基于半监督回归学习的人脸几何美丽分数

• 作者: 孙明明 戴礼青 金忠
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸美学 人脸几何特征 几何美丽分数 流形学习 半监督回归
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 209-211,219
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.03.049

摘要

基于人脸美学的迅速发展，对人脸的几何特征定义、几何特征规范化以及几何特征对判断人脸美与否的贡献进行研究。首先定义人脸几何美丽分数函数，然后将流形学习与半监督学习相结合，用流形上的半监督回归方法学习人脸几何美丽分数。为了突出几何特征，还验证了人脸表情与几何美丽分数之间的关系。与 K 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、C4．5决策树分类方法相比，通过实验验证，证明了所提方法的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金忠	南京理工大学计算机科学与工程学院	72	1142	17.0	31.0
2	孙明明	南京理工大学计算机科学与工程学院	7	67	4.0	7.0
3	戴礼青	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0