När mänskliga taxare presenteras med en samling former och uppmanas att rangordna dem efter deras estetiska dragningskraft, visar resultaten ofta att det finns ett statistiskt samförstånd bland taxarna. Ändå kan det vara svårt att definiera en kortfattad uppsättning regler som fångar de estetiska preferenser av taxare. I detta arbete utforskar vi ett datadrivet förhållningssätt till estetisk förbättring av sådana former. Särskilt fokuserar vi på det utmanande problemet med att öka den estetiska dragningskraften (eller dragningskraften) hos mänskliga ansikten i frontalfotografier (porträtt), samtidigt som man upprätthåller en nära likhet med originalet. Den viktigaste komponenten i vår strategi är en automatisk ansiktsattraktionskraft motor tränad på datauppsättningar av ansikten med åtföljande ansiktsattraktionskraft betyg som samlats in från grupper av människor taxare. Med tanke på ett nytt ansikte, vi extrahera en uppsättning av avstånd mellan en mängd olika ansiktsdrag platser, som definierar en punkt i en högdimensionell "ansikte utrymme". Vi söker sedan i ansiktet utrymme för en närliggande punkt med en högre förutsagd attraktivitet betyg. När en sådan punkt hittats, motsvarande ansiktsavstånd är inbäddade i planet och fungerar som ett mål för att definiera ett 2D warpfält som kartlägger de ursprungliga ansiktsdragen till deras justerade platser. Effektiviteten hos vår teknik validerades experimentellt genom oberoende ratingexperiment, vilket tyder på att den verkligen kan öka ansiktsattraktionen hos de flesta porträtt som vi har experimenterat med.
i) Ref presenterade en metod för att öka ansiktsattraktionen genom att undersöka ett antal träningsansikten.
Data-driven enhancement of facial attractiveness
{'venue': "SIGGRAPH '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}