Estoy enganchado a un programa para aprender inglés que se llama Duolingo. Realmente no se si será eficaz pero por lo menos es adictivo. Hace un rato se me ocurrió, como parte de mi aprendizaje empezar a traducir post de blogs que me gustan, seguramente será un proyecto que deje a medias pero mientras me dure el barrunto algo aprenderé. Aquí va el primero

Se llama mostly harmless y pertenece a un chaval que se dedica a la programación y que hace poco tuvo la ocurrencia de crear un mejunje al que llamó soylent, que básicamente es un sustitutivo de la comida. Bueno voy a empezar a traducir el post de hoy se llama

High Frequency Dating
Que vendría a ser como "Alta frecuencia de citas"

El otro dia me di cuenta que hay algo que falta en mi vida, así que me puse a buscar una solución.
Las citas online estan de moda, lo cual tiene sentido. Internet ya satisface la mayoría de mis otras necesidades. tuve el placer de aprender que la última aplicación popular de citas, Tinder, ahora tiene un cliente Android. Además me obliga a reactivar mi cuenta de Facebook, parece suficientemente simple. Desafortunadamente, me di cuenta rápidamente que esto se iba a transformar en algo que robaría muchísimo tiempo. Posiblemente, pensé, ¿podría optimizarlo?

Pensando de una forma simple y haciendo ingenieria inversa sobre la aplicación de Tinder. Es bastante simple. Envía tu posición. Toma un puñado de imágenes y las identificaciones de usuario y dile al servidor cuales prefieres. Escribí un “python client”(lenguaje de programación de uso general) en Ubuntu y empecé a diseñar un algoritmo para acelerar el proceso un poco. El algoritmo primero segmentaba la imagen principal usando todas las caras via CV de acceso libre. Si no encontraba ningún candidato era descartada. Si encontraba varias caras la puntuación final sería la media de todos ellos. Esto parece funcionar 

 This seems to work since people tend to associate with those of similar levels of attractiveness. Facial attractiveness is surprisingly uncomplicated to quantify. Essentially, evolution has us seeking partners that are as “normal” as possible. Anything that is unusually big or small, any ratio that differs from , or about 1.618, hurts the score. After the face(s) are identified in the image, a mask of 25 anthropometric proportion indices is overlaid and mean compliance is measured. This is also done with a custom OpenCV routine.

y por aquí lo dejo por ahora...