本文關鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的顏值計算研究

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【摘要】：目前顏值采用的特征主要為幾何特征,并沒有考慮到人臉的皮膚紋理、裝飾、表情等影響顏值的因素,針對如何有效地表達顏值特征這個難題,本文分析了淺層顏值特征與深層顏值特征,在基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的顏值計算框架下,提出了基于人臉相似度檢索策略的顏值分類方法與基于顏值CNN特征與幾何特征池的顏值分類方法,兩種方法取得了較好的分類效果。本文的主要工作包括:1)人臉相似度CNN網(wǎng)絡�；趍axout網(wǎng)絡構建了含有人臉識別監(jiān)督信號與人臉驗證監(jiān)督信號的人臉相似度CNN網(wǎng)絡,并加入了人臉對齊、人臉多區(qū)域特征提取技巧,使用整理后的大樣本數(shù)據(jù)訓練CNN網(wǎng)絡,在LFW上達到了97.25%的人臉驗證精度。2)根據(jù)相似度高的人臉之間的顏值也是高度相似的這個先驗條件,提出基于人臉相似度檢索策略的顏值分類方法,距離度量采用歐幾里得距離,圖像特征采用人臉相似度CNN特征,由于相似度越高的顏值類標號對于評估顏值更有意義,計算檢索得到的人臉在顏值分類中的所占的權重,并通過顏值類標號的期望確定待測的顏值類別,在創(chuàng)建的人臉樣本集上取得了較好的分類性能。3)深度特征與淺層特征融合,提出了基于顏值CNN特征與幾何特征池的人臉顏值分類方法。以人臉顏值分類作為監(jiān)督信號,對人臉相似度CNN網(wǎng)絡進行微調(diào)。在傳統(tǒng)人臉幾何特征的基礎上,構建了人臉幾何特征池。通過實驗分析,顏值CNN特征與幾何特征池融合得到的新特征表達能力強,兼顧了人臉五官的協(xié)調(diào)比例表達與顏值更高層次的語義表達,是顏值較好的特征。
【學位授予單位】：中國計量學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP183

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