明末清初文人卫泳在《悦容篇》中写到：“饰不可过，亦不可缺。淡妆与浓抹，惟取相宜耳”。从卫泳的诗句中，我们就可以看出中国古代对女子化妆的理解：“化妆不可以太过艳丽，但是又不能不化”。所以自古以来，女子就一直十分注重自身的仪态，其中包括最重要的一个部分就是女子的妆容。人类行为学研究认为，人类80%以上的思想情感与精神意识都通过人的面部来传达，因此化妆是一件非常重要的事情。在我国历史上，唐代是女子面妆最丰富的朝代，也是我国古代女性妆容巅峰的朝代，本文就将通过研究唐代女子面妆的不同部位来向大家讲述唐代女子的绝代风华，把盛唐带到大家的面前。
在《全唐诗》中有着对于唐代女子化妆比较详细的步骤解读。元稹 《恨妆成》 描绘了一位女性上妆的详细过程：“晓日穿隙明，开帷理妆点。傅粉贵重重，施朱怜冉冉。柔鬟背额垂 ， 重鬓随钗敛。凝翠晕蛾眉，轻红拂花脸。满头行小梳，当面施圆靥。最恨花落时，妆成独披掩。”由此我们可知唐代女子化妆的一般步骤是：一敷铅粉、二抹胭脂、三画眉黛、四染额黄或贴花钿、五点面靥、六描斜红、七涂唇脂。其中的花钿作为唐代女子妆容中最具特色的部分，把最繁华的大唐展现在我们的面前，本文也将对花钿进行比较详尽的叙述。
我们现在有各种各样的底妆产品，而在唐代，底妆分为白妆和红妆。白妆就是指只涂抹铅粉，不上胭脂的一种妆容；而红妆则是使用胭脂晕染面部的妆饰。白妆和红妆的美各不相同，因此也要分开来讲述。
白妆白妆就是指只涂抹铅粉。在唐代，人们把自己的化妆用具都用精致小巧的盒子装起来。铅粉就是白色的粉，唐代社会以白为美，所以很多人都会涂抹铅粉，在白居易的《江岸梨花》中“最似孀闺少年妇，白妆素袖碧纱裙。”中可以看出白居易也是十分喜爱这样的妆容的。根据铅粉的涂抹部位，也产生了不同的妆容。其中包括汉桓帝时期的啼妆（一种将铅粉薄涂于眼睑下方的妆容，因为很像泪痕所以叫啼妆），还有铅粉与乌唇共同构造的一种外族妆容。
红妆凡是用胭脂晕染面部的妆容都可以叫做红妆。在唐代，杨贵妃非常喜欢胭脂，每次化妆时她都会把胭脂涂抹到很多地方，有时甚至连耳后也有。据说杨贵妃初入宫时和父母道别，泪流满面，她的眼泪掉下来直接结成了红冰，就足以得知杨贵妃有多爱胭脂。在唐代的很多诗句中，都有关于胭脂的叙述，可见当时唐代女子对胭脂的喜爱。根据胭脂涂抹的部位，面积，轻重不同，在唐代也产生了很多不同的妆容，其中包括桃花妆，酒晕妆，飞霞妆等等，在此笔者不再一一讲述。
眉妆是唐代女子妆容的重中之重，即使是在现在，眉毛能不能画好在女生眼里仍然是非常重要的。罗隐《宫词》中写到：“巧画蛾眉独出群，当时人道便承恩。”说明眉毛对于女性的容貌有着决定性的意义。据说虢国夫人可以不施脂粉，但是却不能不画眉，就足以得见唐代人对于眉毛的重视。唐代眉毛的颜色和样式都十分丰富，因为画眉时作用的材料不同，所以眉毛的颜色也不同。唐代女性的眉色主要有三种：“翠眉”、“青眉”、“黑眉”，眉毛的颜色和她们画眉时所使用的材料有很大关系，唐代人一般使用青黛、石墨和烟墨来画眉，所以唐代的眉色主要以这三种为主。
虽然眉色很少，但是唐代的眉毛的样式却是极多。据说，唐玄宗时期研究了很多种眉毛的样式，但是更多的女子还是以柳叶眉为主，宋代范成大在《行唐村平野晴色妍甚》中诗写到：“柳眉翠已扫，桑眼青未放。”足见柳眉作为中国女子眉妆的盛行之况。有诗文中描写到唐代女子的眉毛形如柳叶，色如翠柳，可见唐代女子的眉毛和柳叶有着不解之缘。为何中国古代女子的眉妆与柳树的关系紧密呢？这可能与古人对柳生殖功能的崇拜有关。自唐代伊始，古人就有清明节插戴柳枝以迎接玄鸟的习俗，《永平府志》中载 ：“插柳枝标于户，以迎玄鸟。”玄鸟既是燕子，在中国文化中是生殖之神，在中国古代先民中既有“玄鸟生商”的传说，所以插以迎接玄鸟的目的与祈求生殖关系密切。在佛教中柳枝也常常作为送子观音的手作，象征赐子赐福。
同时，在我国的一些少数民族地区，柳树也与生殖繁衍关系紧密。在西藏，柳树被作为生命树栽种在拉萨神庙前，满族也曾以柳枝作为始母神的标记而被奉祀为柳叶娘娘。古人以柳树祈求生殖繁衍是由于柳树具有旺盛顽强的生命力，《韩非子》中说柳树：“横树之即生，倒树之即生，折而树之又生。”而且，柳树的发芽返青时间比一般树木早，象征着春天，也使其在中国文化中成为生命的象征，代表着旺盛的繁衍生殖能力。此外，从面相学上分析，女性的眉毛是夫妻宫，主系夫妻关系与生育，《云笈七签》云 ：“眉间神三人 ：南极老人，元光，天灵君也。”因为眉是南极老人所居之地，而南也是太阳照射之地，所以“南”在中国文化中是与“生”联系在一起的。如此，我们便知为什么中国古代女性一般都会画柳叶眉。
花钿，即花子。是用金箔、鱼鳞、茶油花子或云母片等材料剪制成花样，呵胶粘于眉心、额际或双颊的女性面饰，色彩艳丽且形状多样。花钿是唐代女性妆容中最具特色的部分，简单来说就是女子在眉心处或描画或粘贴的各种图案。
关于花钿来源的史学记载有二，一曰其为寿阳公主所创，《太平御览 • 时序部》引《杂五行书》有详尽记述 ：“宋武帝女寿阳公主人曰卧于含章殿檐下，梅花落公主额上，成五出花，拂之不去，皇后留之，看得几时，经三日，洗之乃落。”此段记载的是寿阳公主在含章殿下额前落花而无意间创下花钿装饰的梦幻传说。但关于花钿来源的第二种说法却更有说服力。唐人短成式谓，“今妇人面饰用花子，起子唐上官昭容所制，以掩黥迹也”另，唐人宇文士及谓“今妇人面饰花子，起自唐上官昭容所制，以掩黥迹也”此两处将花钿的源起归为唐代才女上官昭容始创。
据唐 • 段公路《北户录》卷三记载，上官昭容的才华得武则天赏识后委与帝后帘下书记献策，但因昭容窃窥帝后与宰臣对事而被帝后觉知，获在额间黥面之刑。虽然事后昭容再获帝后的赏识，但日后皆以花钿掩饰面部瘢痕。宫人见其面贴花钿的样子格外妩媚而竞相模仿，此后花钿便在坊间广为流传。此外，还有史书记载花钿也是唐代民间女性掩饰面部瘢痕的常用手段，又因花钿的位置不同在唐代也产生了不同的妆容。
额黄又称“鹅黄”，就是化妆的时候女子把自己的额头涂上黄色，但对于她们所使用的材料目前并没有具体的文献记载，所以我们现在对于额黄是什么仍不可知。不同的学者对于额黄所使用的物质有不同的猜测，在此笔者不再进行过多的讨论。
面靥是唐代女子在酒窝处的一种装饰。面靥的式样多种多样，有像月亮一样的，有像钱一样的，还有像花一样的，还有的只是单纯的一个小点。
斜红，是唐代女性用胭脂等红色染料，描画于鬓眉之间的一种特殊妆饰。这种妆饰以残破为美，多呈红色新月形，也有的呈瘢痕状。据史料记载，斜红源自于魏文帝曹丕宠爱的妃子薛夜来，因为她无意间撞到了水晶屏风便在脸颊上留下了伤痕。这个伤痕并没有让曹丕讨厌薛夜来，反而让薛夜来看起来更加楚楚可怜，魏文帝对她更是喜爱了，因此宫人们便用胭脂在脸颊上竞相描画模仿，就这样一直延续到唐代。据相关史料记载斜红还引起了唐代女子对血痕妆的热情。在长庆年间还曾流行过血晕妆，就是用浓艳的红紫色颜料，在眼眶上下涂抹出大块血迹，从远处看双目如血泪泣流，赫然醒目。
明末清初的徐震在《美人谱》中运用以物比形的方法，对中国古典女子的各部位形态进行了具象写实的描述，但是在描写眼睛的时候作者只用了秋波二字。纵观唐代女子的妆容不难发现，唐代女子的眼睛比起其他的部位所用的修饰甚少。李芽曾述 ：“在历代仕女画中，我们很难寻觅到对眼睛的刻意修饰，全然一派“素眼朝天”。这可能也是唐代女子在浓妆中的寻到的一丝宁静，虽然她们对眼睛的修饰甚少，但是这并不影响她们的美丽。笔者个人觉得这反而是他们气质的一种展现。
唇妆是面妆的收尾。唇妆，在中国古代又称点唇，用唇脂涂抹口唇又称“点唇术”，早在史前时期，中国就已出现了崇尚女性美唇的现象。1980 年，在辽西建平、凌源两县交界之处的牛河梁红山遗址出土一尊女神头像，年代距今约 5500 年 -5000 年左右，其出土时眼眶与面颊红艳，唇部涂朱。通过考据红山文化出土女神像的朱唇，以及三星堆青铜面具廓尔昌的唇边上涂抹的朱丹等大量出图文物，有学者认为，先民对朱唇的追求往往跟早期人类的生存需要和原始宗教活动有关。原始人类艰难的生存环境必然使其对血与火的红色充满敬畏，而唇色与生死健康紧密关联也必然驱使先民通过涂抹朱唇而使个体生命被衬托的更有活力、更加容光焕发。所以在中国古代，女子的嘴巴一直都是这样画的，也有很多人夸赞女子美丽，说她的嘴巴是樱桃小嘴。
以上就是笔者对于唐代女子妆容的全部理解，其中可能有不足之处，还请读者见谅。唐代女子的妆容是我国古代女子妆容的鼎盛时期，从她们面部的每一个部分都有所体现，尤其是花钿、斜红、胭脂等装饰，还有京城女孩妆容的相似程度，都像我们表现出在唐代文化的开放和包容性，也体现出了大唐的繁华盛世。这仅仅只是大唐盛世的一个表现，这让我们遥想当年的大唐，究竟是怎样的一种场景。
参考文献
范丽.唐代仕女面妆的符号特征及对现代时尚影响的研究［D］ ：［硕士毕业论文］.江苏：江南大学，2009.6宋炀.美人之美：中西方古代女性装饰与审美文化比较研究［A］2017苏丹 唐代女性妆饰文化与诗歌研究［D］：［硕士毕业论文］四川：四川师范大学， 2019.03.25孟可.盛世华妆――唐代女性妆饰文化探究［D］：［硕士毕业论文］.武汉：华中师范大学，2018.05注：图片来自于网络，如有侵权，请联系作者。
这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量，实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好，并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在，乔装打扮也不会让你变得更 Gay 了。
各种人工智能对于面相的判断，不知道图灵若是知道了会怎么想……（图片来源 The Verge）
与此前斯坦福大学的研究不同，在社交网络上人们对于这篇新论文的看法也有不少正面评价：其在判断性取向的时候考虑了人的年龄和种族等其他因素，从而排除了 AI 算法陷入错误认知的问题。
当然，对此研究本身，依然存在着质疑。
如 Reddit 用户 PK_thundr 浏览完文章表示，「他们的『5 像素』分类器对高度模糊面部的判断几乎和实际面部一样好。所以，我并不信服从面部图像预测性取向的结论。」
「机器学习预测性取向」一直是一个较为「敏感」的话题。这篇论文的发布，如同 2017 年斯坦福的研究一样也在 reddit 上引起了大家广泛的讨论，感兴趣的同学可查看 Reddit 原帖：
帖子链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/b0nkeo/r_a_replication_study_machine_learning_models_are/
其实不只是根据面部图像预测性取向的研究，近年来随着人工智能的火热，我们看到了越来越多「匪夷所思」的应用，包括「AI 相面」、「基于面部图像的犯罪概率判断」等等……这引发了人们对隐私、研究可靠性的担忧。对此话题感兴趣的读者，可在此文章下留言探讨。
接下来，机器之心编译介绍了这篇研究论文的相关技术内容，重点介绍了数据集与机器学习模型。
原理
这篇论文遵从前人的思路，试图探索深度学习观察人类面部判断性取向的原理。
Ag¨uera y Arcas 等人对此前斯坦福大学 Yilun Wang&Michal Kosinski 的研究做出了回应，并为他们的发现提供了其它解释。他们没有将根据人脸图像检测性取向的能力与生物起源联系起来，而是认为机器学习模型是根据隐藏在显眼处的表面特征来学习的。通过检查 W&K 发布的同性恋和异性恋男女的合成图像，他们注意到以下明显差异：
合成的异性恋女性面部有眼影，而女同性恋没有。男同女同脸部图像上都有眼镜，而异性恋者没有。直男面部毛发又多又黑。合成的男同脸部比直男更鲜亮，而直女的脸部比女同的更鲜亮。发型和化妆对于判断一个人是否为同性恋虽然有一定的参考价值，但显然背离了「看面相识别性取向」的原则。这种识别方法明显存在一定偏见。
模型
为了实现更准确的判断，研究人员改进了斯坦福大学研究中的计算机视觉模型，以获得更好的效果。他们提出的模型包含 VGG 和 Face++两种方法。
其中的一部分使用 VGGFace（一个预训练的深度学习神经网络）来提取人脸照片的特征，然后根据这些特征训练了一个 logistic 回归模型来预测目标图像的性取向。
VGGFace 是用来从人脸图像中识别个体的卷积神经网络。它是在一百万张照片上训练的，这些照片来自 2622 个不同的名人。虽然该神经网络最初是为了从人脸图像中识别个体而开发的，但去掉网络的最后一层之后，我们就能获得模型用于其最终分类层的面部特征。
这些由深度神经网络产生的特征对人类来说通常是不可解释的，但可被视为一张人脸的数字表示。该模型获得的输入信息是由 Face++模型提取的面部器官裁剪图像，这些图像会按比例缩小为 224×224 像素分辨率。
模型的另一部分就是 Face++（可作为服务访问的外部模型）来为每张人脸图像提取面部「标记」。然后利用根据这些标记得出的距离来训练 logistic 回归模型，以预测目标图像的性取向。
这些标记是描述面部特征位置的面部度量。Face++为每张脸返回固定数量的标记点。标记分为几部分：
图 1.2：面部形态机器模型用作输入的面部形态「标记」。
上图展示了算法对于人类面部器官的识别点，每个器官由十个或更多点组成，整个面部总共有 83 个点。随后，算法会为每个面部器官建立逻辑回归分类器，并为整个面部的所有器官创建分类。为了预测每个图像中个体的性取向，研究人员使用主成分作为自变量和性取向标记作为因变量训练逻辑回归模型。
下面重点来了，为了减少深度学习的「偏见」，此研究试图探索肤色是否会影响计算机对性取向的判断。为了实现目标，模型会将输入的面部图像简化为 5×5 像素的模糊图，进而进行逻辑回归预测，男性和女性分别建模。
数据集
为训练模型，研究人员总共检索了 50 万张照片并建立了数据集。表 4.1 列出了从每个数据源中下载的每种照片的数量。
表 4.1：从每个数据源检索到的每种照片的数量
本文贡献
本文对社会心理学领域的贡献：
本文复制了先前利用机器学习技术根据人脸照片预测性取向的研究。研究表明，根据约会档案中的照片进行训练的深度学习分类器和面部形态分类器都能够预测性取向，而且做得比人类更好。该模型利用了不受种族或国家限制的新数据集。本文引入了新的机器学习模型，用于测试能否对高度模糊的人脸照片进行性取向预测。结果表明，根据高度模糊的人脸照片中面部和背景的主要颜色信息能够预测性取向。研究表明，故意改变一个人的外表以迎合同性恋和异性恋的刻板印象并不会改变由机器学习模型生成的性取向标签。研究表明，头部姿态与性取向无关。研究表明，不管添加或是去除面部毛发和眼镜，模型都能预测性取向。论文：A Replication Study: Machine Learning Models Are Capable of Predicting Sexual Orientation From Facial Images
论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.10739
摘要 ：最近的研究使用机器学习方法根据人脸照片来预测一个人的性取向。为了验证这个结果，我们重新做了其中的两个模型：一个基于深度神经网络（DNN），一个是基于面部形态学（FM）。使用来自约会网站的 20910 张照片组成的全新数据集，确认了两个模型预测性取向的能力：DNN 预测男性性取向的准确率为 68%，女性 77%；FM 预测男性性取向的准确率为 62%，女性 72%。为了调查亮度、主要颜色这样的面部特征是否会影响性取向的预测，我们创造了一种基于高度模糊面部图像的全新模型。这个模型也能够预测性取向（男性 63% 准确率，女性 72%）。当主体刻意化妆、戴眼镜、面部毛发遮挡、变换面部拍照角度时，测试发现模型对这些变化保持稳定。这说明，拍照角度与性取向判断无关。同时证明，约会简照包含丰富的性取向信息，这引起的一个问题是：预测结果有多少是由面部形态决定的，有多少是由衣饰、展示角度和生活方式决定的。新技术的出现让我们能够以这种方式检测性取向，而这可能对同性恋者的隐私与安全产生极大影响。
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