскольку нашими критериями выбора наиболее подходящих методов для нашей процедуры были эффективность и простота, мы, наконец, выбрали собственные грани и K-средние. Оба являются хорошо известными методами, простыми в применении, быстрыми и эффективными, и для их настройки требуется всего несколько параметров. Недостатком является то, что eigenfaces — это глобальный метод внешнего вида, который менее устойчив к несоосности и вариациям фона, чем другие процедуры. Однако на предыдущем этапе предварительной обработки изображения черты лица были выровнены, а фон удален.

Таким образом, собственные лица использовались для характеристики каждой особенности каждого набора данных (мы сохраняем термин собственные лица, хотя мы использовали его по отношению к чертам лица). Наконец, алгоритм кластеризации K-средних [51] был использован для кластеризации признаков с использованием их собственных значений в качестве характеристик.

Использование собственных граней в элементах.

Подход собственных лиц — это метод эффективного представления изображений лиц с помощью вектора относительно низкой размерности. Анализ главных компонентов может быть использован на ансамбле изображений лиц для формирования набора основных характеристик [83].Эти базовые изображения, известные как собственные изображения, можно линейно комбинировать для восстановления изображений в исходном наборе.

С математической точки зрения, метод собственных лиц направлен на поиск основных компонентов распределения лиц или собственных векторов ковариационной матрицы набора изображений лиц, рассматривая каждое изображение как вектор в пространстве очень большой размерности. Эти собственные векторы (или собственные грани) можно рассматривать как набор функций, которые вместе характеризуют различия между изображениями и упорядочены с учетом объясненной дисперсии.Каждое отдельное лицо может быть представлено точно в терминах линейной комбинации собственных граней или с использованием «лучших» собственных граней (тех, которые объясняют наибольшие отклонения и, следовательно, учитывают наибольшее отклонение в наборе изображений). Лучшие M собственных граней охватывают M-мерное подпространство всех возможных изображений. Используя эту процедуру для каждого набора функций, можно было охарактеризовать каждую функцию набором M собственных значений, уменьшив количество информации, используемой для описания функций.Этот целостный подход был выбран для характеристики характеристик, потому что цель состояла в том, чтобы классифицировать их на основе их глобального внешнего вида, а не на основе их геометрических характеристик (структурный подход). Эта процедура позволяет нам учитывать общий вид лиц, обобщая при этом основную информацию для их характеристики.

Метод Eigenfaces был применен к каждому подмножеству черт лица. Чтобы облегчить последующий процесс кластеризации, было выбрано одинаковое количество собственных граней (45) для каждого подмножества с учетом того, что объясненные отклонения составляли около 85% или выше во всех случаях (таблица 1).

На данном этапе внешний вид каждого признака можно охарактеризовать с помощью 45 реальных значений (собственных значений). В качестве примера информации об особенностях, которые были захвачены с использованием собственных лиц, на рис. 4 показан сокращенный набор исходных ртов (а) и тот же набор ртов, реконструированных с использованием 45 собственных значений до денормализации (б).

Группирование черт лица.

Алгоритм кластеризации K-средних [51] был выбран для кластеризации объектов с использованием их собственных значений в качестве характеристик.Недостатком использования этого метода является то, что количество кластеров (K) должно быть заранее определено. Подход, используемый для решения этой проблемы, заключался в выполнении нескольких выполнений K-средних, варьирующих K, и вычислении индекса Данна [53] для каждого набора кластеров. Индекс Данна измеряет компактность и разделение кластеров, полученных для каждого K. Более высокий индекс Данна указывает на небольшую внутрикластерную дисперсию и высокое межкластерное расстояние, то есть признаки, включенные в каждый кластер, более похожи друг на друга, и многое другое, отличное от функций, принадлежащих другим кластерам.Таким образом, количество кластеров для каждой функции было выбрано как K, который максимизирует индекс Данна.

Результаты

Четыре подмножества (азиатский, черный, латиноамериканский и белый) трех ранее полученных черт лица (глаза, нос и рот) были сгруппированы в соответствии с их внешним видом, измеренным по 45 собственным значениям, с использованием алгоритма кластеризации K-средних. Чтобы определить наиболее подходящее количество кластеров, было выполнено несколько запусков алгоритма, увеличив K от 5 до 30, и был рассчитан индекс Данна для каждого полученного набора кластеров.Результаты итеративных алгоритмов кластеризации, таких как K-Means, могут варьироваться в зависимости от инициализации, которая состоит из выбора случайных начальных позиций для кластеров. Это может дать разные результаты при каждом выполнении; поэтому был проведен цикл из 10 прогонов K-средних для каждого K, чтобы проверить согласованность результатов во время выполнения. Эксперимент был реализован с использованием Matlab R2016a на ПК Intel (R) Core (TM) i7-4770S с тактовой частотой 3,10 ГГц и 16 ГБ ОЗУ.

В качестве примера того, как количество кластеров было выбрано для каждого подмножества, на рисунке 5 показан индекс Данна, полученный для каждого K для случая белых ртов, и количество кластеров с одним элементом (SEC) на общее количество кластеров. .Как можно видеть, высокие значения индекса Данна, как правило, связаны с высокими значениями K, однако количество SEC также увеличивается с K. SEC обычно образовывались функциями, которые имели некоторые проблемы при предыдущей автоматической предварительной обработке изображения ( центрирование, обрезка или изменение размера) и могут считаться выбросами. По этим причинам было выбрано оптимальное количество кластеров в качестве K, которое привело к более высокому индексу Данна и двум или менее SEC. После этого SEC были рассмотрены и исключены, если их элементы считались выбросами.Для рта и носа SEC образовывались только одним ртом или одним носом. Для глаз SEC — это те, которые образованы менее чем парой глаз. Таким образом, кластеры, содержащие только один отдельный глаз, или содержащие только два глаза одного человека или два глаза разных людей, все считались SEC.

В случае белых ртов наивысший индекс Данна был получен для K = 11 (то есть номер SEC ≤2). На рис. 5 показано изображение ртов, принадлежащих двум SEC.Один из них считался выбросом, потому что его размер был очень большим по сравнению с размером изображения, а другой — потому, что он был повернут относительно горизонтальной оси. Следовательно, эти кластеры не рассматривались, и для этого подмножества использовалось только 9 кластеров.

Та же процедура была выполнена для каждого подмножества. В таблице 2 показано количество окончательно полученных кластеров для каждого признака и этнической группы. Был вычислен процент элементов в каждом кластере от общего количества элементов в каждом подмножестве, и кластеры были отсортированы от самого высокого до самого низкого процента.Для идентификации кластеров каждому из них был присвоен код, состоящий из четырех цифр. Первая цифра была A (азиат), B (черный), L (латиноамериканец) или W (белый). Второй был M (рот), N (нос) или E (глаз). Две последние цифры обозначают порядок кластера в его подмножестве. Например, кластер AM01 был самым населенным кластером ртов для азиатской национальности, а WN12 — наименее заселенным кластером носов для белых. Наконец, самые близкие объекты к центру их кластеров были выбраны как представители их групп.На рис. 6–8 показана полученная классификация для каждого признака, а на рис. 9–11 представлен полный набор кластеров для глаз, носа и рта. Образы всех кластеров доступны для скачивания по адресу https://www.ergonautas.upv.es/lab/facial_features/clusters/).

Кодификация, используемая для черт лица, была расширена, чтобы классифицировать лица целиком с учетом их черт. В этом случае первая цифра указывает на этническую группу лица, то есть A (азиат), B (черный), L (латиноамериканец) или W (белый).После дефиса три группы из трех цифр обозначают группу рта, носа и глаз. Например, на рис. 12 четыре лица были составлены с использованием характерных черт наиболее населенных кластеров для каждой этнической группы (A-M01N01E01, B-M01N01E01, W-M01N01E01 и L-M01N01E01). Репрезентативные черты наиболее населенных кластеров иллюстрируют наиболее типичные черты в базе данных лиц, использованной для получения этой таксономии.

Валидация процедуры

В этой работе предлагается автоматическая процедура классификации объектов по их внешнему виду.Эта процедура использовалась для группировки черт лиц, извлеченных из Чикагской базы данных лиц. Интуитивно логический подход к валидации процедуры состоит в сравнении полученных таксономий с таксономиями, созданными оценщиками-людьми. Однако, как упоминалось выше (раздел 1), этот последний подход имеет важные недостатки. Классификация большого набора характеристик в неопределенное количество групп — сложная задача, учитывая человеческие возможности для обработки информации [55,56]. С другой стороны, некоторые важные проблемы использования этого подхода — это эффект частичного-целого [48], который снижает способность человека обрабатывать индивидуальные особенности, и влияние расы лица на производительность при обработке лицевой информации [53, 54].В предыдущих работах сообщалось о низком уровне согласия между наблюдателями и внутри наблюдателей при оценке черт лица [12]; поэтому для проверки предложенной процедуры необходимо использовать другой подход.

Вместо того, чтобы сравнивать полученные таксономии с таксономиями, созданными людьми, мы измерили согласие оценщиков-людей с предложенными таксономиями. Основными целями были: уменьшить количество характеристик, одновременно представляемых специалистам-оценщикам для принятия решения, и упростить решение, которое должно быть принято.Для этого был разработан опрос, состоящий из нескольких этапов. Первоначально из всего набора данных случайным образом было выбрано изображение одного объекта (целевой объект). Четыре различных репрезентативных признака были выбраны случайным образом (репрезентативные признаки обозначены как представители своих групп в полученной таксономии). На первом этапе исследования пять характеристик были представлены оценщику в веб-форме (рис. 13 (A)). Целевой объект находился в центре формы, а четыре характерных объекта — по углам.Оценщика попросили выбрать репрезентативный признак, наиболее похожий на целевой, щелкнув его мышью. Просьба, представленная участникам, была такой: «Пожалуйста, выберите глаз / нос / рот, наиболее похожий на тот, который показан в центре экрана». После того, как участник принял решение, выбранный репрезентативный объект перешел на второй этап, на котором была составлена ​​новая форма, как показано на рис. 13 (B). Целевой объект снова оказался в центре, а выбранный репрезентативный объект был в углу формы.Случайным образом были выбраны три новых различных репрезентативных объекта, расположенные в трех оставшихся углах. Этот процесс повторялся до тех пор, пока каждый репрезентативный объект не был показан хотя бы один раз. Кластер репрезентативного признака, выбранный на последнем этапе, считался результатом опроса (то есть кластер, к которому, по мнению респондента, принадлежит целевой признак). Благодаря этой процедуре процесс принятия решений был упрощен, поскольку количество одновременных альтернатив было сокращено до четырех.Недостатком является то, что вероятность того, что в конечном итоге будет выбран один репрезентативный объект, немного зависит от стадии, на которой он показан.

21 белый мужчина и 11 белых женщин в возрасте от 25 до 46 лет участвовали в трех опросах (рты, глаза и носы). Comité de Ética en la Investigación (Совет по институциональной оценке Политехнического университета Валенсии) рассмотрел и одобрил эти исследования. Набор участников проводился с мая по июль 2017 года посредством внутреннего освещения исследования в СМИ в университете.Участники дали письменное информированное согласие в соответствии с процедурами Политехнического университета Валенсии. Опросы проводились в Instituto de Investigación e Innovación en Bioingeniería в Валенсии, Испания. В каждом опросе 200 целевых объектов выбирались случайным образом из каждого набора данных белых объектов, за исключением репрезентативных объектов. Целевые характеристики были представлены в веб-форме опроса, и кластер репрезентативных признаков, окончательно выбранный оценщиками, был зарегистрирован.

Таблица 3 показывает результаты опроса. В первом столбце этой таблицы представлен окончательно выбранный кластер. В этом столбце Ожидаемый относится к кластеру, в котором целевая функция была сгруппирована с помощью автоматической процедуры. 82 целевых рта, 62 целевых глаза и 93 целевых носа были отнесены к ожидаемому кластеру. Расстояние между кластерами можно измерить с помощью собственных значений их характерных черт; следовательно, можно определить расстояние от ожидаемого кластера до каждого из других кластеров.Чем ближе расположены два кластера, тем больше похожи элементы, которые они содержат. В таблице 3 1-й ближайший — это ближайший к ожидаемому кластер, 2-й ближайший — второй ближайший к ожидаемому кластер и так далее. Отображается количество, процент и совокупный процент функций, классифицированных в каждом кластере. Процент характеристик, классифицированных в ожидаемом кластере или в трех ближайших к нему кластерах, составил 75,5% для рта, 73,0% для глаз и 81,0% для носа.

Обсуждение

Системы классификации для категоризации частей человеческого тела или таксономии, полученные из них, обеспечивают стандартизированный способ описания или конфигурации человеческого тела, и была проделана большая работа по классификации многих различных частей тела.Описание черт лица с использованием общей терминологии необходимо в таких дисциплинах, как эргономика, криминалистика, хирургия или криминология. Более того, рост новых технологий, использующих виртуальных собеседников или аватаров, привел к растущему интересу к синтезу лиц и выражений лиц, которые символизируют присутствие пользователя в новых системах взаимодействия человека с машиной и онлайн-действиях.

Однако существует очень мало систем классификации или таксономий для черт лица, вероятно, из-за сложности этой задачи и ограниченных человеческих возможностей для обработки отдельных черт по сравнению с возможностями для обработки лиц целиком.Классификация черт лица требует целостного подхода, учитывающего всю видимую информацию. Следовательно, кодирования геометрии и выполнения метрической или морфологической оценки недостаточно для получения таксономии черт лица на основе внешнего вида. В этой работе представления на основе внешнего вида (Eigenfaces) используются для классификации черт лица. Разработанная процедура формирует группы признаков с учетом всей доступной информации и охватывает их глобальный характер.

Эта процедура использовалась для классификации черт лица 290 изображений мужчин с нейтральным выражением лица из Чикагской базы данных лиц с получением таксономии глаз, рта и носа для нескольких этнических групп. Чтобы проверить процедуру, было измерено согласие оценщиков с предложенными таксономиями. Из 200 случаев для каждого признака 41,0% ртов, 31,0% глаз и 46,5% носов были отнесены людьми к тому же кластеру, что и при автоматической процедуре. Больше 73.0% признаков были классифицированы в ожидаемом кластере или в трех ближайших к нему кластерах (75,5% ртов, 73,0% глаз и 81,0% носов).

Насколько нам известно, подобных исследований для сравнения этих результатов не проводилось. В [12] была проверена применимость и осуществимость атласа DMV [43] с измерением ошибок между наблюдателями и внутри наблюдателей при классификации нескольких морфологических особенностей мужских лиц (например, форма головы, длина переносицы, форма подбородка…). Например, в этом тесте форма подбородка была разделена на три класса.Несмотря на небольшое количество классов, ошибка между наблюдателями составляла примерно 39%, в то время как ошибка внутри наблюдателя составляла 30% для неопытных наблюдателей. Эти результаты отражают субъективность и широкую вариативность оценки черт лица; Каждый наблюдатель показал определенный образец распознавания индивидуальных черт лица. Более того, это исследование также пришло к выводу, что на морфологическую оценку лиц влияют культурные переменные. Хотя необходимо провести больше тестов, в свете этих результатов можно сделать вывод, что предложенная автоматическая процедура является хорошим подходом для классификации черт лица.

Тем не менее, это исследование имеет некоторые ограничения. В проведенном эксперименте использовалось 290 изображений мужчин с нейтральным выражением лица из базы данных Chicago Face Database. Следовательно, полученные таксономии являются репрезентативными только для черт лиц, принадлежащих этой базе данных. Репрезентативность этих таксономий по отношению к другим популяциям должна быть тщательно проанализирована перед их использованием. Целью этой работы было не получение таксономии, а разработка автоматической процедуры классификации черт лица на основе их внешнего вида.Для получения более репрезентативных таксономий можно использовать более полную базу данных лиц. Поэтому наша будущая работа будет сосредоточена на увеличении размера выборки лиц, используемых для разработки таксономий. В то же время мы протестируем производительность предлагаемой системы при классификации новых лиц, не используемых для разработки таксономий, сравнивая результаты с классификацией людей-наблюдателей.

Таким же образом была проведена валидация предложенной процедуры для белых черт лица.Результаты, полученные для черт лица латиноамериканцев, азиаток и чернокожих, должны быть проверены, и в будущем необходимо будет проделать эту процедуру для распространения этой процедуры на другие черты лица, такие как брови, подбородок или волосы, а также для получения таксономии черт лица от лиц женщин.

Выводы

Хотя оценка сходства черт лица является субъективным процессом с широкой вариабельностью между наблюдателями и внутри наблюдателя, результаты валидационного опроса, разработанного в этой работе, показывают, что предлагаемую процедуру можно считать подходящей для автоматической классификации черты лица, основанные на их внешности.Эта процедура имеет дело с трудностями, связанными с классификацией признаков с использованием суждений людей-наблюдателей, и облегчает разработку таксономии черт лица.

Благодарности

Это исследование было проведено с использованием базы данных Chicago Face Database, разработанной в Чикагском университете Дебби С. Ма, Джошуа Коррелл и Бернд Виттенбринк.

Список литературы

1. 1. Damasio AR. Прозопагнозия. Trends Neurosci. 1985; 132–135.
2. 2.Брюс V, Янг А. Понимание распознавания лиц. Br J Psychol. 1986; 77: 305–327. pmid: 3756376
3. 3. Канвишер Н, Макдермотт Дж., Чун ММ. Веретенообразная область лица: модуль в экстрастриальной коре головного мозга человека, специализирующийся на восприятии лиц. J Neurosci. 1997; 17: 4302–4311. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9151747 pmid: 9151747
4. 4. Брюс В., Янг А. Восприятие лица. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Психология Пресс; 2012.
5. 5. Тодоров А.Оценка лиц по социальным параметрам. Социальная неврология: к пониманию основ социального разума. 2011.
6. 6. Литтл AC, Беррисс Р.П., Джонс Британская Колумбия, Робертс СК. Внешний вид влияет на решения при голосовании. Evol Hum Behav. 2007; 28: 18–27.
7. 7. Портер Дж. П., Олсон К.Л. Антропометрический анализ лица афроамериканской женщины. Arch Facial Plast Surg. 2001; 3: 191–197. pmid: 11497505
8. 8. Гюндюз Арслан С., Генч С., Одабаш Б., Девесиоглу Кама Дж.Сравнение пропорций лица и антропометрических норм среди турецкой молодежи с разными типами лица. Эстетическая Пласт Сург. 2008. 32: 234–242. pmid: 17952492
9. 9. Ферринг В., Панчерц Х. Божественные пропорции растущего лица. Am J Orthod Dentofac Orthop. 2008. 134: 472–479. pmid: 18929263
10. 10. Мане Д.Р., Кале А.Д., Бхаи М.Б., Халликеримат С. Антропометрический и антропоскопический анализ лиц разных форм в группе индийского населения: пилотное исследование.J Forensic Leg Med. 2010; 17: 421–425. pmid: 21056876
11. 11. Ritz-Timme S, Gabriel P, Tutkuviene J, Poppa P, Obertov Z, Gibelli D и др. Метрическая и морфологическая оценка черт лица: исследование трех европейских популяций. Forensic Sci Int. 2011; 207: 239. pmid: 21388762
12. 12. Ritz-Timme S, Габриэль П., Обертова З., Богуславски М., Майер Ф., Драбик А. и др. Новый атлас для оценки черт лица: преимущества, ограничения и применимость.Int J Legal Med. 2011; 125: 301–306. pmid: 20369248
13. 13. Робинс Г. Анализ пропорций лица в египетском искусстве. Goettinger Miszellen Beitraege zur aegyptologischen Diskuss. 1984; 31–41.
14. 14. Хохшайд Х., Хамель Р. Формирующее пространство: асимметрии лица в греческой скульптуре пятого века. Art Mak Antiq. 2015;
15. 15. Конг С.Г., Хео Дж., Абиди Б.Р., Пайк Дж., Абиди М.А. Последние достижения в визуальном и инфракрасном распознавании лиц — обзор. Компьютерное зрение и понимание изображений.2005. С. 103–135.
16. 16. Таварес Г., Моуран А., Магальяйнс Дж. Краудсорсинг мимики для эмоционального взаимодействия. Comput Vis Image Underst. 2016; 147: 102–113.
17. 17. Бакингем Дж., ДеБруин Л.М., Литтл А.С., Веллинг, магистр права, Конвей, Калифорния, Тиддеман Б.П. и др. Визуальная адаптация к мужским и женским лицам влияет на общие предпочтения и представления о надежности. Evol Hum Behav. 2006. 27: 381–389.
18. 18. Боберг М., Пийппо П., Оллила Э.Создание аватаров. DIMEA ‘08 Proc 3rd Int Conf Digit Interact Media Entertain Arts. ACM; 2008; 232–239. https://doi.org/10.1145/1413634.1413679
19. 19. Рохас М.М., Масип Д., Тодоров А., Витрия Дж. Автоматическое предсказание суждений о чертах лица: внешний вид против структурных моделей. PLoS One. 2011; 6. pmid: 21858069
20. 20. Лаурентини А., Боттино А. Компьютерный анализ красоты лица: опрос. Comput Vis Image Underst. 2014; 125: 184–199.
21. 21. Ли С.З., Джайн А.К.Справочник по распознаванию лиц. Справочник по распознаванию лиц. 2005.
22. 22. Шелдон В. Атлас мужчин: руководство по соматотипированию образа взрослого для всех возрастов. Макмиллан Паб. Co; 1970.
23. 23. Алемани С., Гонсалес Дж., Накер Б., Сориано К., Арнаис С., Херас Х. Антропометрическое обследование женского населения Испании, направленное на швейную промышленность. Материалы Международной конференции 2010 г. по технологиям 3D-сканирования тела. 2010. С. 307–315.
24. 24. Vinué G, Epifanio I, Alemany S.Архетипоиды: новый подход к определению репрезентативных архетипических данных. Comput Stat Data Anal. 2015; 87: 102–115.
25. 25. Jee SC, Yun MH. Антропометрический обзор корейской руки и типов ладоней. Int J Ind Ergon. 2016; 53: 10–18.
26. 26. Kim N-S, Do W-H. Классификация типа стопы у пожилых женщин. Текст J Korean Soc Cloth. Корейское общество одежды и текстиля; 2014; 38: 305–320.
27. 27. Саракон П., Чароэнпонг Т., Чароэнсириватх С.Классификация формы лица по трехмерным данным человека с помощью SVM. 7-я Международная конференция по биомедицинской инженерии 2014 года. IEEE; 2014. С. 1–5. https://doi.org/10.1109/BMEiCON.2014.7017382
28. 28. Престон Т.А., Сингх М. Повторное интегрированное соматотипирование. Эргономика. Тейлор и Фрэнсис Групп; 1972; 15: 693–700. pmid: 4652867
29. 29. Лин И-Л, Ли К-Л. Исследование методики группировки основ антропометрии для классификации предметов. Эргономика. Тейлор и Фрэнсис Групп; 1999; 42: 1311–1316.
30. 30. Массидда М, Тозелли С, Бразили П, Кало СМ. Соматотип элитных итальянских гимнасток. Coll Antropol. 2013; 37: 853–7. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24308228 pmid: 24308228
31. 31. Малусарис Г.Г., Бергелес Н.К., Барзука К.Г., Байос И.А., Насис Г.П., Косколоу М.Д. Соматотип, размер и телосложение соревнующихся волейболисток. J Sci Med Sport. 2008. 11: 337–344. pmid: 17697797
32. 32. Колева М, Начева А, Боев М.Соматотип и распространенность заболевания у взрослых. Rev Env Heal. 2002. 17: 65–84.
33. 33. Дэвис А., Мерфи Дж., Оуэнс Д., Хазанчи Д., Зигурс И. Аватары, люди и виртуальные миры: основы для исследования метавселенных. J Assoc Inf Syst. 2009; 10: 90–117. DOI: 1660426061
34. 34. Carvalho PVR, dos Santos IL, Gomes JO, Borges MRS, Guerlain S. Подход, связанный с человеческим фактором, для оценки и перепроектирования интерфейсов человек-система симулятора атомной электростанции. Отображает.2008. 29: 273–284.
35. 35. Фабри М., Мур Д. Использование эмоционально выразительных аватаров в совместных виртуальных средах. Конвенция AISB’05: Материалы совместного симпозиума по виртуальным социальным агентам: признаки социального присутствия для эмпатического взаимодействия виртуальных гуманоидов с синтетическими персонажами, мыслящими агентами. 2005. С. 88–94. DOI: citeulike-article-id: 7

36. 36. Орвалью В., Миранда Дж., Соуза А.А. Синтез 3D-аватаров для лица для терапевтического применения.Stud Health Technol Inform. 2009; 144: 96–98. pmid: 19592739
37. 37. Йи Н., Бейленсон Дж. Эффект протея: влияние трансформированной саморепрезентации на поведение. Hum Commun Res. 2007; 33: 1–38.
38. 38. Альбин-Кларк А., Ховард Т. Автоматическое создание виртуальных людей с использованием эволюционных алгоритмов. EG UK Теория Практика вычислительного графа. Вен Тан Джон Колломоссе; 2009;
39. 39. Диего-Мас Дж., Алькайд-Марзал Дж. Компьютерная система для создания выразительных аватаров.Вычислить человеческое поведение. 2015;
40. 40. Сухиджа П., Бехал С., Сингх П. Система распознавания лиц с использованием генетического алгоритма. Процедуры Comput Sci. 2016; 85: 410–417.
41. 41. Трескак Т., Богданович А., Симофф С., Родригес И. Создание различных этнических групп с помощью генетических алгоритмов. Материалы 18-го симпозиума ACM по программному обеспечению и технологиям виртуальной реальности — VRST ‘12. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press; 2012. с. 1. https://doi.org/10.1145/2407336.2407338
42. 42.Ванезис П., Лу Д., Кокберн Дж., Гонсалес А., Маккомб Дж., Трухильо О. и др. Морфологическая классификация черт лица взрослых мужчин европеоидной расы на основе оценки фотографий 50 человек. J Forensic Sci. 1996; 41: 786–91. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8789838 pmid: 8789838
43. 43. Асманн С., Норден Д., Шмитт Р., Габриэль П., Ритц-Тимме С. Антропологический атлас мужских черт лица. Франкфурт: Verlag für Polizeiwissenschaft; 2007.
44. 44.Ohlrogge S, Arent T, Huckenbeck W, Gabriel P, Ritz-Timme S. Антропологический атлас женских черт лица. Франкфурт: Verlag für Polizeiwissenschaft; 2009.
45. 45. Тамир А. Численное исследование различных форм человеческого носа. J Craniofac Surg. 2011; 22: 1104–1107. pmid: 21586956
46. 46. Тамир А. Численное исследование различных форм человеческого подбородка. J Craniofac Surg. 2013; 24: 1657–1659. pmid: 24036746
47. 47. Ричлер Дж. Дж., Чунг О. С., Готье И.Комплексная обработка предсказывает распознавание лиц. Psychol Sci. 2011; 22: 464–471. pmid: 21393576
48. 48. Тауберт Дж., Апторп Д., Агтен-Мерфи Д., Элайс Д. Роль целостной обработки в восприятии лица: данные по эффекту инверсии лица. Vision Res. 2011; 51: 1273–1278. pmid: 21496463
49. 49. Доннелли Н., Давидофф Дж. Ментальные представления лиц и домов: вопросы, касающиеся частей и целых. Visogn. 1999; 6: 319–343.
50. 50. Давидофф Дж., Доннелли Н.Превосходство объекта: сравнение полного и частичного зондов. Acta Psychol (Amst). 1990; 73: 225–243.
51. 51. Танака JW, Фарах MJ. Части и целые в распознавании лиц. Q J Exp Psychol. 1993. 46: 225–245.
52. 52. Ван Р., Ли Дж., Фанг Х., Тиан М., Лю Дж. Индивидуальные различия в целостной обработке предсказывают способность распознавания лиц. Psychol Sci. 2012; 23: 169–177. pmid: 22222218
53. 53. Hayward WG, Rhodes G, Schwaninger A. Преимущество собственной гонки для компонентов, а также конфигураций в распознавании лиц.Познание. 2008. pmid: 17524388
54. 54. Родос Дж., Юинг Л., Хейворд В. Г., Маурер Д., Мондлох С. Дж., Танака Дж. В.. Контактные и другие эффекты расы в конфигурационной и компонентной обработке лиц. Br J Psychol. Blackwell Publishing Ltd; 2009; 100: 717–728. pmid: 19228441
55. 55. Миллер Г. Магическое число семь плюс-минус два: некоторые ограничения нашей способности обрабатывать информацию. Psychol Rev.1956; 101: 343–352.
56. 56. Шарфф А., Палмер Дж., Мур СМ.Свидетельство фиксированной емкости в категоризации визуальных объектов. Психон Булл Ред. 2011; 18: 713–721. pmid: 21538202
57. 57. Шьям Р., Сингх Ю.Н. Выявление людей с использованием методов мультимодального распознавания лиц. Процедуры информатики. 2015.
58. 58. Мейерс Э., Вольф Л. Использование биологически вдохновленных особенностей для обработки лица. Int J Comput Vis. 2008. 76: 93–104.
59. 59. Wu J, Cui Z, Sheng VS, Zhao P, Su D, Gong S. Сравнительное исследование SIFT и его вариантов.Meas Sci Rev.2013;
60. 60. Кутс Т.Ф., Эдвардс Г.Дж., Тейлор С.Дж. Модели активного внешнего вида. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2001; 23: 681–685.
61. 61. Ашраф А.Б., Люси С., Кон Дж. Ф., Чен Т., Амбадар З., Пркачин К. и др. Болезненное лицо — Распознавание выражения боли с использованием моделей активного внешнего вида. IEEE Trans Syst Man Cybern. 2007; pmid: 22837587
62. 62. Ахонен Т., Хадид А., Пиетикяйнен М. Описание лица с помощью локальных двоичных шаблонов: Приложение для распознавания лиц.IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006; 28: 2037–2041. pmid: 17108377
63. 63. Лю Л., Фигут П., Чжао Г., Пиетикяйнен М., Ху Д. Расширенные локальные двоичные шаблоны для распознавания лиц. Inf Sci (Нью-Йорк). 2016;
64. 64. Тан Х, Инь Б., Сунь Й., Ху Ю. Распознавание лиц в 3D с использованием локальных двоичных шаблонов. Обработка сигналов. 2013;
65. 65. Belhumeur PN, Hespanha JP, Kriegman DJ. Eigenfaces vs. fisherfaces: Распознавание с использованием линейной проекции, специфичной для класса.IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1997; 19: 711–720.
66. 66. Терк М., Пентланд А. Собственные лица для узнавания. Журнал когнитивной неврологии. 1991. С. 71–86. pmid: 23964806
67. 67. Клар Б., Джайн А. К.. О систематике черт лица. 4-я Международная конференция IEEE по биометрии: теория, приложения и системы, BTAS 2010. IEEE; 2010. С. 1–8. https://doi.org/10.1109/BTAS.2010.5634533
68. 68. Чихауи М., Элькефи А., Беллил В., Бен Амар К.Обзор методов распознавания лиц в 2D. Компьютеры. Междисциплинарный институт цифровых публикаций; 2016; 5: 21.
69. 69. Ма Д.С., Коррелл Дж., Виттенбринк Б. База данных лиц Чикаго: бесплатный набор стимулов для лиц и нормирующих данных. Методы Behav Res. 2015; 47: 1122–1135. pmid: 25582810
70. 70. Астана А., Зафейриу С., Ченг С., Пантик М. Постепенное выравнивание лица в дикой природе. Труды конференции IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов.2014. С. 1859–1866. https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.240
71. 71. Шапиро Л.Г., Стокман Г.К. Компьютерное зрение [Интернет]. Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall, Inc; 2001. https://doi.org/10.1525/jer.2008.3.1.toc
72. 72. Баг С., Барик С., Сен П., Саньял Г. Статистический непараметрический подход к распознаванию лиц: комбинация собственного лица и модифицированной кластеризации k-средних. Труды Второй международной конференции по обработке информации. 2008. с.198.
73. 73. Сирегар СТМ, Сяхпутра М.Ф., Рахмат РФ. Распознавание человеческого лица с использованием собственного лица в среде облачных вычислений. IOP Conf Ser Mater Sci Eng. 2018;
74. 74. Шуштершич Т., Вулович А., Филипович Н., Пеулич А. Реализация алгоритма распознавания лиц на ПЛИС. Примечания к лекциям Inst Comput Sci Soc Telecommunication Eng LNICST. 2018;
75. 75. Doukas C, Maglogiannis I. Быстрая мобильная система распознавания лиц для ОС Android, основанная на декомпозиции Eigenfaces.Достижения ИФИП в области информационных и коммуникационных технологий. 2010. С. 295–302.
76. 76. Дхареджо Ф.А., Джатой М.А., Хао З., Тунио М.А. Улучшенная система распознавания лиц на основе PCA. Границы в области искусственного интеллекта и приложений. 2017.
77. 77. Хуанг П., Хуанг Ю., Ван В., Ван Л. Сеть глубокого встраивания для кластеризации. Труды — Международная конференция по распознаванию образов. 2014. С. 1532–1537. https://doi.org/10.1109/ICPR.2014.272
78. 78. Дизаджи К.Г., Херанди А., Дэн Ц., Цай В., Хуанг Х.Глубокая кластеризация через совместное встраивание сверточного автоэнкодера и минимизацию относительной энтропии. Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению. 2017. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.612
79. 79. Се Дж., Гиршик Р., Фархади А. Неконтролируемое глубокое встраивание для кластерного анализа [Интернет]. Материалы 33-й Международной конференции по машинному обучению — Том 48. JMLR.org; 2016. С. 478–487. Доступно: https://dl.acm.org/citation.cfm? id = 3045442
80. 80. Нуси П., Тефас А. Дискриминационно обученные автоэнкодеры для быстрого и точного распознавания лиц. Коммуникации в информатике и информатике. 2017.
81. 81. Хамерли Дж., Элкан К. Изучение k в k означает. Adv neural Inf Process. 2004; DOI: 10.1.1.9.3574
82. 82. Эстер М., Кригель Х., Сандер Дж., Сюй Х. Алгоритм на основе плотности для обнаружения кластеров в больших пространственных базах данных с шумом. Компьютер (Лонг-Бич, Калифорния).1996; DOI: 10.1.1.71.1980
83. 83. Сирович Л., Кирби М. Низкоразмерная процедура описания человеческих лиц. [Интернет]. Журнал Оптического общества Америки. A, Оптика и наука о изображениях. 1987. С. 519–524. pmid: 3572578

(PDF) Оценка личностных качеств Большой пятерки с использованием реальных статических изображений лиц

10

НАУЧНЫЕ ОТЧЕТЫ | (2020) 10: 8487 | https://doi.org/10.1038/s41598-020-65358-6

www.nature.com/scientificreports

www.nature.com/scientificreports/

26. Бушар, Т. Дж. и Лёлин, Дж. К. Гены, эволюция и личность. Генетика поведения https://doi.org/10.1023/A:1012294324713

(2001).

27. Вунасович, Т. и Братё, Д. Наследуемость личности: метаанализ поведенческих генетических исследований. Psychol. Бык. 141, 769–785

(2015).

28. Godinho, . М., Спининс, П. и О’Хиггинс, П. Морфология надглазничной области и социальная динамика в эволюции человека.Nat. Ecol. Evol.

https://doi.org/10.1038/s41559-018-0528-0 (2018).

29. hodes, G., Simmons, L. W. и Peters, M. Привлекательность и сексуальное поведение: увеличивает ли привлекательность успех спаривания? Evol.

Hum. Behav. https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2004.08.014 (2005).

30. Лефевр, К. Э., Льюис, Дж. Дж., Перретт, Д. И. и Пене, Л. Показательные показатели лица: Ширина лица связана с уровнем тестостерона у мужчин.

Evol. Гм.Behav. 34. С. 273–279 (2013).

31. Whitehouse, A. J. O. et al. Пренатальное воздействие тестостерона связано с сексуально диморфной морфологией лица во взрослом возрасте.

Судебные заседания. Биол. Sci. 282, 20151351 (2015).

32. Penton-Voa, I. S. & Chen, J. Y. Высокий уровень тестостерона в слюне связан с мужским мужским обликом человека. Evol. Гм.

Поведение. https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2004.04.003 (2004).

33. Карре, Дж. М. и Арчер, Дж.Тестостерон и поведение человека: роль индивидуальных и контекстных переменных. Curr. Opin. Psychol. 19,

149–153 (2018).

34. Swaddle, J. P. & eierson, G. W. Тестостерон увеличивает воспринимаемое доминирование, но не увеличивает привлекательность у мужчин-мужчин. Proc. R. Soc. В

Биол. Sci. https://doi.org/10.1098/rspb.2002.2165 (2002).

35. Eisenegger, C., umsta,., Naef, M., Gromoll, J. & Heinrichs, M. Полиморфизм генов рецепторов тестостерона и андрогенов составляет

, связанных с уверенностью и конкурентоспособностью у мужчин.Horm. Behav. 92, 93–102 (2017).

36. Чаплан, Х. Б. Социальная психология самореферентного поведения. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-2233-5. (Springer US, 1986).

37. osenthal, . И Якобсон, Л. Пигмалион на занятиях. Городской Рев. https://doi.org/10.1007/BF02322211 (1968).

38. Мастерс, Ф. В. и Гривз, Д. К. Комплекс Квазимодо. Br. J. Plast. Surg. 204–210 (1967).

39. Зебровиц, Л. А., Коллинз, М. А., Датта,. Взаимосвязь между внешностью и личностью на протяжении всей жизни.Личное.

Soc. Psychol. Бык. 24. С. 736–749 (1998).

40. Hu, S. et al. Сигнатуры личности на плотных трехмерных изображениях лиц. Sci. Отчет 7, 73 (2017).

41. osinsi, M. Отношение ширины к высоте лица не предсказывает самооценку поведенческих тенденций. Psychol. Sci. 28, 1675–1682

(2017).

42. Waler, M., Schönborn, S., Greifeneder,. И Веттер, Т. Базельская база данных лиц: проверенный набор фотографий, отражающих систематические

различий в большой двойке и большом пяти измерениях личности.PLoS One 13, (2018).

43. Goaux, V. & ossion, B. Лица «пространственны». Целостное восприятие лица поддерживается низкими пространственными частотами. J. Exp. Psychol. Гм.

Восприятие. Выполнять. https://doi.org/10.1037/0096-1523.32.4.1023 (2006).

44. Schiltz, C. & ossion, B. Лица целостно представлены в затылочно-височной коре человека. Нейроизображение https: // doi.

орг / 10.1016 / j.neuroimage.2006.05.037 (2006).

45. Van Belle, G., De Graef, P., Verfaillie,., Busigny, T. & ossion, B. Целое, а не отверстие: экспертное распознавание лиц требует целостного восприятия. Нейропсихология https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2010.04.034 (2010).

46. Квадьег, С., Тодоров, А., Лагес,. & ossion, B. Нормальные суждения о социальных характеристиках на основе лица, несмотря на серьезные нарушения целостной обработки лица. Vis. когн. 20. С. 865–882 (2012).

47. Макеон, Э. Выделение особого компонента распознавания лица: периферийная идентификация и лицо Муни.J. Exp. Psychol.

Узнать. Mem. Cogn. https://doi.org/10.1037/0278-7393.30.1.181 (2004).

48. Серджент, Дж. Исследование компонентов и конфигурационных процессов, лежащих в основе восприятия лица. Br. J. Psychol. https: // doi.

org / 10.1111 / j.2044-8295.1984.tb01895.x (1984).

49. Tanaa, J. W. & Farah, M. J. Части и целое в распознавании лица. Q. J. Exp. Psychol. Разд. Https: // doi.

орг / 10.1080 / 14640749308401045 (1993).

50.Янг, А. В., Хеллавелл, Д. и Хей, Д. С. Конфигурационная информация при восприятии лица. Восприятие https://doi.org/10.1068/

p160747n (2013).

51. Колдер, А. Дж. И Янг, А. В. Понимание распознавания личности и выражения лица. Nature Reviews Neuroscience

https://doi.org/10.1038/nrn1724 (2005).

52. Тодоров А., Лоер В. и Остерхоф Н. Н. Обязательность целостной обработки лиц в социальных суждениях.Восприятие https: //

doi.org/10.1068/p6501 (2010).

53. Junior, J. C. S. J. et al. Первые впечатления: исследование по анализу видимых черт личности на основе компьютерного зрения. (2018).

54. Wang, Y. & osinsi, M. Глубокие нейронные сети более точны, чем люди, в определении сексуальной ориентации по изображениям лиц. J.

чел. Soc. Psychol. 114, 246–257 (2018).

55. Цю, Л., Лу, Дж., Ян, С., Цюй, В. и Чжу, Т. Что вы сами говорите о вас? Comput.Человеческое поведение. 2015. Т. 52. С. 443–449.

56. Дигман, Дж. М. Факторы высшего порядка большой пятерки. J.Pers.Soc.Psychol. https://doi.org/10.1037/0022-3514.73.6.1246 (1997).

57. Muse, J. Общий фактор личности: свидетельство большого в модели пяти факторов. J. Res. Чел. https://doi.org/10.1016/j.

jrp.2007.02.003 (2007).

58. Де Янг, К. Г. Факторы высшего порядка Большой пятерки в выборке с множеством информантов. J. Pers. Soc. Psychol. 91, 1138–1151 (2006).

59. ushton, JP & Irwing, P. Общий фактор личности (GFP) из двух метаанализов Большой пятерки: Digman (1997) и Mount,

Barric, Scullen, and ounds (2005) ). Чел. Индивидуальный. Dif. 45, 679–683 (2008).

60. Вуд Д., Гарднер М. Х. и Хармс П. Д. Как функционалистский и процессный подходы к поведению могут объяснить ковариацию признаков.

Psychol. Ред. 122, 84–111 (2015).

61. Данлэп, У. П. Обобщение индикатора размера общеязыкового эффекта для двумерных нормальных корреляций.Психология. Бык. 116, 509–511

(1994).

62. Коннолли, Дж. Дж., Чавана, Э. Дж. И Висвесваран, К. Конвергентная валидность между самооценками и оценками личности наблюдателем: аналитический обзор мета-

. Int. J. Выбор и оценка. 15. С. 110–117 (2007).

63. Harris,. & Вазир, С. О развитии дружбы и личностных качествах Большой пятерки. Soc. и чел. Psychol. Компас. 10, 647–667

(2016).

64. Weidmann,., Schönbrodt, F.Д., Ледерманн, Т. и Гроб, А. Параллельный и продольный диадический полиномиальный регрессионный анализ

черт Большой пятерки и удовлетворенности отношениями: имеет ли значение сходство? J. Res. в личности. 70, 6–15 (2017).

65. Куперман,. & Ices, W. Большая пятерка предикторов поведения и восприятия в начальных диадических взаимодействиях: сходство личности помогает

экстравертам и интровертам, но вредит «неприятным». J. of Pers. и Soc. Psychol. 97, 667–684 (2009).

66. Шмидт, Ф. Л. и Хантер, Дж. Э. Обоснованность и полезность методов отбора в психологии персонала: практические и теоретические

выводы 85-летних результатов исследований. Psychol. Бык. 124, 262–274 (1998).

67. Браун М. и Сакко Д. Ф. Неограниченная социосексуальность предсказывает предпочтение экстравертных мужских лиц. Чел. Индивидуальный. Dif. 108, 123–127

(2017).

68. Luaszewsi, A. W. & oney, J.. Истоки экстраверсии: совместные эффекты факультативной калибровки и генетического полиморфизма.Чел.

Soc. Psychol. Бык. 37, 409–21 (2011).

69. Курран П.Г. Методы обнаружения ошибочно неверных ответов в данных опроса. J. Exp. Soc. Psychol. 66, 4–19 (2016).

70. Эхромов А.Б. Пятифакторный опросник личности. В us. (Журганский государственный университет,

2000).

Содержимое предоставлено Springer Nature, применяются условия использования. Права защищены

Характеристики лица — обзор

1 Введение

Сегодня безопасность стала международной проблемой.Среди областей, в которых безопасность является проблемой, в качестве примеров можно привести: контроль доступа к компьютерам, электронная коммерция, банковское дело на основе идентификации, общественный транспорт и т. Д.

Биометрическая система — это, по сути, система распознавания образов, которая использует биометрические данные. лиц. В зависимости от контекста приложения биометрическая система может работать в режиме обучения, проверки или идентификации. Выбор использования распознавания лиц в качестве биометрического метода мотивирован тем фактом, что он является бесконтактным, естественным, хорошо принятым и требует только очень недорогого датчика (веб-камеры), который практически доступен на всех электронных устройствах.Кроме того, это требует небольшого сотрудничества со стороны пользователей на этапе получения черт лица.

Автоматическое распознавание лиц включает два основных этапа: извлечение черт лица и классификацию. К сожалению, все преимущества систем распознавания лиц упали в воду из-за легкого пиратства характеристик лиц. Эксперименты показали, что хакеры могут легко обмануть системы распознавания лиц на этапе получения черт лица с помощью простой фото- или видеозаписи лица.

В случае кражи личных данных по изображению, обнаружение живости (моргание глаз, микродвижения лица…) может отличить реальное лицо от изображения и, таким образом, определенно нейтрализовать этот тип взлома.

Для взлома на основе видео обычный подход к обнаружению атаки состоит в анализе движения в сцене путем изучения того, как объекты перемещаются перед датчиком. Движения плоских объектов, таких как экраны, сильно отличаются от движений настоящего лица.

Другой метод, предложенный Bai et al.[1], заключается в обнаружении артефактов печати и / или размытия текстуры изображения лица, чтобы отличить реальное лицо от мазка. С той же целью Ли и др. В [2] предложена методика, основанная на анализе двумерных спектров Фурье. Все эти методы обнаружения атак не смогли справиться с узурпацией личности с помощью 3D-маски. Действительно, обнаружение моргания глаз и движений губ можно преодолеть, просто используя маски для печати с высоким разрешением для глаз и областей рта.

Было проведено несколько исследований, чтобы отличить настоящее лицо от лицевой маски.Наиболее часто используемые подходы основаны на различии между кожей человека и материалом маски для лица благодаря разнице между их светоотражающими факторами. С этой целью используется неравенство отражательной способности, основанное на альбедо между кожей лица и материалами маски для лица (силикон, латекс и т. Д.).

В [3] 2D характеристический вектор, состоящий из двух измерений яркости в лучах света (685–850) нм, используется для обнаружения поддельного лица с помощью линейного дискриминантного анализа (LDA).Сообщалось о точности 97,78%. Тот факт, что для обнаружения по маске измерения излучения должны проводиться на 30 см в области лба, а также возможность окклюзии в области лба и ограничения светового диапазона, делают этот метод непрактичным.

Аналогичным образом Zhang et al. [4] предложили мультиспектральный анализ для обнаружения фальшивых лиц. После измерения кривых альбедо кожи материалов лица и масок с различными расстояниями, были выбраны две различающие длины волн (850–1450 нм) для обучения классификатора машины опорных векторов (SVM) различению подлинных и ложных попыток.Эксперименты проводились на основе 20 масок из различных материалов: 4 пластика, 6 силикагеля, 4 целлюлозы, 4 пластыря и 2 губки. Результаты показывают, что правильная классификация может достигать точности 89,18%.

Авторы этого эксперимента не проводили своих исследований с масками, которые являются точными копиями реальных испытуемых. Напротив, Козе и Дугелай [5] провели свою работу с базой данных напечатанных масок примерно 16 реальных субъектов. Анализ черт лица проводился с помощью 3D-сканера после того, как маски были реализованы с помощью службы 3D-печати.В дополнение к изображениям текстур, база данных также содержит два образца с реальным лицом и лицевой маской для каждого человека. Авторы предлагают метод, основанный на различных методах линейного бинарного паттерна (LBP), для выделения признаков с использованием двух типов изображений (цвет и глубина), и они заявляют о точности 88,12% и 86% для обоих типов изображений.

В этой статье мы предлагаем систему распознавания лиц, которая включает новый подход к различению реального лица и лица с маской. Как показано на рис.1, предлагаемая система состоит из двух этапов, этапа распознавания, за которым следует этап проверки, для обнаружения самозванцев с маской 3D.

Рис. 1. Принцип обнаружения самозванцев в системе распознавания лиц.

Преимущество предлагаемого подхода заключается в том, что он может использоваться любой системой распознавания, использующей изображения RGB с простой веб-камеры, в отличие от других подходов, таких как предложенные в [3] и [5], которые используют специальные датчики для приобретение.

Подходы, предложенные Kim et al., [3] и Zhang et al., [4] измеряют отраженный свет, исследуя световые волны на лице, которые могут быть вредными для здоровья пользователей.

Напротив, нашу технику можно использовать без какого-либо риска для здоровья пользователя. На этапе проверки Козе и Дугелай [5] используют два типа изображений, глубинный и RGB, снятые с помощью соответствующей камеры для сбора данных. Напротив, наш метод использует только изображения RGB, которые могут быть получены с помощью простой веб-камеры.

ART широко используется в нескольких алгоритмах, таких как распознавание логотипа [8], системы видеонаблюдения [9], обнаружение лиц [10] и дескриптор на основе региона в MPEG-7 [11].Он также использовался для извлечения характеристик в общей системе распознавания лиц, предложенной нами в [6]. Результаты, полученные с помощью этой системы, были очень хорошими для некоторых баз данных, состоящих из не наклонных граней, таких как базы данных ORL, лиц94 и лиц96 [22,23]. Однако эта система, как и любая другая общая система распознавания лиц, уязвима для атак, пытающихся обмануть ее, особенно тех, которые выполняются с использованием трехмерных масок.

В этой статье мы предлагаем новый простой и эффективный метод проверки в качестве меры противодействия атакам с использованием трехмерных масок в системе распознавания лиц.Этот метод использует угловое радиальное преобразование (ART) для извлечения вектора признаков из всего изображения и ввода его в классификатор максимального правдоподобия (ML) для различения истинных и поддельных лиц.

Для улучшения результатов мы использовали оптимизированные значения / методы. Методы оптимизации данных широко используются в нескольких других областях, включая анализ осадков с использованием оптимизированных нейронных сетей [12], разработку водоподъемных устройств [13] и гидротехнику в целом [14,15].

Для проверки предложенной системы и после авторизации владельцев мы использовали базу данных 3D Mask Attack Database (3DMAD), доступную в [16]; эта база данных разработана лабораторией (НИИ Idiap).

В отличие от методов, предложенных в [3,4], предлагаемый метод не представляет опасности для здоровья пользователя. Он также имеет то преимущество, что он менее сложен и использует более дешевую камеру, например веб-камеру, по сравнению с методом основного конкурента, предложенным в [7].

Остальная часть статьи организована следующим образом.Во втором разделе описывается используемый метод распознавания лиц. В следующем разделе представлен предлагаемый метод проверки спуфинга с помощью обнаружения 3D-масок. В четвертом разделе оценивается эффективность предложенного метода. Наконец, в последнем разделе даются некоторые выводы и перспективы.

Как иллюстрировать головы, лица и черты лица — Etchr Lab

ГОЛОВКА

Это первая запись в блоге из серии, в которой будут рассмотрены основы рисования человеческих голов и черт лица для стилизованных иллюстраций.

Есть много мест, где вы можете подробно изучить все нюансы анатомии головы и лица.

Для изучения и развития такого типа понимания требуются годы, и в этом нет необходимости, если только вы не создаете фотореалистичное искусство.

Но даже как иллюстратору, создающему очень стилизованные иллюстрации, важно иметь базовое понимание анатомии человека, которое позволит вам экспериментировать и создавать персонажей, которые кажутся правдоподобными и похожими на жизнь.

Для меня обучение рисованию человеческих голов и лиц было одним из самых сложных аспектов моего творческого пути.

Наши глаза естественно притягиваются к лицам, поэтому, если на вашей картине или иллюстрации есть лицо, это будет первое место, куда люди будут смотреть.

Лица сложны, но, как люди, мы достаточно искусны в распознавании и идентификации других человеческих лиц, а также в чтении выражений лиц.

Можно подумать, что все эти знания будут полезны, когда дело доходит до рисования лица, но я на самом деле думаю, что наши врожденные знания лиц затрудняют рисование убедительного лица.

Люди настолько хорошо разбираются в лице, что очень хорошо понимают, когда с лицом что-то не так.

Итак, давайте углубимся в то, что вам нужно знать, чтобы нарисовать хорошо сконструированную голову, которая привлекает внимание по правильным причинам — потому что она красива, полна очарования и индивидуальности — а не потому, что в ней что-то не так.

Базовая конструкция

У вас не может быть лица без опережения, поэтому, прежде чем мы сможем говорить об отдельных чертах, вам нужно знать, как устроена голова и как эти черты связаны друг с другом.

Зная, где закрепляются отдельные части в структуре лица, вы не сможете рисовать лица, которые выглядят плоскими или имеют «плавающие» элементы.

Я расскажу более подробно о том, как рисовать различные черты лица в будущих статьях этой серии, но пока мы можем использовать упрощенные формы для определения размера и размещения.

Рисуя вперед, я всегда начинаю с круга. Затем добавляю челюсть и шею. Рисование осей X и Y помогает установить пропорции.

Направляющие линии, которые повторяют основной контур головы, полезны, когда дело доходит до рисования под разными углами.

Всегда помните основные правила перспективы при рисовании лица. Направляющие линии, расположенные выше уровня глаз зрителя, будут изгибаться вверх. Линии, расположенные ниже уровня глаз зрителя, будут изгибаться вниз.

Обратите внимание на профиль, расположение линии подбородка и то, как голова соединяется с шеей, как под подбородком, так и в задней части черепа.

Характеристики и пропорции

Внешний вид и привлекательность вашего персонажа будут определяться расположением и пропорциями его черт.

На среднем лице черты лица расположены относительно равномерно от бровей до нижнего века, нижней части носа, рта и подбородка.

Глаза

У среднего взрослого глаза будут располагаться поверх оси X / центральной линии.

Нос и уши

Нижняя часть носа будет примерно на полпути между осью X и кончиком подбородка.

Носы сильно различаются по размеру и форме. Низ ушей обычно совпадает с основанием носа и, как правило, примерно одинаковой длины.

Рот

Рот находится на полпути между нижней частью подбородка и нижней частью носа.

Имейте в виду, что у человека нижняя челюсть или нижняя челюсть не фиксируются. Он открывается и закрывается, заставляя лицо сжиматься и растягиваться с изменением выражения.

Детский

Одна из самых больших проблем, с которыми я сталкиваюсь с начинающими иллюстраторами, заключается в том, что они, как правило, рисуют детей с такими же пропорциями лица, как и взрослые.

В результате дети выглядят как маленькие старички. Обратите внимание, что у детей круглые лица. Их глаза больше, и они сидят ниже и дальше друг от друга.

Также обратите внимание, что черты лица ребенка по-прежнему расположены равномерно, но немного ближе друг к другу. Лицо ребенка занимает гораздо меньшую часть черепа, чем лицо взрослого.

Преувеличение пропорций

Если вы знаете «правила» и хорошо разбираетесь в лицах среднего человека, вы можете немного повеселиться.

Попробуйте изменить пропорции и расположение черт лица, чтобы изменить внешний вид и индивидуальность ваших персонажей.

Получайте удовольствие от экспериментов и помните, что чем больше голов вы рисуете, тем лучше вы будете строить лица на основе своего воображения.

Вернитесь в ближайшее время, чтобы увидеть мой следующий пост, в котором я более подробно расскажу о рисовании глаз и бровей.

Кристин Воусон — автор / иллюстратор детских книг и сертифицированный преподаватель йоги из Остина, штат Техас.Она жена, мать мальчиков, шоколадная лаборатория и дракон (то есть бородатый дракон). Когда она не делает книжки с картинками, вы, вероятно, заметите, что она что-то ферментирует, печет или готовит по новому рецепту. Она представлена ​​Адрией Гетц в Martin Literary Management.

Внешний вид лица — обзор

2.1 ВВЕДЕНИЕ

Тема визуальной обработки человеческих лиц веками привлекала внимание философов и ученых. Аристотель посвятил несколько глав истории Historia Animalium изучению внешнего вида лица.Физиогномика, практика или искусство определения интеллектуальных или характерных качеств человека по внешнему виду ¹ , особенно по лицу и голове, были периодами моды в различных обществах [65]. Дарвин считал выражение лица и его идентификацию значительным преимуществом для выживания видов [66]. Исследования развития были сосредоточены на стратегиях узнавания или идентификации и различиях между младенцами и взрослыми. Были выделены и изучены неврологические расстройства восприятия лица, что позволило понять, как правильно, так и ненормально обрабатывать лицо.

Способность человека узнавать другого человека (например, партнера, ребенка или врага) важна по многим причинам. В восприятии лиц есть нечто очень важное для человеческого опыта. В раннем возрасте мы учимся ассоциировать лица с удовольствием, удовлетворением и безопасностью. По мере того, как мы становимся старше, тонкости выражения лица улучшают наше общение множеством способов. Лицо — это наш главный центр внимания в социальных взаимодействиях; это можно наблюдать во взаимодействии между животными, а также между людьми и животными (и даже между людьми и роботами [67]).Лицо больше, чем любая другая часть тела, передает личность, эмоции, расу и возраст, а также весьма полезно для определения пола, размера и, возможно, даже характера.

Часто можно заметить, что способность человека распознавать лица замечательна. Лица — это сложные визуальные стимулы, которые нелегко описать простыми формами или узорами; тем не менее, люди имеют способность узнавать знакомые лица с первого взгляда после долгих лет разлуки. Многие говорят: «Я не очень хорошо разбираюсь в именах, но никогда не забываю лица.Хотя эта цитата путает вспоминание (обычно более сложное) с распознаванием (обычно менее сложным), справедливо то, что наши возможности распознавания лиц довольно хороши. Однако, чтобы мы не слишком восхищались человеческими способностями, следует также отметить, что неспособность распознавать лицо также является обычным явлением. Довольно часто мы пытаемся увидеть сходство между изображением (например, фото из водительского удостоверения) и реальным человеком; иногда нас дружелюбно и знакомо встречает кто-то, кого мы никогда раньше не видели.Хотя распознавание лиц у людей может быть впечатляющим, оно далеко от совершенства.

Распознавание не только визуальное; это может происходить посредством различных сенсорных воздействий, включая звук, прикосновение и даже запах. Однако для людей наиболее надежным и доступным способом распознавания является зрение. Человека можно визуально узнать по лицу, но также по одежде, прическе, походке, силуэту, коже и т. Д. Люди часто различают животных не по лицам, а по характерным отметинам на их теле.Точно так же человеческое лицо — не единственная и, возможно, даже не основная визуальная характеристика, используемая для идентификации личности. Например, в домашних условиях или в офисе лицо человека может использоваться просто для проверки личности после того, как личность уже была установлена ​​на основе других факторов, таких как одежда, прическа или характерные усы. Действительно, идентификацию людей можно рассматривать как байесовскую классификационную систему с априорными вероятностями для нескольких релевантных случайных величин.Например, родитель предрасположен узнать своего ребенка, если непосредственно перед контактом он видит проезжающий школьный автобус, а затем слышит крики и знакомые легкие шаги. Тем не менее, поскольку лица так важны в человеческом взаимодействии, никакой другой способ идентификации личности не является столь убедительным, как распознавание лиц.

До недавнего времени на распознавание лиц часто указывали как на одну из тех вещей, которые «компьютеры не могут сделать», даже такие знаменитости, как Марвин Мински [68] и Дэвид Хьюбел [69].Это было мотивирующим фактором для многих студентов и исследователей, изучающих компьютерное зрение. Кроме того, обработка лиц уже много лет интересовала исследователей человеческого и биологического зрения, и в литературе обсуждалось много интересных и любопытных результатов и теорий.

Было проведено большое количество научных исследований в области распознавания человеческих лиц с целью понять и охарактеризовать задействованные представления и процессы. Однако доскональное понимание того, как люди (и животные) представляют, обрабатывают и распознают лица, остается труднодостижимой целью.Хотя исследования распознавания лиц в физиологии, неврологии и психологии дают представление о проблеме распознавания лиц, они еще не предоставили существенного практического руководства для систем компьютерного зрения в этой области.

Существует несколько аспектов распознавания личности человека и обработки информации о лицах, которые делают проблему распознавания лиц несколько неопределенной. Как упоминалось выше, распознавание личности не обязательно (и, возможно, редко) является функцией изолированного просмотра лица человека.Кроме того, распознавание лиц тесно связано с обнаружением лица (а также головы и тела), отслеживанием лица и анализом выражения лица. Есть много способов взаимосвязи между задачами «обработки лица». Например, лицо может быть сначала обнаружено, а затем распознано. В качестве альтернативы обнаружение и распознавание могут выполняться в тандеме, так что обнаружение является просто успешным событием распознавания. Или может быть выполнено отслеживание черт лица и проанализировано выражение лица перед попыткой распознать нормализованное (невыразительное) лицо.Конечно, возможно множество дополнительных вариантов.

Для целей этой главы «распознавание лиц» и «идентификация лиц» описывают одну и ту же задачу. ² Учитывая изображение человеческого лица, классифицируйте это лицо как одного из лиц, личность которых уже известна системе, или, возможно, как неизвестное лицо. «Обнаружение лица» означает обнаружение любого лица, независимо от личности. «Расположение лица» указывает положение (и, возможно, ориентацию) лица на изображении в 2D.«Отслеживание лица» обновляет (2D или 3D) местоположение лица. «Отслеживание черт лица» обновляет (2D или 3D) местоположения и, возможно, параметризованные описания отдельных черт лица. «Оценка позы лица» — это определение положения и ориентации (обычно 6 степеней свободы) лица. «Анализ выражения лица» — это вычисление параметрических и, возможно, также символических описаний лицевых деформаций.

Распознавание лиц стало горячей темой компьютерного зрения в конце 1980-х — начале 1990-х годов.За последние два десятилетия в этой области был достигнут значительный прогресс: начиная с ограниченного набора медленных методов с сомнительной точностью и применимостью, теперь в общественных местах устанавливаются системы реального времени, которые продаются в упакованных в термоусадочную пленку коробках. (Достаточно ли их производительность для предполагаемых приложений не будет предметом обсуждения в этой главе, а также мы не будем обсуждать важные вопросы политики, которые возникают в этих системах. Очевидно, однако, что это очень важные темы, как утверждается в [62, 63, 64].)

Оглядываясь назад, можно сказать, что подход «собственных лиц» к распознаванию лиц, первоначально популяризированный Тёрком и Пентландом [25, 26, 27], по-видимому, сыграл значительную роль в растущей популярности этой области. Может быть, это было из-за того, что методика получила отчасти броское, отчасти неудобное название (никогда не недооценивайте хороший пиар!), Или, может быть, это произошло из-за простоты подхода, который бесчисленное количество раз повторно реализовывался на компьютерах выпускников и студентов. курсы зрения на протяжении многих лет. Можно было бы возразить, что это был правильный подход в нужное время — достаточно отличающийся от предыдущих подходов к проблеме, что он привлек внимание исследователей, а также уловил (и, возможно, даже повлиял в некоторой степени) на возникающие тенденции в области внешнего вида. видение и обучение в видении.

Eigenfaces привлекло внимание людей к этой теме и подтолкнуло к последнему слову техники в то время, и на протяжении многих лет это был очень полезный педагогический инструмент, а также полезный ориентир для целей сравнения. Но прошло около пятнадцати лет с момента первых публикаций этой работы, и многие другие техники были внедрены; кроме того, было несколько модификаций и улучшений оригинальной техники собственных граней. В этой главе мы кратко оглядываемся на исследования распознавания лиц на протяжении многих лет, включая мотивацию и цели ранних работ в этой области, а также обоснование стремления к собственному лицу в первую очередь; мы обсуждаем некоторые дополнительные преимущества и улучшения по сравнению с исходным методом; и мы размышляем о том, что нас ждет в будущем в области автоматического распознавания лиц, в частности, в отношении собственных лиц.

BBC Science | Человеческое тело и разум

Читающие лица: номинальная стоимость

О лице

Насколько хорошо ты разбираешься в характерах? Возможно, вы думаете, что можете судить о чьей-то личности, просто глядя на его лицо? Исследования показывают, что большинство из нас — 90% согласно одному исследованию — думают, что можем.

Но не все это из-за высокомерия. Ученые обнаруживают доказательства того, что некоторые черты личности могут быть написаны на всех наших лицах.

Это может иметь важные последствия для нашего поведения и даже того, как мы выбираем наших сексуальных партнеров.

Профессор Дэвид Перретт из лаборатории восприятия Университета Сент-Эндрюс провел большую часть десятилетия, пытаясь определить суть привлекательности лица.

Perfect Profile

Его техника цифрового манипулирования лицами впервые привлекла внимание четыре года назад, когда он показал, что женщины предпочитают более мужественные лица в период плодородия своего менструального цикла. Лица стали более мужественными за счет усиления линии подбородка и бровей и более женственными за счет расширения лица и поднятия бровей.

Теперь профессор Перретт использует те же методы для исследования связи между чертами лица и личностью. Перретт использует наиболее широко распространенную модель человеческой личности: пятифакторную модель. Состоит из:

• Открытость опыту — творческий, оригинальный, независимый
• Добросовестность — внимательный, трудолюбивый, добросовестный
• Экстраверсия — ласковая, разговорчивая, общительная
• Доброжелательность — прощающая, отзывчивая, теплая
• Невротизм — нервный, тревожный, нервный

Измененные изображения

На данный момент Перретт решил сосредоточить свое внимание на наиболее изученных личностных факторах «большой пятерки»: экстраверсии и ее противоположном состоянии, интроверсии.Экстраверты разговорчивы, веселые и общительные, в то время как интроверты, как правило, замкнуты, тихи и уединены.

В предыдущих экспериментах Перретт и Литтл обнаружили, что цифровое изменение мужественности и женственности лица влияет на то, как люди воспринимают аспекты своей личности.

«Когда мы манипулируем женскими лицами, чтобы сделать их более женственными, люди считают их более экстравертными, — говорит Перретт.

Но мужественность и женственность — это только часть истории. Определить сущность интроверта или экстраверта сложнее.

Перретт и Литтл обнаружили, что данных о том, что такое экстравертное или интровертное лицо, мало. Однако Перретт и его команда придумали гениальное решение.

Показав группе добровольцев 15 тщательно отобранных лиц, команда попросила их заполнить анкету из 20 пунктов. В анкете добровольцев просили сказать, какие лица лучше всего отражают определенные черты характера.

Затем группа выполнила статистический метод, известный как факторный анализ результатов.Это позволило им выделить черты лица, которые люди считают экстравертами и интровертами.

С помощью этой информации они создали лица среднего экстраверта и среднего интроверта из тех же 15 изображений, используя компьютерное программное обеспечение для усиления одних черт и подавления других. Эти составные изображения затем использовались для преобразования других лиц, делая их либо более интровертными, либо более экстравертными.

«Многие вещи, которые мы видим на лицах экстравертов и интровертов, являются преходящими вещами, например, насколько вероятно, что вы улыбнетесь», — говорит доктор Тони Литтл из лаборатории восприятия в Сент-Эндрюсе.В самом деле, в то время как замкнутый взгляд интровертных лиц мгновенно узнаваем, экстравертные лица кажутся фиксированными на самых ранних стадиях усмешки.

Бойцовский клуб

Но почему возникли такие тонкие лицевые реплики? Доктор Литтл считает, что они могли сыграть важную роль в физических столкновениях между нашими древними предками.

«Мы все становимся очень конкурентоспособными, когда сталкиваемся с противником, которого, как мы думаем, мы можем реально победить. Однако мы будем подчиняться противникам, которые, по нашему мнению, превосходят нас, чтобы избежать битвы, которую мы, вероятно, проиграем.Эволюция — это игра на выживание, поэтому важно знать, когда сражаться, а когда бежать.

«Если бы ты был болезненным, было бы неплохо держаться подальше от опасности. Лицо интроверта говорило бы соперникам, что ты не угроза», — объясняет Литтл. Интроверты, возможно, не доминировали в социальной иерархии, но они могли обеспечить свое выживание, избегая конфронтации.

«Экстраверсия была более рискованной стратегией, потому что у вас была большая вероятность столкнуться с конфронтацией», — говорит Литтл.Но тот факт, что экстраверты все еще с нами, убедительно свидетельствует о том, что награды за победу в этих битвах было достаточно, чтобы сражаться с ними стоило.

Доминирование

Литтл не будет строить предположений о том, какими были награды за победу в этих битвах, но нетрудно представить, что у доминирующих мужчин был бы лучший доступ к пище, ресурсам и, возможно, они были бы более привлекательными для женщин.

Наши предпочтения в отношении лиц интровертов и экстравертов также могут иметь увлекательные последствия для того, как мы выбираем партнеров.

По опыту Перретта, противоположности не притягиваются. Вместо этого похоже, что подобное привлекает подобное. Предыдущие результаты Лаборатории восприятия показывают, что мы склонны выбирать партнеров, которые выглядят как наши родители противоположного пола. Похоже, это говорит о том, что мы предпочитаем спариваться с людьми, у которых, кажется, есть те же гены, что и у нас.

Вы местный?

Эта очевидная тенденция к инбридингу может стать неожиданностью. Инбридинг может привести к объединению вредных рецессивных генов в пары у детей, что приведет к уродству или заболеванию.

В известном исследовании доктор Марион Петри и доктор Крейг Робертс из Университета Ньюкасла попросили женщин-добровольцев носить одну и ту же футболку в течение нескольких дней. Затем испытуемых мужского пола попросили выбрать, какой из них пахнет лучше всего. Мужчины неизменно предпочитают запах женщины, иммунная система которой сильно отличается от их собственной.

Дети, рожденные от родителей с другой иммунной системой, имеют больше шансов бороться с болезнью, что позволяет предположить, что аутбридинг имеет определенные преимущества.

Но доктор Петри не видит противоречия между ее выводами и выводами Перретта.«Предпочтительна оптимальная генетическая дистанция. Вам не нужен идентичный партнер, потому что это будет инбридинг», — говорит Петри.

«Но если [животные] спариваются на слишком большом генетическом расстоянии, [они] могут спариваться с другим видом, — добавляет она, — и это может быть плохой новостью».

Предполагается, что небольшой инбридинг — это неплохо, потому что он сохраняет полезные комбинации генов, адаптированные к вашей среде. Петри считает, что химические сигналы обоняния работают противоположно сигналам привлекательности лица, чтобы установить баланс между крайним инбридингом и крайним аутбридингом.

Перретт и Литтл работают над гипотезой о том, что предпочтения разных личностей следуют той же схеме, что и мимические сигналы. Профессор Роберт Зайонц из Стэнфордского университета обнаружил, что у постоянных партнеров, как правило, похожие личности. Возможно, они становятся более похожими благодаря совместному опыту.

Но Литтл считает, что это происходит потому, что люди бессознательно рассматривают личность как еще одну меру генетического сходства.

Эта теория подтверждается работой, проведенной в Кембриджском университете в 1989 году зоологом Пэтом Бейтсоном.Используя экспериментальную установку под названием «Амстердамский аппарат», Бейтсон пригласил японских перепелов на выбор из группы птиц противоположного пола, выстроившихся за миниатюрными витринами магазинов.

Семейный бизнес

Птицы предпочитали двоюродных братьев как полных, так и неродственных, что позволяет предположить, что они предпочитают инбридинг, но не инцест.

В последующем исследовании профессор Бейтсон поместил только что вылупившихся цыплят в загон друг с другом. Удивительно, но братья и сестры и двоюродные братья имели тенденцию собираться в группы, хотя никогда не вступали в контакт.

«Хотя мы этого не доказали, мы предположили, что это произошло из-за схожих поведенческих предпочтений между родственниками», — говорит Бейтсон.