基于個(gè)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。“什么是美?怎樣變美？”一直是美學(xué)研究者們探討的話題。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的蓬勃發(fā)展，用機(jī)器來評價(jià)人臉美麗程度已經(jīng)成為可能。在此基礎(chǔ)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(gè)平均的美化結(jié)果，不能很好地適應(yīng)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(gè)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(chǔ)上，對個(gè)性審美做了進(jìn)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(nèi)容，包括人臉數(shù)據(jù)庫的采集，人工評分，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，用于做美麗評價(jià)學(xué)習(xí)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(gòu)建了一個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫，并對其進(jìn)行了人工評分。為了獲取更準(zhǔn)確的人臉特征，本文還提出了一種更高精度的人臉關(guān)鍵點(diǎn)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(gè)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(yīng)了共性審美，稀疏則對應(yīng)了個(gè)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(gè)低秩部分，第一個(gè)低秩矩陣對應(yīng)共性審美，而第二個(gè)低秩矩陣中所有行的某個(gè)線性組合對應(yīng)了個(gè)性審美。與現(xiàn)有方法在皮爾森相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)的對比中，得出審美需要考慮個(gè)性審美的結(jié)論。
　　最后，本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于共性與個(gè)性的人臉實(shí)時(shí)美化系統(tǒng)，用戶可以在本文學(xué)習(xí)出的共性與個(gè)性審美基的基礎(chǔ)上，自由組合出自己滿意