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(Français) Le visage de la vulgarisation sur Youtube

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Voilà le visage de la vulgarisation francophone sur Youtube.

212 visages moyennés en une seule image.

Résultats : un homme (surprise), la vingtaine, les yeux gris et les lèvres pulpeuses. 👄

Et un visage blanc, même si la luminosité des photos de départ joue beaucoup là-dessus, et même si on ne saurait pas avec quelle couleur de peau comparer (quelle est la couleur de peau moyenne en France ?).

Un “visage moyen” donc bien sûr très dépendant des données de départ : ma liste perso de chaînes (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7R08GUZd-ebXl-GfnvVFrVU5u4sV-05oRZHAQd9Qg8/), puis 5 screenshots sur la dernière vidéo de chaque chaîne et récupération du plus “beau” visage, si visage il y a (donc j’ai pas tout le monde dans cette liste).

Voilà la mosaïque des ptites têtes que j’ai réussi à récupérer avec cette méthode (désolé les absent·e·s !)

Une vidéo hypnotique pour alimenter vos cauchemars :

Un jour, on fera des collaborations virtuelles grâce à des avatars. Voilà ce que ça pourrait donner. Choisissez votre vidéaste du futur préféré.

J’aime comment @Le_Reveilleur et @Mehdi_Moussaid prêtent leurs lunettes aux autres.

Besoin d’une mèche sur le front ? Demandez à @FlashCordon

Pour une barbe et moustache c’est plutôt à @NotaBeneMovies qu’il faut demander.

Reconnaissez-vous le duo le plus célèbre du Youtube vulga game (je soupçonne qu’un jour ils fusionneront réellement pour mutualiser les coûts) ?

J’ai enfin voulu voir si on pouvait détecter automatiquement les personnes qui filment devant une bibliothèque… Ça n’a pas marché mais j’ai quand même appris que @RisqueAlpha était le sosie d’un chanteur de country US.

Beaucoup d’analyses potentielles à faire en ayant accès aux screenshots des vidéos… Pour une autre fois.

C’est tout pour aujourd’hui.
Données utilisées : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7R08GUZd-ebXl-GfnvVFrVU5u4sV-05oRZHAQd9Qg8/
Algo utilisé : https://github.com/alyssaq/face_morpher + python + bash

Fil sur Twitter :

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