【摘 要】
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近年来,随着机器学习和人工智能领域的不断发展,使得人脸颜值估计的研究得到广泛关注。本文提出一种基于深度学习的颜值估计框架,利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional N
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(71832011);国家自然科学基金面上基金项目(71673220);西安科技大学哲学社会科学繁荣发展计划项目(2014SY01,2017SY12);西安科技大学博士启动金项目(2018QDJ010)
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近年来,随着机器学习和人工智能领域的不断发展,使得人脸颜值估计的研究得到广泛关注。本文提出一种基于深度学习的颜值估计框架,利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)提取人脸图像的特征向量,并采用回归分析计算方法评估人脸颜值,为充分发挥深度卷积神经网络提取特征的能力,提出了优化后的人脸特征提取损失函数。最后,利用该颜值估计算法构建消费者颜值与服装购物偏好相关性模型。结果显示:消费者颜值与服装购物偏好存在一定的相关关系,即颜值越高的消费者越喜欢时尚款式和风格的服装。研究结论为电商企业设计出高度精准营销策略,输出个性化产品和服务提供可能。
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