“韓國小姐”的臉到底有多相似？

轉自 ： 果殼網 http://www.guokr.com/article/436974/

編輯的話：2013年“韓國小姐”選美大賽開始之後，最先曝光出的20位佳麗面容之酷似，讓人們驚歎不已。我們在黃嘉斌的個人部落格上看到了這篇有趣的 分析文章（英文）。在得到翻譯授權後，死理性派將本文編譯發布，以饗讀者。

 

（原作者/黃嘉斌 譯/小行蹤）前一陣，一張集合了20 位“韓國小姐”選美大賽大邱區選手的GIF圖（見下）廣為流傳，世人紛紛震驚於韓國整容技術的高度一致性。有網友稱“韓國整容界的混亂終於在這一張臉上體現出來了”。那麼，這20位韓國小姐的臉到底有多相似？讓我們用科學的方法來揭開謎底。

              首先，放出20位佳麗集合圖，並對她們進行編號（第一列從上往下依次為1-4號，第二列為5-8號，以此類推）。  通過簡單的計算攝影學方法，可以將20張圖片的特徵集合到一張圖片上，得出這20位佳麗的“平均臉”。結果如下：

然後，通過一個視頻來觀察一下這20張臉的漸層情況，看看每張圖片之間的變化幅度。

到目前為止，只能藉助上面這些可視化對象進行定性分析，通過主觀評價得出結論（結論是像呢還是像呢還是像呢？）。接下來，還需要進行定量分析。

第一步，要構建這些選手面部的“特徵空間”。不過，由於選手在拍照時的姿勢差異和不同的髮型幹擾，我們不能用標準的“主成分分析法”（Principle Component Analysis，簡稱PCA）構建特徵空間。因此，需要用一種魯棒性更強的PCA，來進行臉部映像的低秩部分（low
rank part）分解和稀疏誤差（sparse errors）分解，如中的三個例子所示：

第二步，通過奇異值分解法（singular value decomposition），可以得到這 20 張臉的“特徵臉”以及對應的特徵值，從下面這張曲線圖中可以看到，沒有特徵臉的特徵值大於等於
7，因此這些映像資料的秩為 6。

將 6 張特徵臉映像化如下，其中包含了20張臉部映像的主要變化。

第三步，將每張臉投影到特徵臉上，分析出這些臉部映像在特徵空間中是怎樣分布的。是 20 張臉的特徵係數曲線，可以看到，大部分特徵差異都集中在前兩個特徵值上。

再將每張臉對應前兩個特徵值的係數繪製成圖，就可以看出這 20 位選手的外貌特徵有多相似（分布越近的點代表相似程度越高）。

第四步，通過兩兩對比來比較這些參賽選手互相之間的外貌相似程度。中，方塊顏色越藍表示兩者越相似，越紅表示越不相似。

通過對的統計，可以得出下面這張橫向對比圖，橫軸代表選手編號，縱軸代表差異程度高低。

最後，我們可以看到，這20位“韓國小姐”參賽選手之中，與“平均臉”最接近，也就是與其他人長得最像的三位分別是7號、12號和15號選手。

而與其他人外貌相似程度最低的三位分別是 1 號、2 號和 6 號選手。恭喜她們！

5月3日，“韓國小姐”大邱賽區的福士投票結果出爐。前五名分別是5號、 1號、 15號、20號與19號佳麗。其中位列二三名的1號與15號佳麗分別在“最相似”與“最不相似”三人組中。這似乎與那個著名的觀點“福士臉很吸引人，但最迷人的卻不是福士臉”有所巧合。

當我們在前兩個特徵值係數圖中找到前五名佳麗（紅點標記），可以發現，福士在投票過程中似乎避開了選擇互相之間外貌非常近似的佳麗。

友情提醒：整容結果可能跟你的預期不一樣，進行韓式整容需謹慎哦。