訓練機器識美女 可以成功鑒別清純美女與妖艷美女（組圖）

　　機器識別準確率達80%

　　接著，由於受訪男性研究生普遍認為“貶義組”的照片“不自然”，研究者懷疑影響男性做出審美判斷的重要依據是女性的化粧程度。但這個猜測很快被實驗推翻了。當把所有照片調成灰階圖，重復上面的過程後，CNN分類器的識別準確率只下降了6%。

　　換成灰階圖後的機器識別準確率仍有75%

　　此外，濃粧還可能造成面部色彩的對比度和飽和度變高。這點得到了數據分析的證實。“褒義組”的色彩對比度比“貶義組”平均低了14%，飽和度平均低了5%。此外，“貶義組”照片在色彩對比度和飽和度上差異性更大。這與中國傳統推崇的“自然美”一致。研究者猜測，這種色彩對比度和飽和度上的差異是機器做出判斷的重要依據之一。