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融合共识性和主观性偏好的人脸吸引力评估
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2021-06-09
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为对特定对象的个性化审美偏好进行预测，将机器学习与深度学习相结合，提出融合共识性与主观性偏好信息的个性化人脸吸引力评估方法。从数据集中收集群体评分形成共识性信息，构建个人评分预测模型以反映主观性信息。结合这2种信息并发挥共识性信息的普遍性优势以及主观性信息的独特性，从而构建个性化人脸吸引力预测模型。在公开的 SCUT-FBP和 Facescrub数据集上进行实验，结果表明，该方法的 Pearson相关系数高达0.90，残差值低至0.25。
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