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正妹的秘密:如何拍出好看的自拍照?

为什么有些人自拍出来的照片总是特别地好看?很明显,自拍时相机与脸之间的相对角度占了绝大部分的因素。打开网络搜寻,很快地就可以搜寻到非常多与摆姿势相关的技巧教程。然而,这些教程往往太过抽象而不容易简单地运用在日常生活中。我们心中不免疑惑,究竟要怎么样摆姿势才是最好看的呢?

不同于专家的意见,我们直接试着从数据中找出规律来。我们这里选了3位网络“正妹”来做分析:

从左到右依次为:Julie Chang(张齐郡)张香香Mika 黄杏蕙

3位选来做自拍照样本的网络正妹:从左到右依次是Julie Chang(张齐郡)、张香香、Mika 黄杏蕙。图片来自Facebook.

选择这3位有两个主要的原因:第一、她们在Facebook上都拥有高人气,表示大家都相当喜欢她们的状态更新;第二、我们需要大量的数据进行分析以免得到不可靠的数据,3位正妹在Facebook公开的上千张自拍照片即成了有用的资料。

数据处理

要分析正妹们自拍时如何摆POSE,我们得先从影像中估算脸与相机间的相对角度。大致上可以分为3个步骤:

  1. 首先用现成的软件批次下载正妹们在Facebook上公开的照片;
  2. 其次我们用Open CV中的人脸侦测软件来自动地标示每张照片里脸部的位置;
  3. 有了脸部的侦测,我们接着运用计算机视觉的技术来估算脸部3D的Pose。


在这里我们使用空气动力学中的俯仰(Pitch)、 扭转(Yaw)和横摆(Roll)来表示物体(正妹)与观测者(相机)间的相对角度。简单来说,在人脸的情况下,俯仰指的是鼻尖指向相机下方或是上方,扭转则是表示左脸或是右脸,横摆用来表示脸倾斜的角度。下图我们借用飞机来解释。

图片来源: theboredengineers.com

俯仰、扭转和横摆一维边际分布

有了照片中估算的角度,我们可以用Kernel Density Estimation 的方法来估计3位正妹各自的俯仰、扭转和横摆的一维机率分布为何。其中,Pitch、Yaw、Roll分别为俯仰、扭转、横摆的角度。结果请见下图左侧。

Julie Chang(张齐郡)

张香香

Mika黄杏蕙

从这些数据我们可以学到什么东西呢?

首先,我们可以看到3位正妹在俯仰度(蓝线)的选择上相当一致,绝大部分的自拍照都选择将脸朝下15°左右的姿势。这和一般人对于自拍的认知相符合,脸朝下自拍往往可以有瘦脸的效果。经由影像分析我们得到15°左右也许是最佳的结果。

第二,我们观察到扭转度(绿线)的选择上有蛮大的差异。例如说,Julie Chang(张齐郡)习惯性地会将她的右脸面向相机,而张香香则是较喜欢露出她的左脸。然而,不论是倾向左脸或右脸,横摆的角度大小通常为20°左右。也许在这样的角度底下,可以让自拍照片脸部特征更加立体。至于个人左右脸哪个比较具吸引力,可能需要自己看镜子练习一下才能得知了。

第三,3位正妹照相时横摆角度(红线)似乎没有太大的变化,绝大部分的照片都在0°左右。不过还是可以从比较中还是可以观察出些许不同。比如说Julie Chang(张齐郡)较偏爱在自拍中选择较大的横摆角度。

俯仰扭转联合分布

虽然上面的一维机率分布较为简单直觉,但是往往会过于简化而忽略了数据中各维度相互的影响。我们在上图右侧画出二维的分布。从中我们发现,Pitch-Yaw-Roll 角度之间并不是相互独立(Independent)或是无关(Uncorrelated)的。这驱使我们去更进一步了解正妹们究竟是如何摆姿势。 我们用了Mean-Shift 算法从一堆相片之中,找出机率分布中的模式。其中,Pitch、Yaw、Roll分别为俯仰、扭转、横摆的角度。以下是Mean-Shift做分类的结果。

Julie Chang(张齐郡)

张香香

Mika 黄杏蕙

从数据中找出代表性姿势

有了从Mean-shift 得到的聚类分析(Clustering),我们可以利用影像“平均”来可视化我们找到具有代表性的自拍姿势。下面我们对这3位正妹各选了12张代表性的自拍姿势。

Julie Chang(张齐郡)

张香香

Mika 黄杏蕙

人脸姿势的数据还可以做些甚么呢?这里有个简单的应用。我们使用估计出来的角度做排序,就可以产生下面沿着不同POSE而改变的影像,也许可以方便大家观赏正妹的照片,点选照片可连结到GIF档图集。

Julie Chang(张齐郡)

张香香

Mika 黄杏蕙

当然,从3位正妹的自拍照片我们很难去做明确的结论,希望同样的技术可以运用在大量自拍高手的照片上,相信届时我们将能从中发掘每种脸型最适合的自拍姿势。(编辑:闻菲

本文发布于Pansci,标题《正妹的祕密:自拍角度剖析》,发布时有改动。
英文原文:What is the best pose for a selfie? [June 23, 2014]

文章题图:高圆圆的新浪微博

The End

发布于2014-07-17, 本文版权属于果壳网(guokr.com),禁止转载。如有需要,请联系果壳

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Jia-Bin Huang

美国伊利诺依大学香槟分校电机工程学系博士生

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