[发明专利]基于生物启发和深度属性学习相结合的人脸美感预测方法在审
| 申请号： | 201711493994.5 | 申请日： | 2017-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN108108715A | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;陈福海 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08;A61B3/113 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于生物启发和深度属性学习相结合的人脸美感预测方法，涉及一种人脸美感预测方法。首先通过眼动仪获取用户观察人脸图像时的眼动信息，进而提取出人观看人脸时的审美空间区域，通过聚类将审美空间区域划分为若干特征空间，然后通过监督学习和卷积神经网络方法训练出人脸美感检测器，训练出的人脸美感检测器对于一张正面的人脸图像，预处理后能够得到人脸图像的美感等级。通过收集图像的中层属性特征信息提取了用户观察图像时的审美空间区域，通过得到的人脸美感模型充分验证了决定人脸美感的审美特征区域，并且相对于其他人脸美感评价方法在准确率方面有了很大的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 美感 空间区域 人脸图像 检测器 深度属性 预测 卷积神经网络 属性特征信息 预处理 观察图像 审美特征 特征空间 眼动仪 准确率 聚类 学习 眼动 中层 图像 验证 观察 观看 监督 | ||
【主权项】：
1.基于生物启发和深度属性学习相结合的人脸美感预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)人脸图像的预处理；2)人脸显著特征位置的提取；3)获取人脸图像的美感等级标签；4)人脸美感模型的建立。
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