【摘 要】
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人脸颜值即人脸的美丽程度。黄金比例假说、三庭五眼假说等都是人类对颜值评判标准的探索。随着社会的进步,对于高颜值脸庞的关注日益提升。近年来深度学习在图像处理领域的
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人脸颜值即人脸的美丽程度。黄金比例假说、三庭五眼假说等都是人类对颜值评判标准的探索。随着社会的进步,对于高颜值脸庞的关注日益提升。近年来深度学习在图像处理领域的发展和人脸颜值数据集的构建,使得基于深度网络的人脸颜值网络的训练成为可能。本文采用SCUT-FBP5500数据集,研究基于深度学习的人脸颜值评估算法,主要包括以下三个方面:1.基于长短期记忆网络和关键点的人脸颜值评估网络。人脸不同关键点位置的特征对颜值的影响程度不同,平均池化会降低其差异。本文采用长短期记忆网络替代平均池化层,提取关键点坐标对应的特征,并将其作为长短期记忆网络的输入。通过对比采用不同数量关键点、不同全连接层数等网络参数的纵向实验结果,以及对比基于ResNeXt-50_based和ResNet-50_based网络的横向实验结果,证明了引入结构的有效性,得到了较好的实验效果。2.基于注意力机制的人脸颜值评估网络。注意力模块可以使网络学习到对目标任务关联度更高的区域,增加其权重,使网络更关注该区域。由于人脸颜值的数据集相对较小,容易产生过拟合现象,因此本文对比了在不同卷积块中嵌入空间域注意力模块和通道域模块的实验结果。对于人脸颜值评估问题,在较浅层嵌入空间域注意力模块,在较深层嵌入通道域注意力模块的实验结果最好。3.联合注意力机制和人脸特征图像的人脸颜值评估网络。人脸特征图像(人脸纹理特征图像或人脸关键点特征图像)可以使网络学习到对颜值关联度更高的区域,因此本文构建了以人脸特征图像为输入的分支网络,学习在主干网络较浅层时引入的空间权重,从而进一步降低了颜值评估的误差,提升了颜值评估的相关性。
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