[发明专利]一种基于双重标签分布的轻量化人脸美学预测方法在审
| 申请号： | 202210353950.7 | 申请日： | 2022-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN114898424A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 刘姝;黄恩泉;许焱;王科选 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙正务联合知识产权代理事务所(普通合伙) 43252 | 代理人： | 郑隽 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双重标签分布的轻量化人脸美学预测方法，包括：获取人脸图片，对每张人脸图片进行预处理，将预处理后的人脸图片划分为训练集和测试集；对训练集中的每张人脸图片构建其对应的双重标签分布；所述双重标签分布包括吸引力分布和评分分布；将训练集中的人脸图片和其所对应的吸引力分布输入至轻量化卷积神经网络中，通过联合学习模块进行优化训练，得到优化后的人脸美学预测网络模型；将需要预测的人脸图片输入至优化后的人脸美学预测网络模型中，输出预测的吸引力分布，根据预测的吸引力分布得到预测的人脸图片的美丽分数。该方法提出了双重标签分布，同时进行轻量化设计，使预测性能优越、预测效率和速度都大幅提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 标签 分布 量化 美学 预测 方法 | ||
【主权项】：
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