I detta dokument föreslås en djupt lutande metod för att ta itu med problemet med utmanande ansiktsattraktionskraft. Metoden konstruerar ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för ansikts skönhetsförutsägelse med hjälp av en ny djup kaskad finjustering schema med olika ansikte inmatning kanaler, såsom den ursprungliga RGB ansikte bild, detalj lager bild, och belysning lager bild. Med en noggrant utformad CNN-modell med djup struktur, stor ingångsstorlek och små konvolutionskärnor har vi uppnått en hög prognoskorrelation på 0,88. Detta resultat övertygar oss om att problemet med ansiktsattraktionskraft förutsägelse kan lösas genom djupt lärande strategi, och det visar också de viktiga rollerna i ansiktet smidighet, lätthet, och färginformation som involverar i ansikts skönhetsbedömning, vilket är förenligt med resultatet av senaste psykologistudier. Dessutom analyserar vi de högnivåfunktioner som CNN lärt sig genom visualisering av dess dolda lager, och några intressanta fenomen observerades. Det finns att konturerna och utseendet av ansiktsdrag (särskilt ögon och månad) är de mest betydande ansiktsattribut för ansiktsattraktionskraft förutsägelse, som också överensstämmer med visuell perception intuition av människa.
Xu och al. REF konstruerade en sex-lagers CNN-modell med detaljskiktsbilden för att undersöka de mest diskriminerande attributen för ansiktsattraktion.
A new humanlike facial attractiveness predictor with cascaded fine-tuning deep learning model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}