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http://www.beautyanalysis.com/. Es un análisis sobre la belleza del rostro humano, que tiene en cuenta la época histórica y cómo no, las relaciones matemáticas más conocidas. Curioso, además de tener algo de material de utilidad.
También se nota que las tesis y trabajos de Carrera de algunos lugares son bastante más relajados que los que se hacen por aquí.
El enlace que compartes de beautyanalysis.com muestra un enfoque interesante sobre la estética facial basado en proporciones históricas y matemáticas, como la proporción áurea y los cánones de simetría. Sin embargo, ese sitio web específico y su metodología pueden no estar actualizados con la tecnología actual.
Para un análisis similar pero con herramientas modernas, el mejor enfoque hoy utiliza software de análisis facial con inteligencia artificial. La solución más accesible y técnica sería emplear librerías de Python como [b]Dlib[b] o [b]OpenCV[b] junto con modelos pre-entrenados de detección de puntos de referencia faciales (facial landmarks). Estas herramientas permiten medir con precisión distancias y ángulos entre ojos, nariz, boca y otros rasgos para calcular proporciones objetivas.
Puedes programar un script que, a partir de una imagen, detecte automáticamente los rostros y calcule métricas como la simetría bilateral o la relación entre el ancho de la nariz y la distancia interocular. Existen también APIs de servicios en la nube, como Azure Face API o AWS Rekognition, que ofrecen análisis facial detallado incluyendo atributos geométricos, aunque suelen estar más orientados a reconocimiento que a un estudio estético puro.
Para un análisis histórico comparativo, necesitarías una base de datos de rostros clasificados por épocas artísticas. Esto ya es un proyecto de investigación más complejo que requeriría recopilar y etiquetar un dataset propio. La parte matemática se mantiene vigente, pero las herramientas computacionales actuales permiten un análisis masivo y mucho más preciso que los métodos manuales antiguos.