【摘 要】
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在个性化的人脸吸引力的研究中,由于特征缺失和对于大众审美的影响因素考虑不足,导致预测个人偏好无法到达很高的预测精度。为了提高预测精度,提出了一个基于特征级和决策级
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771340,61302127,61403278);中国博士后科学基金资助项目(2015M570228);天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC16600);天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC42300);天津市高等学校创新团队培养计划项目(TD13-5032)~~
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在个性化的人脸吸引力的研究中,由于特征缺失和对于大众审美的影响因素考虑不足,导致预测个人偏好无法到达很高的预测精度。为了提高预测精度,提出了一个基于特征级和决策级信息融合的个性化人脸吸引力预测框架。首先,将代表不同人脸美丽特征的客观特性融合到一起,利用特征选择算法挑选出具有代表性的人脸吸引力特征,并利用不同的信息融合策略将人脸局部、全局特征融合起来;然后,将传统的人脸特征与通过深度网络自动提取的特征融合起来。同时,提出多种融合策略进行对比,将代表着大众审美偏好的评分信息与代表个人偏好的个性化评分信息进行决
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