【摘 要】
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目的:准确方便地进行脸部皮肤质量评价。方法:基于改进的BP神经网络算法,建立脸部皮肤图像质量评价模型,使模型不断学习训练样本中存在的内在模式,训练成功后即可通过各项皮肤指标的输入,输出评价结果。结果:采用23组样本进行实验,评价准确度达95%。结论:该网络模型有较高的评价精度,较低的误差率,具备实用价值。
【基金项目】
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广东省科技计划基金（20078031302003）
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目的:准确方便地进行脸部皮肤质量评价。方法:基于改进的BP神经网络算法,建立脸部皮肤图像质量评价模型,使模型不断学习训练样本中存在的内在模式,训练成功后即可通过各项皮肤指标的输入,输出评价结果。结果:采用23组样本进行实验,评价准确度达95%。结论:该网络模型有较高的评价精度,较低的误差率,具备实用价值。
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