基于個性與共性探討的人臉美化.pdf

1、從古至今，人類從未停止過對美的追求?！笆裁词敲?怎樣變美？”一直是美學研究者們探討的話題。隨著計算機圖像處理技術的蓬勃發(fā)展，用機器來評價人臉美麗程度已經(jīng)成為可能。在此基礎上，研究者們又提出了大量人臉美化算法。然而現(xiàn)有人臉美化算法只能返回一個平均的美化結果，不能很好地適應不同人的審美需求。即現(xiàn)有人臉美化算法只考慮了審美的共性部分，缺乏對個性審美的部分的考慮。本文在現(xiàn)有基于共性審美的人臉幾何美化算法基礎上，對個性審美做了進一步研究。

2、　　本文主要工作如下:
　　首先，介紹了現(xiàn)有人臉美化算法涉及到的內容，包括人臉數(shù)據(jù)庫的采集，人工評分，人臉關鍵點定位，用于做美麗評價學習的支持向量回歸算法，人臉變形，以及美麗提升算法等。本文在此構建了一個人臉數(shù)據(jù)庫，并對其進行了人工評分。為了獲取更準確的人臉特征，本文還提出了一種更高精度的人臉關鍵點定位算法。
　　接著，分析了現(xiàn)有人臉美化算法的不足之處，創(chuàng)造性地提出兩種基于共性與個性的人臉美化模型提取算法。第一種采用了低秩與

3、稀疏的矩陣分解思想，將評分矩陣分解成低秩和稀疏兩部分，低秩對應了共性審美，稀疏則對應了個性審美。第二種采用了推薦算法的思想，將評分矩陣分解成兩個低秩部分，第一個低秩矩陣對應共性審美，而第二個低秩矩陣中所有行的某個線性組合對應了個性審美。與現(xiàn)有方法在皮爾森相關系數(shù)標準的對比中，得出審美需要考慮個性審美的結論。
　　最后，本文實現(xiàn)了一個基于共性與個性的人臉實時美化系統(tǒng)，用戶可以在本文學習出的共性與個性審美基的基礎上，自由組合出自己滿意