SCUT-FBP数据库，用于caffe图像训练 人脸检测、人脸识别、颜值评测

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