चेहरे उत्पन्न करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिथ्म

यदि कोई यादृच्छिक आकार जनरेटर फेस डिटेक्टर से जुड़ा हो तो क्या होता है? क्या विकासवादी एल्गोरिदम यादृच्छिक परिवर्तन के माध्यम से एक मानवीय चेहरा बनाने में सक्षम है? Pareidoloop प्रोग्राम के डेवलपर ने इस सवाल का उत्तर दिया है (केवल क्रोम 21 में जनरेटर का परीक्षण किया गया है)।


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जनरेटर शुरू करने से पहले, आप तीन मापदंडों को बदल सकते हैं: अंतिम छवि का आकार (आउटपुट आकार), परिणाम की सटीकता (लक्ष्य फिटनेस, अधिकतम 35), जनरेटर बंद होने तक पुनरावृत्तियों की संख्या, यदि निर्दिष्ट सटीकता हासिल नहीं की गई है (अधिकतम पीढ़ी)।

नोट: सबसे यथार्थवादी परिणाम के लिए, अर्थात्, फिटनेस फिटनेस = 35 प्राप्त करने में, जनरेटर को काम करने में कई घंटे लग सकते हैं, इसलिए यह पुनरावृत्तियों की संख्या को सीमा तक बढ़ाने के लिए समझ में आता है। क्रोम ब्राउज़र में, आप मध्यवर्ती परिणामों को डिस्क (उच्च रिज़ॉल्यूशन) में स्वचालित रूप से सहेजने में सक्षम कर सकते हैं।

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