beauty_vision
识别人脸吸引力( [1])
概述
[1]包含500个样本(图像),对于每个图像,其度量值在(1,5)范围内,用于评估亚洲女性面部的美感。
支持向量回归(SVR)在不同功能的基础上进行了训练(在某些情况下,由PCA预测具有50个组件)。 据报道[5],有5个独立的10倍交叉验证测试的平均Pearson相关性(PC)。
在所有实验中,首先将图像调整为(224,294),然后进行中心裁切(224,224)。
结果
模型
代码
平均PC进行5次测试
组合功能+ PCA + SVR [1]
--
0.6433
卷积网[1]
--
0.8187
16个随机滤波器+ PCA50 + rbf SVR
[beauty_baseline_random](beauty_baseline_random.py)
0.642
16个随机滤波器+线性SVR
[bea
2021-11-02 19:30:50
119KB
Python
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