O pesquisador Andrej Karpathy, candidato a PhD na Universidade de Stanford, treinou uma Rede Neural Convolucional (apelidada de ConvNet) para que ela determinasse a diferença entre uma selfie boa e uma ruim. Para isso, o cientista utilizou cinco milhões de imagens retiradas da internet que possuíam a tag #selfie.
O programa então filtrou aquelas em que aparece somente um rosto, o que diminuiu o total para dois milhões de fotos. Com esse total, a rede neural foi então treinada para diferenciar as selfies de acordo com o número de curtidas de cada imagem (proporcionalmente ao número de seguidores que o autor da foto possui). Em seguida, a ConvNet analisou as figuras de acordo com certas camadas, como formas e cores.
Com o treinamento concluído, foi a vez de o software ser posto à prova, tendo que analisar 50 mil fotos que não tinha visto antes. Entre aquelas que o programa considerou boas selfies, a maioria delas é de mulheres, com a cabeça levemente virada e com o alto da cabeça cortados no enquadramento. Cabelos mais longos e testa menor também foram fatores escolhidos, por lembrar mulheres mais jovens, além dos filtros que deixam a imagem saturada ou com bordas.
Já os homens, que nem mesmo entraram no top 100 de melhores selfies escolhidas pela ConvNet, também têm alguns padrões de boas fotos, apesar de serem bem menos do que os das mulheres. Imagens em que aparecem a cabeça e os ombros do fotografado, além de cabelos um pouco mais longos e penteados para trás foram as características mais recorrentes entre as selfies escolhidas como boas pelo software. Fotos com pouca luz, em grupo ou com a cabeça ocupando todo o enquadramento foram consideradas ruins.
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