Google a annoncé les filtres Real Tone en partenariat avec le professeur et sociologue de l’Université de Harvard, le Dr Ellis Monk. La société a créé le Monk Skin Tone (MST), une échelle de 10 points qui, selon la société, est l’aboutissement des recherches du Dr Monk dans la région. Nommée d’après le Dr Monk, l’échelle MST se compose de 10 degrés, un nombre qui, selon l’entreprise, a été choisi pour ne pas être trop restrictif, mais aussi pas trop complexe. Ces tons de peau peuvent être appliqués à des modèles d’apprentissage automatique pour des projets de vision par ordinateur de toutes sortes.
Quels sont ces filtres Real Tone
Les filtres Real Tone arrivent Google Photos Cela signifie que les utilisateurs peuvent choisir parmi une variété de tons de peau/looks et choisir celui qui reflète leur style. Ces filtres arrivent sur Google Photos via Android, Pomme iOS et le Web. Cela signifie que ces filtres fonctionneront désormais même sur les photos prises sur des appareils autres que les téléphones Pixel de Google, y compris les iPhones. Ces filtres Real Tone peuvent également ajuster les photos précédemment prises par les utilisateurs pour mieux refléter leur teint.
De nouveaux filtres Real Tone dans Google Photos commencent à apparaître aujourd’hui sur Android, iOS et le Web. Ces filtres… https://t.co/EofzUtEN4b
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En plus de Google Images, la société propose également une meilleure prise en charge des tons de peau via la recherche Google. Lorsqu’un utilisateur recherche des images, telles que « look de maquillage de mariée », la recherche Google affiche automatiquement quelques options de couleur dans les recherches applicables.
Comment Google utilise l’échelle MST .
Google dit qu’il utilise le MST pour évaluer la capacité des modèles ML (apprentissage automatique) à détecter les visages des personnes dans les photos, à travers les tons de peau. La société affirme également avoir développé certaines des meilleures pratiques en cours de route. On dit que les équipes de Google intègrent l’analyse du teint de la peau tout au long du cycle de développement du produit, y compris la modélisation ML.
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