深度自编码器用于人脸美丽吸引力预测的研究

来源 :五邑大学学报(自然科学版) | 被引量 : 10次 | 上传用户：gmn10021

【摘要】

：

为了挖掘人脸美丽的内在本质,本文提出了基于深度自编码器的人脸美丽吸引力预测模型:首先利用大量无标签人脸图像数据对深度自编码器进行预训练,然后结合Polak-RibierePolyak共轭梯度反向传播算法对深度自编码器的权值进行微调,从而建立深度自编码器的人脸美丽特征提取模型.最后经过支持向量机(SVM)分类器对人脸图像进行美丽预测.实验结果显示SVM分类器预测的平均识别率为77.3%,表明深度自编

【作者】

：

李远豪甘俊英

【机构】

：

五邑大学信息工程学院

【出处】

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五邑大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

人脸美丽吸引力预测模型深度自编码器 facial beauty attractiveness prediction models Deep Autoence

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61072127,61372193,61070167）, 广东省自然科学基金资助项目（S2013010013311,10152902001000002,S2011010001085,S2011040004211）, 广东省高等学校高层次人才项目（粤教师函[2010]79号）

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