Гейдетектор определяет геев с вероятностью 76 — 91% и она постепенно будет улучшаться еще больше. Прошу поддержать проэкт донатом https://donatepay.ru/d/vnukelkina (BTC 14H7AnRYu6A9empdDXZy3HQ2DjShVdMoad) или помощью в разработке.
ЧАСТЬ 1
Для начала распишу основную информацию. Скоро Гейдетектор будет запущен, допустим пока в виде телеграм бота https://tmtr.me/gaybuster_bot (уже проходил тестовый запуск), также есть вебсайт, где вы можете следить за новостями https://gaydetector.bitcoin5000.org/
Реакция общественности
На данный момент уже чувствуется давление (возможно со стороны голубой мафии). Например, на producthunt наш анонс был забанен в течении часа без объяснения причин. Кроме того мне угрожают во вконтакте расправой, незнакомые люди представляются сотрудниками СКР. Полиция в открытую говорит мне, чтобы я удалялся навсегда из интернета, приходили ко мне домой в том числе. Этого же требуют и от моих родственников (а точнее просто бандитов) отрубить мне интернет навсегда.
Результат работы и как это получилось
Мне удалось создать работающий гейдетектор, опредляющий геев с точностью от 76 до 91%. Добавляются определения по видео и голосу, чтобы достичь 99% процентов в будущем, и сейчас я хочу рассказать, как у меня это получилось, так как работа оказалось крайне сложной и было потрачено много времени.
В 2016 мне попалась статья о gaydar ai многие сми написали об этом иследовании https://meduza.io/feature/2017/09/08/uchenye-nauchili-neyroset-opredelyat-seksualnuyu-orientatsiyu-po-fotografii-i-preduprezhdayut-eto-ochen-opasno
Выяснилось что нейросеть может определять безошибочно геев с 81% вероятностью по одной фотографии и до 91% по нескольким. Мне очень понравился этот эксперемент и я думал что уже через несколько месяцев магазины приложений будут завалены подобными алгоритмами а также появятся плагины для браузеров которые будут обрабатывать все фотографии которые вы видете и списки ваших друзей в социальных сетях и выводить результат, также технология будет внедрена в видео камеры и очки дополненной реальности.
Но вместо этого голубая мафия ополчилась на этот алгоритм и начала писать свои заказные статьи пытаясь разоблачить научное исследование несли всякий бред вроде того что они небрали старых голубых и чернокожих а значит типо неработает, другие пошли еще дальше псевдо эксперты утверждали что они изобрели детектор грима а геев якобы вычислить невозможно.Непонятно по каким причинам но досихпор ни исходный код, ни модель подобного алкогоритма небыл опубликован, несоздано также ниодного приложения для открытого доступа! Подозреваю что автору заплатили чтобы он прикрыл разработку, если бы на него наехали он бы мог втихоря выложить в открытый доступ все наработки.
В 2019 возможно с подачи голубой мафии скептики решили повторить эксперемет https://arxiv.org/pdf/1902.10739.pdf и он полностью подтвердился! На эксперимент были потрачены большие деньги, они наняли множество сотрудников которые вручную разбирали каждое фото по несколько раз на которых обучалась сеть. Несмотря на более меньшую базу голубых и неголубых результат оказался почти такойже хотя им удалось достичь большего определения среди женщин! Несмотря на это несколько подконтрольных СМИ голубой мафии написало якобы у них почти ничего не вышло и пока нельзя определить геев по фото, хотя в исследовании точно говорилось что все подтвердилось и была бы база чуть у них побольше то результаты может были и выше чем оригинальном исследовании, кроме того они специально пытались дискредитировать это “чудо чудесное” меняя внешность геев и негеев накладывая грим, парики и очки, строя уродливые рожи, и у них ничего не вышло! Алгоритм работал идеально но кто будет читать технические документации эксперемента?
И опять никаких даже частичных исходных кодов или баз с моделями небыло выложено в открытый доступ!
Мне было понятно что если я этого не сделаю то несделает никто еще десятки лет поэтому я решил взяться за работу с нуля вообще непонимая почти ничего ни в питоне не нейросетях, пришлось разбираться самому вовсем так как мне никто непомог.
Я начал с простой своей идеи о том что голубые похожи больше на женщин поэтому достаточно сравнивать мужчин с женщинами чтобы получить результат чуть подправив уровень необходимово детекта, первые результаты работы вы можете наблюдать на этом видео https://www.youtube.com/watch?v=n5WJeHc-sGU.
Для первой версии гейдетектора я использвал обычный код с гитхаба с готовой моделью по определению женщин от мужщин.
Несмотря на то что многих определяло правильно чуствовалось что что-то не то и результат невысокий когда проверяешь на реальных геях.
К сожалению я тогда не читал документацию по первому иследованию и созданию алгоритма а только по второму 2019 года и если бы я его прочитал то понял что еще тогда они установили что если определять лица по уровню женственности то определение голубой человек или нет составляет всего 58%:
После чего я начал делать вторую версию гейдетектора полнсотью заного, и мне пришла такая идея, Раз авторы исследований выложили собирательный портрет голубого то достаточно сравнивать лица с этими собирательными портретами и получить результат. Я нанял кодера первого кого нашел заплатил ему 3 тыщи и он написал мне сравнение нейросеть которая выявляла похожесть к собирательному портрету геев и не геев:
К сожалению этот способ не сработал и результаты были еще более рандомные и вообще лишены всякого смысла (.
После чего мною было решено делать все самому так как денег больше небыло на кодеров ввиду 0 финансирования и помощи для разработки столь важного алгоритма для помощи людям в раздачи бесплатного “дара”.
Третья версию я решил уже сделать на основе той-же нейросети с гитхаба которая определяет мужчин и женщин просто натренировать ее вместо мужчин и женщинах на голубых и не голубых.
Осталось собрать материалы, нужны были десятки если не сотни тысяч фотографий голубых и не голубых, это оказалось проблемой никакой готовой базы в открытом доступе не было пришлось собирать с сайтов знакомств.
Но возникла еще проблема если не голубых можно найти и сграбить в избытке на таких сайтах, то голубых несмотря на большое количество сайтов там крайне мало несмотря на громкие заявления авторов этих сайтов, кроме того надо еще постараться и написать скрипт чтобы обходил защиту против роботов и собирал тысячами фотографии все которые там есть.
Первый сайт на который я наткнулся Gay****.*** и мне повезло после создания тестового аккаунта оказалось там нет никакой защиты от роботов все фотографии просто в открытом доступе, перебирая номер фотографии удалось спарсить все фото до единой вот они:
всего почти 30 000 фотографий
В дальнейшим было спарсино более хитрым образом еще около 20 тысяч фотографий геев с других сайтов и около 200к негеев. Как впоследствии оказалось это было самым простым нужно было еще отфильтровать их ВРУЧНУЮ убрав черных, китайцев, слишком молодых и слишком старых! Но тогда я об этом еще не знал и просто выдрал лица программой для изготовления дипфейков (в которых я преуспел у меня даже есть своя первая в мире дипфейк студия с преступно низкими ценами кстати https://deepfakestudio.bitcoin5000.org/ также я сделал почти 10 полных дипфейк фильмов полностью заменив лица в полнометражных фильмах, даже Гоблин Пучков у себя вк запостил сам)
После простой обработки получилось это:
Где-то по 13к голубых и не голубых (много фотографий оказалось непригодны) Также была отдельная подборка для теста валидации не
йросети (фотографии для проверки около 2600 на которых нейросеть не обучалась)
голубые:
натуральные неголубые:
Больших усилий стоило разобраться в чужом коде и заставить нейросеть обучаться, нейросеть никак не хотела д препроцесс как потом оказалось изза пробелов файлах пришлось удалять все пробелы чо тоже получилось с трудом затем надо было запихнуть каждую фотографию с индефикатором и путем.
Первая часть подошла в концу, забегая вперед опять же скажу что в дальнейшим эта нейросеть отказалась выдавать приемлемый детект когда я добавил больше фотографий с других сайтов кто знает почему напишите, работала идеально когда геи были с одного сайта и не геи с другого но когда я с других сайтов стал добавлять еще геев и негеев в кучу она стала показывать отвратительные результаты.
Решить проблему я несмог поэтому было решено полностью все переделать написав все с нуля по методичке которую выкладывали авторы исследования в 2016 и 2019 году и у меня получилось с огромным трудом! Как я это сделал всетаки раскажу во второй части. А пока кто хочет помочь в разработке столь необходимой технологии пишите мне в телеграм или вк, помощь действительно очень нужна как виде спонсоров так и технических специалистов. Всем кто мне помогает я даю вечный почет и уважение и ставлю памятники я даже сделал отдельное приложение “Герои и шизофреники” куда попадают герои которые помогают людям с ним вы можете ознакомиться и посмотреть на героев тут:
android
browser
Вообщем следите за новостями на моем ютуб канале https://youtube.com/vnukelkina и ждите вторую часть.
теги: python, нейросети,facedetection,gay,gaydetector,гейдетектор,gaybuster,машинное обучение,стартап,artificial intelligence,внук елькина,шуеппш