Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 38
Политкорректнее — не негры, а афроамериканцы.
Вы о чём? В статье используется политкорректное слово «чернокожие», что позволяет говорить не только о бывших работниках плантаций Северной Америки, но и о жителях Африки, к примеру.
Может быть эти люди в России живут. Какие же они американцы?
Допустим, тогда как выше упомянули лучше бы звучало «чернокожие», или темнокожих в России вполне политкорректно неграми называть?
Иронично, что это задевает в большей степени белых, нежели представителей негроидной расы. Они, как правило, совершенно спокойно относятся к называнию себя неграми и друг друга зовут так же.
На русском языке слово «негр» не имеет оскорбительной коннотации.
В американском — имеет. Связано это с тем, что после войны Севера и Юга, на Юге, после окончания Реконструкции когда пытались реанимировать законы, дискриминирующие негров, заменили слово «slave» на «negro» во всех дискриминирующих законах. Соответственно, был длительный период, когда это слово употреблялось именно с негативным контекстом (причём «расширяющим», потому что «slave» описывало только рабов, а «negro» стало распространяться и на тех, кто был свободным до начала войны).
В России проблемы рабства не имели национального подтекста (русские были крепостными у русских), так что причин калькировать американский в данном случае нет смысла.
Более того, буквальный перевод black как «чёрный» изменит смысл фразы наоборот. Американец скажет «those blacks was here» — и это будет нейтральной фразой. Русский дословный перевод «эти чёрные тут были» прозвучит явно оскорбительно.
Таким образом, правильный перевод выглядит так: black -> негр, nigger -> чёрный.
В американском — имеет. Связано это с тем, что после войны Севера и Юга, на Юге, после окончания Реконструкции когда пытались реанимировать законы, дискриминирующие негров, заменили слово «slave» на «negro» во всех дискриминирующих законах. Соответственно, был длительный период, когда это слово употреблялось именно с негативным контекстом (причём «расширяющим», потому что «slave» описывало только рабов, а «negro» стало распространяться и на тех, кто был свободным до начала войны).
В России проблемы рабства не имели национального подтекста (русские были крепостными у русских), так что причин калькировать американский в данном случае нет смысла.
Более того, буквальный перевод black как «чёрный» изменит смысл фразы наоборот. Американец скажет «those blacks was here» — и это будет нейтральной фразой. Русский дословный перевод «эти чёрные тут были» прозвучит явно оскорбительно.
Таким образом, правильный перевод выглядит так: black -> негр, nigger -> чёрный.
перед прочтением этой статьи, я первым делом пролистал вниз в поисках вашего комента, он здесь обязательно должен был быть, для того что бы минусануть и тебя и твой комент, как же бесит блин эта вот напыщенная «политкорректность»
нерг — это русское слово (пусть даже образованное от испанского, когда то давным давно) обозначающее чернокожих, а афроамериканцы не всегда негры, а негры не всегда афроамериканцы
нерг — это русское слово (пусть даже образованное от испанского, когда то давным давно) обозначающее чернокожих, а афроамериканцы не всегда негры, а негры не всегда афроамериканцы
Молодец! Возьми с полки пирожок! Как же бесит, когда человек учит русскому языку сам допустив кучу ошибок в предложение.
В чужой монастырь со своим уставом не ходят
вот такая есть русская пословица
но нужно понимать разницу между называнием негра негром, и русского айваном
первое это факт, негр (negro) — черный
а второе не факт, не каждый русский является Иваном; если меня китаец или негр назовет белым, я ни чуть не обижусь, я же белый
А вы не учитываете схожесть в том что часто этим словом оскорбляют, хотя я с этим сталкивался в последний раз в глубоком детстве)
ну что бы в России оскорбляли негра словом негр это нонсенс -) есть же много других замечательных слов для унижения чужого достоинства по расовому признаку -)
как может адекватный русский человек, которого со школы учат, что в африке негры, обозвать негра негром, да у него не ума ни фантазии
культура языка сформирована веками, и конечно же она не должна прогибаться под всяких толерастов
очевидно что коверкая слово негр в слово нигер, мы хотим оскорбить, но эти слова разные
ну так отлично если сформировалось, но на какой территории? если едешь в пиндостан, то конечно будь добр соблюдай их культуру, и не называй негров неграми, у них есть повод обидеться. но только у них, только у афроамериканцев, а все остальные афро-ХХХ не могут на себя проецировать проблемы черного населения америки
так что рассказ про то что у черных, у всех черных мира, сформировалось неприязнь к слову негр, это бред
так что рассказ про то что у черных, у всех черных мира, сформировалось неприязнь к слову негр, это бред
Спасибо за комментарий.
Автор убрал слово «негр» из статьи еще сутки назад, как только начались эти разговоры. Статья вообще-то о технологии распознавания лиц, к проблеме названия рас отношение имеет весьма опосредованное.
Автор убрал слово «негр» из статьи еще сутки назад, как только начались эти разговоры. Статья вообще-то о технологии распознавания лиц, к проблеме названия рас отношение имеет весьма опосредованное.
Подписано не негр, а негроид. Можете попробовать найти разницу
С регионами важности мы когда-то при распознавании глаз игрались. Правда регионы обозначали в каком-то полу-ручном режиме. Оно очень зависимо от базы получалось. Получается улучшить разделение в конкретной базе, зато если база вырастает средний процент падает.
Натягивать регионы важности, по ощущениям, нужно уже когда есть полностью рабочая база, которая будет использоваться в эксплуатации. А если просто взять другой объектив для съёмки лиц/глаз, то эти проценты могут сильнее поползти, чем при разных расах.
Натягивать регионы важности, по ощущениям, нужно уже когда есть полностью рабочая база, которая будет использоваться в эксплуатации. А если просто взять другой объектив для съёмки лиц/глаз, то эти проценты могут сильнее поползти, чем при разных расах.
Я всегда с некоторой абстрактной тревогой слежу за статьями на тему распознавания лиц. Мне кажется это исключительно вредная на данный момент технология. Я бы попросил разработчиков заниматься ей без публикаций для широкого круга. Ибо кто-то занимается интересным и полезным потенциально делом, а потом кто-то хыть и делает из него водородную бомбу. Мне кажется мы ещё не доросли до того момента когда распознавание лиц будет полезно большинству.
За статью спасибо, конечно, читать было интересно. Жаль что развитие алгоритмов распознавания лиц, скорее всего, будет использовано для вовсе не «полезных», как мне кажется целей.
За статью спасибо, конечно, читать было интересно. Жаль что развитие алгоритмов распознавания лиц, скорее всего, будет использовано для вовсе не «полезных», как мне кажется целей.
На днях появилась статья Алгоритмы распознавания лиц наконец-то превзошли человеческое зрение.
Там говорят о том, что человек может распознать схожесть двух лиц в 97,53% случаев, а новый алгоритм машинного распознавания делает это верно в 98,52% случаев. Если это действительно так, то дальше стремиться уже некуда? Потому что алгоритм распознаёт одинаковые лица там, где я не всегда справлюсь.
Там говорят о том, что человек может распознать схожесть двух лиц в 97,53% случаев, а новый алгоритм машинного распознавания делает это верно в 98,52% случаев. Если это действительно так, то дальше стремиться уже некуда? Потому что алгоритм распознаёт одинаковые лица там, где я не всегда справлюсь.
Некоторые пары фотографий, на которых алгоритм распознал одинаковые лица
Спасибо за хорошую ссылку, я эту работу еще не видел, выглядит интересно и многообещающе, с удовольствием изучим эту работу с коллегами.
В принципе, просто 97% или 98% — не всегда понятно, насколько это хорошо. У разработчиков систем распознавания с незапамятных времен получалось 95-97% — правда, на маленьких базах типа ORL Faces Database с 5-ю из 10-ти лиц в обучающей выборке.Таким образом, имеет огромное значение, какого размера база, в каких условиях она была снята и сколько примеров каждой персоны использовалось для обучения. У нас, к примеру, была ситуация «Single Face per Person», т.е. только одно лицо на обучение, это сильно усложняет задачу по сравнению лиц. Но результаты вашей ссылки или, скажем, команды Facebook на той же базе действительно впечатляют.
В принципе, просто 97% или 98% — не всегда понятно, насколько это хорошо. У разработчиков систем распознавания с незапамятных времен получалось 95-97% — правда, на маленьких базах типа ORL Faces Database с 5-ю из 10-ти лиц в обучающей выборке.Таким образом, имеет огромное значение, какого размера база, в каких условиях она была снята и сколько примеров каждой персоны использовалось для обучения. У нас, к примеру, была ситуация «Single Face per Person», т.е. только одно лицо на обучение, это сильно усложняет задачу по сравнению лиц. Но результаты вашей ссылки или, скажем, команды Facebook на той же базе действительно впечатляют.
Взяли другую выборку и сразу качество рухнуло до 40% ошибок? А где гарантия что если взять третью выборку, то ситуация не повторится?
Для обучения использовалась контрольная выборка? Или как это часто бывает обучали на всей базе данных и указанные проценты — это результат по выборке после обучения на этой же выборке?
Для обучения использовалась контрольная выборка? Или как это часто бывает обучали на всей базе данных и указанные проценты — это результат по выборке после обучения на этой же выборке?
Разные проценты для разных баз это не то что нормально, это более чем нормально. Качество было проверено на «взрослой» базе Color FERET, оно более чем хорошее для такой постановки задачи, «Single Face Per Person». На собственной небольшой базе с расами качество существенно хуже, но там и качество изображений хуже, плюс фото были взяты из разных источников, разных лет, снятые разными камерами и т.п. При тестировании использовалась кросс-валидация. Неправильное тестирование — частая ошибка новичков, но я про такое знаю, даже писал об этом на Хабре. )
Удачи!
Удачи!
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Генетические алгоритмы в лицах