Типичные лица женщин разных наций, составленные из тысяч фотографий женских лиц отдельных национальностей
люди
знания
наука
20.05.2013
15323
У каждого представителя какой-либо нации, есть свои отличительные черты во внешности. Лиц в каждой нации много, а черты у всех примерно одинаковые. Вот и решили провести эксперимент: из тысяч фотографий женских лиц отдельных национальностей составили идеальные портреты представительниц той или иной нации со своими характерными чертами. Проще говоря, представляя женщину какой-нибудь нации вы мысленно представляете примерно это лицо.
Греция / Италия / Испания / Израиль
Сербия / Чехия / Венгрия / Румыния
Украина / Швеция / Польша / Россия
Филиппины / Камбоджа / Вьетнам / Тайланд
Турция / Ливан / Афганистан / Иран
Мексика / Перу / Аргентина / Бразилия
Южная Индия / Индия / Бирма / Самоа
Германия / Франция / Англия / Нидерланды
Китай / Корея / Япония / Монголия
Чад-Камерун / Эфиопия / Южная Африка / Западная Африка
Поделиться в соц.
сетях
Поиск по тексту
Комментарии
Социальные комментарии Cackle
Похожие публикации
Как выглядят мужья женщин, помешанных на пластических операциях
пластические операции
19.04.2018
680914
Список знаменитых российских артистов-евреев
знаменитости
24.04.2014
606884
25 невезучих девушек, которых угораздило застрять в странных местах самым нелепым образом
смешное
17.07.2018
596643
Эти 25 женщин доказали, что каждое тело имеет право быть в бикини
люди
01.06.2018
586737
Честные фотографии неприкрытой России, которые показывают всё, как есть
россия
18.04.2018
455883
Это интересно
15 безумных идей, которые люди воплотили в жизнь на удивление качественным образом
безумие
01.
02.2023
940
16 доказательств беспощадности времени, которое меняет всё, стоит только подождать
истории
01.02.2023
655
Колорист превращает неухоженные волосы в серебристые гривы, и это красота, которую не нужно скрывать
красота
01.02.2023
425
16 раз, когда люди пробовали свои силы в кулинарии и потерпели фиаско, отбив себе всё желание готовить
еда
01.02.2023
338
15 крутых и неожиданных штук, напечатанных на 3D–принтере, до которых даже сложно додуматься
штуки
02.02.2023
292
Как узнать свою национальность по внешности
Многие из нас ощущают органическую связь со своей нацией. Привитый нам с рождения культурный код, ценности и стереотипы, мировоззрение и мироощущение тесно связаны с нашей нацией, с тем народом, среди которого мы родились, выросли и живём в данный момент.
Находясь на стыке сосуществования нескольких национальностей, мы часто хотим узнать, какой национальности принадлежат наши генетические корни. Одним из способов такого определения может стать анализ черт нашей внешности. Как же определить национальность по своей внешности, и как способы в этом помогут? Расскажем в нашем материале.
Содержание
- Нация — краткий исторический экскурс
- Определение национальности по внешнему виду – перечень типов человека
- Опрос родственников
- Экспертиза ДНК
- Выполните поиска по вашей фамилии
- Воспользуйтесь приложением «Gradient»
- Заключение
Нация — краткий исторический экскурс
Как известно, термин «нация» принадлежит эпохе Возрождения, сформировавшись как общепризнанное понятие примерно с 16 века. Слово «нация» происходит от латинского «natio» (в переводе – народ, племя), и взято как инструмент в борьбе элит различных народов за независимость и создание национальных государств.
Примерно до 20 века нации (народности, этнические группы) воспринимались как постоянные, биологические общности. Считалось, что существуют постоянные нации, представители которых отличаются своим внешним видом, характером, повадками, обычаями и традициями. Такие нации чётко воспроизводят себя, и вы сможете легко отличить русского от украинца, а немца — от датчанина.
С середины 20 века дискурс в социологии, антропологии и этнологии изменился. Наметился переход к ассимиляционной модели национальной идентичности. Последняя считает, что нации испытывают постоянное воздействие других нации и этносов, представители которых приезжают в места концентрированного проживания «титульной» нации и ассимилируются ею. Приезжие вступают в родство с проживающими на данной территории народностями, у них рождаются совместные дети. Приезжие понемногу перенимают культурные ценности базовой нации, растворяясь в ней.
Таким образом, происходит постоянный процесс смешивания различных наций.
Это касается как культурных ценностей, так и внешнего вида, в котором находят своё смешение различные генотипы. В этом случае многие из нас могут иметь внешние черты различных наций и рас, смешивающихся друг с другом на протяжении десятков поколений. Определить свою национальность по внешности будет не просто.
Определение национальности по внешнему виду – перечень типов человека
Несмотря на процесс постоянного смешения наций и народностей, в антропологических доктринах выделяют несколько типов внешнего вида человека. Такие типы чётко привязаны к географическим локациям проживания людей, различаясь по визуальному виду лица и тела. Прекрасно осознавая условность такой классификации, ниже мы приведём ряд распространённых в России и ближнем зарубежье типов лиц с их описанием:
- Нордид. Представители имеют светлые волосы (часто русые), овальное лицо с высоким лбом. Глаза с нависшими веками, тёмные брови, нос картошкой (иногда с расширяющимися крыльями), пухлые губы.
Тонкая кожа, розовато-белого цвета.
Тонкая кожа, розовато-белого цвета.Место проживания – Скандинавия, Нидерланды к северу от Рейна, Германия (вдоль северного побережья Северного моря) побережье Великобритании. Нации – шведы, норвежцы, датчане, исландцы, голландцы, немцы, англичане и другие.
- Балтид. Имеет более круглую, нежели нордид, форму лица. Светлые волосы, высокий лоб, глубоко посаженные глаза, бледные брови, нос с утолщённым кончиком. Тонкие, но выразительные, губы.
Проживают в странах Балтии, Северо-Западе России, Польше, Белоруссии, севере Украины. Нации – литовцы, латыши, эстонцы, поляки, беларусы, украинцы etc.
- Восточный европид. Популярная среди славянских народов внешность. Русые волосы, тёмные брови, широкий высокий лоб, овальное лицо, чуть угловатое. Миндалевидные глаза (часто светлых оттенков), аккуратный нос, пухлые губы;
Западная (Европейская) Россия, Украина, Беларусь. Русские, украинцы, беларусы.
- Уралид. Тёмные волосы (прямые или кудрявые), меньший, нежели у еврипида лоб, тёмные брови, нависшие веки, карие глаза. . Нос картошкой, тонкие, нежели у еврипидов губы, овальное лицо.
. Нос картошкой, тонкие, нежели у еврипидов губы, овальное лицо.Концентрация проживания вокруг Уральских гор.
- Понтид. Гладкие черты лица, узкий лоб с высоким черепом, узкие глаза, рост от среднего до высокого.
Юг России, Северный Кавказ, Украина, Болгария, Турция, Греция. Русские, кавказские народности, украинцы, болгары, турки, греки;
- Карпатид. Узкое лицо с тёмными волосами, тонкий нос, тёмные глаза. Средний рост.
Северо-западная Румыния, Украина, Словакия, население вдоль Карпат. Румыны, украинцы, словаки.
- Кавказид. Высокий рост, тёмные волосы, развитое надбровье.
Северный Кавказ. Россия, Армения, Грузия. Чеченцы, ингуши, осетины.
- Каспиан. Тёмные волосы и глаза, относительно светлая кожа. Нос выпуклый и длинный, рост от низкого до среднего.
Дагестан и Айзербаджан. Кавказские народности, айзербаджанцы.
Как мы уже писали, данный список расово-антропологических типов далеко не полон, но в России и соседних ей странах представленные нами типы внешности встречаются наиболее часто.
В зависимости от того, на какой тип наиболее похожи вы, можно предполагать вашу принадлежность к той или иной нации.
Вот, к примеру, популярный еще со времён СССР образец визуального различия национальностей:
Кроме перечисленных визуальных типов, есть другие способы определения вашей национальности не только по внешности, а и с помощью других способов.. Рассмотрим их пристальнее.
Это интересно: как определить цветотип внешности по фотографии онлайн бесплатно.
Опрос родственников
Поинтересуйтесь у ваших родителей (бабушки, дедушки) какие национальности были у вас в роду. Это поможет более точно определить ваши корни.
Спросите о своих корнях у родственниковЭкспертиза ДНК
Казалось бы, здесь всё просто. Достаточно взять свою ДНК и сравнить с типичной ДНК своей нации. Но существует ряд трудностей. Во-первых, нет полной базы данных ДНК мира. Разные данные собирались для разных целей, и разные компании имеют свои собственные базы данных.
Всё это может давать разные результаты.
Во-вторых, даже если мы в идеальном случае найдём кластера сходства в пространстве генетических вариаций, нет причин утверждать, что они демонстрируют нам идеальную идентичность какой-либо нации. Генетическая идентичность меняется постоянно. К примеру, русские и украинские деревни сосуществуют рядом, и разделены минимальными географическими дистанциями. Как вы думаете, существенно ли отличаются ДНК их жителей?
Кроме того, не забудьте о постоянном смешении генов. Даже если вы потомок Шекспира, вероятность того, что у вас есть хоть одна часть его ДНК, ничтожна. Всё потому, что аутосомная ДНК передается случайным образом. У ребенка Шекспира, вероятно, было 50 процентов ДНК; у его ребёнка уже четверть и так далее. В течение 10 поколений ДНК Шекспира распространялась и рекомбинировалась так много раз, что даже говорить о совпадении не имеет смысла. Потому постоянные апелляции к тестам ДНК у разных расологов, физиогномистов и антропологов выглядят, как минимум, довольно сомнительно.
Выполните поиска по вашей фамилии
Поищите по специальным базам в сети Интернет корни вашей фамилии. Иногда фамилия позволяет идентифицировать вашу принадлежность к той или иной нации.
Воспользуйтесь приложением «Gradient»
Мобильное приложение «Gradient» (Андроид, iOS) на основе вашего селфи позволяет выполнить тест на вашу национальность. Загрузите вашу фотографию в приложение и узнайте о себе много интересного.
Слишком серьёзно принимать данный тест на веру не стоит, так как результаты приложения бывают довольно курьёзными.
Читайте также: как отыскать своего двойника по фотографии бесплатно онлайн.
Заключение
В 20 веке стала популярной культурологическая концепция нации, определяющая национальную принадлежность не кровной, а гражданской, культурной и психологической общностью. К примеру, если вы родились в России, а ощущаете себя американцем по духу, вы можете переехать в США, получить со временем гражданство, выучить язык и стать патриотом этой страны. Основой вашей идентичности выступает ваше внутреннее духовное желание считать себя представителем нужной нации, жить в границах этой нации и исповедовать её культурный код. Визуальные же признаки, позволяющие узнать нацию по внешности, подчас отходят на другой план. И мы часто видим, как представитель одной нации выглядит как представитель совсем другой нации. Внешность бывает обманчива.
Как выглядит средний человек в каждой стране
Рынки США Загрузка… ЧАС М С В новостях
Значок шеврона указывает на расширяемый раздел или меню, а иногда и на предыдущие/следующие варианты навигации.
ДОМАШНЯЯ СТРАНИЦАМайк из Южной Африки Майк путешествует по миру, фотографируя лица и объединяя их в высокотехнологичные композиции. Текущий проект он называет The Faces Of Tomorrow.
(Обновление: для аналогичного, но не связанного проекта, который изначально был включен в этот пост, ознакомьтесь с The Postnational Monitor с объяснением его процесса здесь.)
Так выглядят люди на пляже Бонди, Сидней
Предоставлено Лицами завтрашнего дняВ Сиднейском университете
Предоставлено Лицами завтрашнего дняСиднейский суперкомпозит
Предоставлено Лицами завтрашнего дняЛюди в Тейт Модерн в Лондоне
Предоставлено Лицами завтрашнего дняУниверситет Наварры в Памплоне, Испания
Предоставлено Лицами завтрашнего дняЦентральный университет Кито, Эквадор
Предоставлено Лицами завтрашнего дняКопакабана в Рио-де-Жанейро
Предоставлено Лицами завтрашнего дняПарк Вондал в Амстердаме
Предоставлено Лицами завтрашнего дняFirenze Fiera во Флоренции
Предоставлено Лицами завтрашнего дняУниверситет Гонконга
Предоставлено Лицами завтрашнего дняКельнский собор в Германии
Предоставлено Лицами завтрашнего дняХирон де ла Юнион в Лиме, Перу
Предоставлено Лицами завтрашнего дняPraça Rossio в Лиссабоне
Предоставлено Лицами завтрашнего дняЛос-Леонес в Сантьяго-де-Чили
Предоставлено Лицами завтрашнего дняСанто-Амаро в Сан-Паулу
Предоставлено Лицами завтрашнего дняСанто-Андре в Сан-Паулу
Предоставлено Лицами завтрашнего дняАвенида Паулиста в Сан-Паулу
Предоставлено Лицами завтрашнего дняСан-Паулу суперкомпозитный
Предоставлено Лицами завтрашнего дняСтамбул (женщины отказались фотографироваться)
Предоставлено Лицами завтрашнего дняДамаск
Предоставлено Лицами завтрашнего дняАнкара
Предоставлено Лицами завтрашнего дняВсего сейчас
А теперь познакомьтесь с самым популярным мужчиной в мире
Читать далее
LoadingЧто-то загружается.
Спасибо за регистрацию!
Получайте доступ к своим любимым темам в персонализированной ленте, пока вы в пути.
Фото Международный ФункцииАвтоматическая классификация черт лица человека по внешнему виду
1. Дамасио А.Р. Прозопагнозия. Тренды Нейроси. 1985 год; 132–135. [Google Scholar]
2. Брюс В., Янг А. Понимание распознавания лиц. Бр Дж Психол. 1986;77: 305–327. 10.1111/j.2044-8295.1986.tb02199.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
3. Kanwisher N, McDermott J, Chun MM. Веретенообразная область лица: модуль экстрастриарной коры человека, специализирующийся на восприятии лиц.
Дж. Нейроски. 1997; 17: 4302–4311. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9151747
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
4. Брюс В., Янг А. Восприятие лица. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Psychology Press; 2012. [Google Scholar]
5. Тодоров А. Оценка лиц по социальным параметрам. Социальная неврология: к пониманию основ социального разума. 2011. 10.1093/acprof:oso/9780195316872.003.0004 [CrossRef] [Google Scholar]
6. Little AC, Burriss RP, Jones BC, Roberts SC. Внешний вид влияет на решения при голосовании. Эвол Хам Бехав. 2007; 28: 18–27. 10.1016/j.evolhumbehav.2006.09.002 [CrossRef] [Google Scholar]
7. Porter JP, Olson KL. Антропометрический анализ лица афроамериканки. Arch Facial Plast Surg. 2001;3: 191–197. 10.1001/archfaci.3.3.191 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
8. Гюндюз Арслан С., Генч С., Одабаш Б., Девециоглу Кама Дж. Сравнение пропорций лица и антропометрических норм среди турецкой молодежи с разными типами лица. Эстетик Пласт Хирург.
2008; 32: 234–242. 10.1007/s00266-007-9049-й
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
9. Ферринг В., Панчерц Х. Божественные пропорции в растущем лице. Am J Orthod Dentofac Orthop. 2008; 134: 472–479. 10.1016/j.ajodo.2007.03.027 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
10. Мане Д.Р., Кале А.Д., Бхаи М.Б., Халликеримат С. Антропометрический и антропоскопический анализ различных форм лиц в группе индийского населения: экспериментальное исследование. J Судебно-медицинская экспертиза ног. 2010; 17: 421–425. 10.1016/j.jflm.2010.09.001 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
11. Ritz-Timme S, Gabriel P, Tutkuviene J, Poppa P, Obertov Z, Gibelli D, et al. Метрическая и морфологическая оценка черт лица: исследование трех европейских популяций. Междунар. криминалистики. 2011;207: 239 10.1016/j.forsciint.2011.01.035 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
12. Ritz-Timme S, Gabriel P, Obertova Z, Boguslawski M, Mayer F, Drabik A, et al.
Новый атлас для оценки черт лица: преимущества, ограничения и применимость.
Международная юридическая медицина. 2011; 125: 301–306. 10.1007/s00414-010-0446-4
[PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
13. Робинс Г. Анализ пропорций лица в египетском искусстве. Goettinger Miszellen Beitraege zur aegyptologischen Diskuss. 1984 год; 31–41. [Google Scholar]
14. Hochscheid H, Hamel R. Формирование пространства: лицевые асимметрии в греческой скульптуре V века. Арт Мак Антик. 2015 г.; [Google Scholar]
15. Kong SG, Heo J, Abidi BR, Paik J, Abidi MA. Последние достижения в визуальном и инфракрасном распознавании лиц — обзор. Компьютерное зрение и понимание изображений. 2005. стр. 103–135. 10.1016/j.cviu.2004.04.001 [CrossRef] [Google Scholar]
16. Таварес Г., Моурао А., Магальяйнс Дж. Краудсорсинг выражений лица для аффективного взаимодействия. Comput Vis Image Underst. 2016; 147: 102–113. 10.1016/j.cviu.2016.02.001 [CrossRef] [Google Scholar]
17. Buckingham G, DeBruine LM, Little AC, Welling LLM, Conway CA, Tiddeman BP, et al.
Визуальная адаптация к мужским и женским лицам влияет на общие предпочтения и восприятие надежности.
Эвол Хам Бехав. 2006; 27: 381–389. 10.1016/j.evolhumbehav.2006.03.001 [CrossRef] [Google Scholar]
18. Боберг М., Пииппо П., Оллила Э. Дизайн аватаров. DIMEA ‘08 Proc 3rd Int Conf Digit Interact Media Entertain Arts. АКМ; 2008 г.; 232–239. 10.1145/1413634.1413679 [CrossRef]
19. Рохас М.М., Масип Д., Тодоров А., Витрия Дж. Автоматическое предсказание суждений о чертах лица: внешний вид и структурные модели. ПЛОС Один. 2011;6 10.1371/journal.pone.0023323 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
20. Лаурентини А., Боттино А. Компьютерный анализ красоты лица: обзор. Comput Vis Image Underst. 2014; 125: 184–19.9. 10.1016/j.cviu.2014.04.006 [CrossRef] [Google Scholar]
21. Li SZ, Jain AK. Справочник по распознаванию лиц. Справочник по распознаванию лиц. 2005. 10.1017/CBO9781107415324.004 [CrossRef] [Google Scholar]
22. Шелдон В. Атлас мужчин: Руководство по соматотипированию образа взрослого человека всех возрастов. Паб Макмиллан.
Ко; 1970. [Google Scholar]
23. Alemany S, Gonzalez J, Nacher B, Soriano C, Arnaiz C, Heras H. Антропометрическое исследование женского населения Испании, посвященное швейной промышленности. Материалы Международной конференции 2010 года по технологиям 3D-сканирования тела. 2010. С. 307–315.
24. Vinué G, Epifanio I, Alemany S. Архетипоиды: новый подход к определению репрезентативных архетипических данных. Анализ статистических данных. 2015; 87: 102–115. 10.1016/j.csda.2015.01.018 [CrossRef] [Google Scholar]
25. Jee SC, Yun MH. Антропометрическое исследование корейских типов кисти и формы кисти. Int J Ind Ergon. 2016; 53: 10–18. 10.1016/j.ergon.2015.10.004 [CrossRef] [Google Scholar]
26. Kim N-S, Do W-H. Классификация типов стопы пожилых женщин. J Korean Soc Cloth Text. Корейское общество одежды и текстиля; 2014; 38: 305–320. 10.5850/JKSCT.2014.38.3.305 [CrossRef] [Google Scholar]
27. Sarakon P, Charoenpong T, Charoensiriwath S. Классификация формы лица на основе трехмерных данных человека с использованием SVM.
7-я Международная конференция по биомедицинской инженерии 2014 года. ИЭЭЭ; 2014. С. 1–5. 10.1109/BMEICON.2014.7017382 [CrossRef]
28. Престон Т.А., Сингх М. Рединтегрированное соматотипирование. Эргономика. Группа Тейлор и Фрэнсис; 1972; 15: 693–700. 10.1080/00140137208924469 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
29. Лин Ю.Л., Ли К.Л. Исследование метода группировки на основе антропометрии для предметной классификации. Эргономика. Группа Тейлор и Фрэнсис; 1999;42: 1311–1316. 10.1080/001401399184965 [CrossRef] [Google Scholar]
30. Massidda M, Toselli S, Brasili P, Calò CM. Соматотип элитных итальянских гимнасток. Колл Антропол. 2013; 37: 853–857. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24308228 [PubMed] [Google Scholar]
31. Малусарис Г.Г., Бергелес Н.К., Барзука К.Г., Байос И.А., Нассис Г.П., Косколу М.Д. Соматотип, рост и состав тела соревнующихся волейболисток. J Sci Med Sport. 2008; 11: 337–344. 10.1016/j.jsams.2006.11.008 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
32.
Колева М., Начева А., Боев М. Соматотип и распространенность заболевания у взрослых. Rev Env Heal. 2002; 17: 65–84. 10.1515/REVEH.2002.17.1.65 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
33. Дэвис А., Мерфи Дж., Оуэнс Д., Хазанчи Д., Зигурс И. Аватары, люди и виртуальные миры: основы исследований метавселенных. J Assoc Inf Syst. 2009; 10: 90–117. doi:1660426061 [Google Scholar]
34. Carvalho PVR, dos Santos IL, Gomes JO, Borges MRS, Guerlain S. Человеческий фактор для оценки и перепроектирования интерфейсов человек-система симулятора атомной электростанции. Дисплеи. 2008;29: 273–284. 10.1016/j.displa.2007.08.010 [CrossRef] [Google Scholar]
35. Фабри М., Мур Д. Использование эмоционально выразительных аватаров в совместных виртуальных средах. Конвенция AISB’05: Материалы совместного симпозиума по виртуальным социальным агентам: сигналы социального присутствия для эмпатического взаимодействия виртуальных гуманоидов с агентами разума синтетических персонажей. 2005. С. 88–94.
doi:citeulike-article-id:790934
36. Orvalho V, Miranda J, Sousa AA. Лицевой синтез 3D-аватаров для терапевтических приложений. Stud Health Technol Inform. 2009 г.;144: 96–98. [PubMed] [Google Scholar]
37. Йи Н., Бейленсон Дж. Эффект протея: влияние трансформированного представления о себе на поведение. Hum Commun Res. 2007; 33: 1–38. 10.1111/j.1468-2958.2007.00299.x [CrossRef] [Google Scholar]
38. Альбин-Кларк А., Ховард Т. Автоматическое создание виртуальных людей с использованием эволюционных алгоритмов. EG UK Теория Практика Компьютерный график. Вэнь Тан Джон Колломосс; 2009 г.; [Google Scholar]
39. Diego-Mas JA, Alcaide-Marzal J. Компьютерная система для создания выразительных аватаров. Вычислить поведение человека. 2015 г.; 10.1016/j.chb.2014.11.027 [CrossRef] [Google Scholar]
40. Сухия П., Бехал С., Сингх П. Система распознавания лиц с использованием генетического алгоритма. Procedia Comput Sci. 2016; 85: 410–417. 10.1016/j.procs.2016. 05.183 [CrossRef] [Google Scholar]
41. Трескак Т., Богданович А., Симофф С., Родригес И. Создание разнообразных этнических групп с помощью генетических алгоритмов. Материалы 18-го симпозиума ACM по программному обеспечению и технологиям виртуальной реальности — VRST ‘12. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press; 2012. с. 1. 10.1145/2407336.2407338 [CrossRef]
42. Vanezis P, Lu D, Cockburn J, Gonzalez a, McCombe G, Trujillo O, et al. Морфологическая классификация черт лица взрослых мужчин европеоидной расы на основе оценки фотографий 50 испытуемых. J судебная медицина. 1996;41: 786–91. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8789838 [PubMed] [Google Scholar]
43. Асманн С., Норден Д., Шмитт Р., Габриэль П., Ритц-Тимме С. Антропологический атлас мужских черт лица. Франкфурт: Verlag für Polizeiwissenschaft; 2007. [Google Scholar]
44. Ohlrogge S, Arent T, Huckenbeck W, Gabriel P, Ritz-Timme S. Антропологический атлас женских черт лица. Франкфурт: Verlag für Polizeiwissenschaft; 2009.
[Google Scholar]
45. Тамир А. Численное исследование различных форм человеческого носа. J Craniofac Surg. 2011; 22: 1104–1107. 10.1097/SCS.0b013e3182108eb3 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
46. Тамир А. Численное исследование различных форм человеческого подбородка. J Craniofac Surg. 2013; 24: 1657–1659. 10.1097/SCS.0b013e3182942b77 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
47. Richler JJ, Cheung OS, Gauthier I. Целостная обработка предсказывает распознавание лиц. Психологические науки. 2011; 22: 464–471. 10.1177/0956797611401753 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
48. Taubert J, Apthorp D, Aagten-Murphy D, Alais D. Роль целостной обработки в восприятии лица: свидетельство эффекта инверсии лица. Видение Рез. 2011; 51: 1273–1278. 10.1016/j.visres.2011.04.002 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
49. Доннелли Н., Давидофф Дж. Ментальные представления лиц и домов: вопросы, касающиеся частей и целых. Познан. 1999;6: 319–343.
10.1080/135062899395000 [CrossRef] [Google Scholar]
50. Давидофф Дж., Доннелли Н. Превосходство объекта: сравнение полных и частичных зондов. Acta Psychol (Амст). 1990;73: 225–243. 10.1016/0001-6918(90)-A [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
51. Tanaka JW, Farah MJ. Части и целое в распознавании лиц. Q J Exp Psychol. 1993;46: 225–245. 10.1080/14640749308401045 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
52. Wang R, Li J, Fang H, Tian M, Liu J. Индивидуальные различия в целостной обработке предсказывают способность распознавания лиц. Психологические науки. 2012; 23: 169–177. 10.1177/0956797611420575 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
53. Hayward WG, Rhodes G, Schwaninger A. Преимущество собственной гонки для компонентов, а также конфигураций в распознавании лиц. Познание. 2008. 10.1016/j.cognition.2007.04.002 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
54. Родс Г., Юинг Л., Хейворд В.Г., Маурер Д., Мондлох К.Дж., Танака Д.В. Контактные и другие эффекты в конфигурационной и компонентной обработке лиц.
Бр Дж Психол. Блэквелл Паблишинг Лтд; 2009; 100: 717–728. 10.1348/000712608С396503
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
55. Миллер Г. Волшебное число семь плюс-минус два: некоторые ограничения нашей способности обрабатывать информацию. Psychol Rev. 1956; 101: 343–352. 10.1037/h0043158 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
56. Шарфф А., Палмер Дж., Мур CM. Свидетельство фиксированной способности в категоризации визуальных объектов. Psychon Bull Rev. 2011; 18: 713–721. 10.3758/с13423-011-0101-1 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
57. Shyam R, Singh YN. Идентификация людей с использованием мультимодальных методов распознавания лиц. Процесседия Информатика. 2015. 10.1016/j.procs.2015.04.150 [CrossRef] [Google Scholar]
58. Мейерс Э., Вольф Л. Использование биологически вдохновленных функций для обработки лица. Int J Comput Vis. 2008;76:93–104. 10.1007/s11263-007-0058-8 [CrossRef] [Google Scholar]
59. Wu J, Cui Z, Sheng VS, Zhao P, Su D, Gong S.
Сравнительное исследование SIFT и его вариантов. Meas Sci Rev. 2013; 10.2478/msr-2013-0021 [CrossRef] [Google Scholar]
60. Cootes TF, Edwards GJ, Taylor CJ. Модели активной внешности. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2001; 23: 681–685. 10.1007/BFb0054760 [CrossRef] [Google Scholar]
61. Ashraf AB, Lucey S, Cohn JF, Chen T, Ambadar Z, Prkachin K, et al. Болезненное лицо — распознавание выражения боли с использованием активных моделей внешнего вида. IEEE Trans Syst Man Cybern. 2007 г.; 10.1016/j.imavis.2009.05.007 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
62. Ахонен Т., Хадид А., Пиетикайнен М. Описание лица с локальными бинарными шаблонами: Приложение для распознавания лиц. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006; 28: 2037–2041 гг. 10.1109/ТПАМИ.2006.244 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
63. Liu L, Fieguth P, Zhao G, Pietikäinen M, Hu D. Расширенные локальные двоичные шаблоны для распознавания лиц. Inf Sci (Нью-Йорк). 2016; 10.
1016/j.ins.2016.04.021 [CrossRef] [Google Scholar]
64. Tang H, Yin B, Sun Y, Hu Y. Трехмерное распознавание лиц с использованием локальных бинарных шаблонов. Обработка сигнала. 2013; 10.1016/j.sigpro.2012.04.002 [CrossRef] [Google Scholar]
65. Belhumeur PN, Hespanha JP, Kriegman DJ. Eigenfaces против fisherfaces: Распознавание с использованием линейной проекции для конкретного класса. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1997; 19: 711–720. 10.1109/34.598228 [CrossRef] [Google Scholar]
66. Терк М., Пентланд А. Eigenfaces for Recognition. Журнал когнитивной неврологии. 1991. стр. 71–86. 10.1162/июнь 1991.3.1.71 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
67. Клэр Б., Джейн А.К. О таксономии черт лица. 4-я Международная конференция IEEE по биометрии: теория, приложения и системы, BTAS 2010. IEEE; 2010. С. 1–8. 10.1109/BTAS.2010.5634533 [CrossRef]
68. Чихауи М., Элькефи А., Беллил В., Бен Амар К. Обзор методов двумерного распознавания лиц. Компьютеры. Многопрофильный институт цифровых публикаций; 2016;5:21
10.
3390/computers5040021 [CrossRef] [Google Scholar]
69. Ма Д.С., Коррелл Дж., Виттенбринк Б. Чикагская база данных лиц: бесплатный набор лиц и нормирующих данных. Методы поведения Res. 2015; 47: 1122–1135. 10.3758/с13428-014-0532-5 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
70. Asthana A, Zafeiriou S, Cheng S, Pantic M. Постепенное выравнивание лица в дикой природе. Материалы конференции IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2014. стр. 1859–1866. 10.1109/CVPR.2014.240 [CrossRef]
71. Шапиро Л.Г., Стокман Г.К. Компьютерное зрение [Интернет]. Река Аппер-Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall, Inc.; 2001. 10.1525/jer.2008.3.1.toc [CrossRef] [Google Scholar]
72. Баг С., Барик С., Сен П., Саньял Г. Статистический непараметрический подход к распознаванию лиц: комбинация собственного лица и модифицированной кластеризации k-средних. Труды Второй международной конференции по обработке информации. 2008. с. 198.
73. Сирегар СТМ, Сяхпутра МФ, Рахмат РФ.
Распознавание лиц человека с использованием eigenface в среде облачных вычислений. IOP Conf Ser Mater Sci Eng. 2018; 10.1088/1757-899X/297/1/012024 [CrossRef] [Google Scholar]
74. Шустершич Т., Вулович А., Филипович Н., Пеулич А. Реализация алгоритма распознавания лиц на ПЛИС. Lect Notes Inst Comput Sci Soc Telecommun Eng LNICST. 2018; 10.1007/978-3-319-74935-8_13 [CrossRef] [Google Scholar]
75. Doukas C, Maglogiannis I. Быстрая мобильная система распознавания лиц для ОС Android на основе разложения собственных лиц. IFIP Достижения в области информационных и коммуникационных технологий. 2010. С. 295–302. 10.1007/978-3-642-16239-8_39 [CrossRef] [Google Scholar]
76. Дхареджо Ф.А., Джатой М.А., Хао З., Тунио М.А. Усовершенствованная система распознавания лиц на основе PCA. Границы искусственного интеллекта и приложений. 2017. 10.3233/978-1-61499-785-6-429[CrossRef] [Google Scholar]
77. Huang P, Huang Y, Wang W, Wang L. Сеть с глубоким внедрением для кластеризации.
Труды — Международная конференция по распознаванию образов. 2014. стр. 1532–1537. 10.1109/ICPR.2014.272 [CrossRef]
78. Dizaji KG, Herandi A, Deng C, Cai W, Huang H. Глубокая кластеризация с помощью совместного встраивания сверточных автоэнкодеров и минимизация относительной энтропии. Материалы Международной конференции IEEE по компьютерному зрению. 2017. 10.1109/ICCV.2017.612 [Перекрестная ссылка]
79. Xie J, Girshick R, Farhadi A. Неконтролируемое глубокое встраивание для кластерного анализа [Интернет]. Материалы 33-й Международной конференции по машинному обучению — том 48. JMLR.org; 2016. С. 478–487. Доступно: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3045442
80. Nousi P, Tefas A. Автоэнкодеры с дискриминационным обучением для быстрого и точного распознавания лиц. Коммуникации в области компьютерных и информационных наук. 2017. 10.1126/science.aal4230 [CrossRef] [Google Scholar]
81. Hamerly G, Elkan C. Изучение k в k означает. Расширенный нейронный информационный процесс.
