想要的演员并不以他们的敏锐度或专业水平而著称。 每位选角导演在发布选角电话时，都必须经历浪费时间的通过仪式，又名《 The Shitshow》 。 每个人都想出名。
您正在寻找年龄在25至30岁，短发，企业型，深色特征，苗条身材等的男性。 出去通知。
欢迎来到每周灾难
4小时后，收到800封电子邮件（如果您仍然发疯的话），所有邮件都完全符合您的要求：女人，孩子，动物，集体照，文件损坏，14MB家庭照片。
名单上的每个演员都向您发送了简历。 再次。 他们还没有阅读通知，只是回答说，好像医生正在用医用锤子打膝盖。 你很具体 。 您已成为目标。 但是暴民下降了，同时出现了同样愚蠢的问题（ “我们需要采取行动吗？” ）
实际上，投射是人群控制的一种复杂形式。
如果您使用的是管理系统，则可以进行简略的个人资料匹配，如果人口统计数据与您的标准不符，则会阻止用户申请。 但是它仍然不会检查图像的真实身份或身份 。
这些系统包括：
- 铸造经理（https://castingmanager.com/）
- SkyBolt（https://www.skybolt.net/）
- 铸造起重机（https://www.castingcrane.com/）
- 铸造前沿（https://castingfrontier.com/）
- AgencyPro（https://www.agencyprosoftware.com/）
- 试镜魔术（http://www.auditionmagic.com/）
- CastaSugar（https://www.castasugar.com/）
其中大多数简单的操作都会使现有过程自动化，这无疑是很糟糕的。 根据导演的个人情况介绍，演员的实际问题是人的辨别力和歧视之一。 问题的背后是仅过滤不相关的内容所浪费的大量时间。
对于演员来说，这也是一个巨大的问题：如果选角导演将其99％的时间花费在降低管道的信噪比上，那么他们在实验和考虑通配符上所花费的时间就完全消失了。
首先，这些平台可以-像任何Web应用程序一样具有的能力-过滤出过大 （8000像素）， 格式错误（BMP）或重复的照片 （校验和，文件名，内容等） 。 并不是很多（咳嗽，演员接触，后台，咳嗽）。
怪物再次变异
自1980年代以来，大多数应用程序使用的事实上的面部识别库就是OpenCV （https://opencv.org/），它代表“计算机视觉”。 它可以检测脸部，并在上传照片时在社交媒体上的人头周围放置方形线。
幽灵般的少数派报告式Orwellian恐怖表演工具Rekognition （https://aws.amazon.com/rekognition/）可以派上用场。 我们可以使它学习 。
有时候，碰到您不需要的东西显然更有价值，这是不言而喻的。 投射始终是人类的判断问题。 但是为了避免发生狗屎秀，以科学的名义，我们将采取一些不公平的做法。
试驾这款无人驾驶汽车
为了我们的目的，我们将使用“最近上传”部分中的Backstage （https://www.backstage.com/talent/）作为源材料。
因此，它包含一张脸（头像），似乎是35-52岁的男性，没有胡子。 如果我们想更深入，我们可以在照片中确定他的表情。 根据他的个人资料，丹尼尔的年龄在35-45岁之间。
我们似乎无法透露的一件事是他的种族。 “每个人都是受害者，一切都是压迫”，疯狂的人们已经在使用它，因为他们当然有时间在手：https://www.theverge.com/2018/5/23/17384632/amazon-rekognition面部识别种族偏见审计数据
继续给女孩们。
Juanita的爆头有着一张女性的脸，很高兴，而且微笑。 至关重要的是，她没有胡子。 而且仍然没有种族。 她的动作范围是17-35，尽管机器认为是26-43，这表明她的演奏年龄可能会降低10岁。
现在应该很明显如何滥用这项技术。 例如，通过正确的培训，我们可以应用吸引力， 身体类型和/或表达意图的得分。 它可能是歧视的工具-本质上是强制转换。
棺材已经发现有可能以惊人的准确性从面部识别中检测性取向：https：//www.theguardian.com/technology/2017/sep/07/new-artificial-intelligence-can-tell-whether-youre是同性恋还是直接是照片
具有讽刺意味的是，在许多情况下，机器学习是从人类的感知中天生产生的。 根据收到的培训材料，我们知道这些图片是男性还是女性，这是由人类做出的判断或“投票”确定的。
能够发现名人的重新认识显然也可以破译布鲁斯·詹纳（Bruce Jenner），他在生物学上是男人，但在情感上却是个女人。 对于地方性的压迫偏见来说，就这么多了。 Backstage有一个方便的“跨性别”复选框，如果您需要使用它截图，则适用于Twitter粉丝。
阿哈，是的，但是泰国人妖呢？
还是看起来像是前卫的公牛？
因此，Rekognition根本不是完美的，并且与我们其他人一样被双性恋所混淆。 绝对是大学人文科学部门的理想之选，他们想浪费公共资金来研究人们为什么认识到人的“性别”特征，例如头发的长度，骨骼结构，微笑的规律性等。
谢谢您的不贡献
获得通行证很棒，但这是我们需要淘汰的非爆头。 同样，Backstage可以方便地将错误的图片发送给选角导演。
淘汰的第一类-不包含面孔。
Zirkova显然是21-91岁，来自曼哈顿。 非工会。 没有面部信息，所以顺其自然。
接下来，合影。 不止一张脸。 除非您要铸造双胞胎。
在这里，需要对来自Rekognition的实际数据进行更多的询问。 如果要拾取多个面孔，则需要对其进行标记以供审查。
面部覆盖物-太阳镜，纹身，头巾-处理得不好。 我们必须将它们归类为“没有面孔”类别。
但是，我们还必须提防Rekognition的复杂性，因为它会产生误报。 以Backstage的以下垃圾邮件广告为例：
为此，我们可以使用文本识别功能。 如果您的图片包含文字，则按照规则：
简单方法：在S3中检查图像上传
如果开发人员有任何想法，他们将不再将上载的文件存储在应用程序服务器的硬盘驱动器（本地文件系统）上，而是将它们放置在CDN存储中，例如AWS S3或Azure Blob。 如果您已经在使用某种形式的应用程序，这绝对是最简单的集成。
假设您收到一个图像上传，将其保存到S3上，然后发送“谢谢”电子邮件。 此时，可以触发事件，从而在后台调用图像记录的异步检查。
例如，在Python中：
导入boto3
＃设置AWS凭证等
如果__name__ ==“ __main__”：
client = boto3.client（'rekognition'）
＃从回调中的ID加载数据库模型
database_row = Class.objects.get（pk = database_id）
响应= client.detect_labels（图片= {'S3Object'{'桶'：'头像'，'名称'：database_row.image}}）
用于响应标签[[标签]]：
打印（label ['Name'] +'：'+ str（label ['Confidence']））
#if label ['Confidence'] <60 #etc等
＃database_row.junk_pic = 1＃将行标记为垃圾图片
＃database_row.save（）
如果您不准备更新代码和/或不授予访问权限，但很乐意将其授予S3并拥有可以接收更新的API，那么这也很好用。 您可以将触发器发送给第三方，该第三方为您访问存储桶，进行检查并通过您的API将更新发布回记录。
无服务器地组合在一起
问题是双重的：a）如果您使用的是电子邮件柜 ，则不进行照片上传，b）如果使用的是在线系统，则很难将图像识别集成到应用程序的过程，除非您有外部存储。
回调很方便。 一旦您的上传文件被存储，它通常将具有一个关联的URL —我们可以将其放入队列中以进行异步检查：如果我们无法在此过程中进行操作，则可以要求一台计算机在后台对其进行评估，以便为我们过度劳累的选角导演节省一些头发。
我们有几种选择可以运行简单的API调用：
- AWS Lambda（https://aws.amazon.com/lambda/）
- Google Cloud Functions（https://cloud.google.com/functions/docs/）
- Azure功能（https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/functions/）
- IBM OpenWhisk（https://github.com/apache/incubator-openwhisk）
我们希望提供一个简单的URL（或多个URL），应用程序可以在其中提供上载图像的公共URL，根据其标准对图像评分，然后应用结果。 因此，我们可以拥有：
- example.com/api/male?url=http://cdn.com/upload-10.jpg
- example.com/api/female-20–40?url=http://cdn.com/upload-22.jpg
- example.com/api/headshot?url=http://cdn.com/upload-ABC.jpg
- example.com/api/characters/uncle-jim?url=http://cdn.com/upload-838364.jpg
- example.com/api/trash-spam?url=http://cdn.com/12345.png
- example.com/api/review-flag?url=http://cdn.com/jdhdgdgfs.png
如果您有锤子，不是每个人都是钉子
技术是一种工具。 这是容易犯错的。 在艺术事业中，您总是在寻找异常现象。 最终的目标是奇怪的人，谁会拒绝演员表的描述，但您必须根据他们的表现或他们以更有趣的方式重新构想事物的方式来雇用他们。
面部识别不会让您过滤掉印度人，也不会创建最有吸引力的申请人列表。 但是，它可以帮助使分类过程自动化以减少噪声。 很快，通过检测头发的长度/颜色，眼睛的颜色，高度等等，极限将被扩大，这将使我们欢迎头发的体积，而不是惊恐地退缩。
当您处理“垃圾邮件”文件夹时，请考虑一下。 您需要定期检查它，以防错过某些重要的东西。
如果我们能够教机器检测某人是否可以采取行动 。
