基于機器學(xué)習(xí)的人臉美感分析研究的開題報告

基于機器學(xué)習(xí)的人臉美感分析研究的開題報告一、研究背景與意義近年來，人們對個人形象的重視程度逐漸提升，其中對于人臉美感的追求成為了一個趨勢。然而，“美”是一個主觀的概念，不同人的審美標(biāo)準(zhǔn)存在差異。因此，如何客觀地評價一個人臉的美感成為了一個難題。目前，人們常常通過經(jīng)驗或者口感來進行人臉美感的評價，并不能客觀、全面地評價人臉美感。機器學(xué)習(xí)作為一種自適應(yīng)的學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域。通過對大量已有的美感評價標(biāo)準(zhǔn)進行學(xué)習(xí)，我們可以利用機器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建一個客觀、全面的人臉美感評價系統(tǒng)，幫助人們更好地評價人臉美感。二、研究目的與內(nèi)容本研究的目的是：基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，開展對人臉美感的客觀評價研究。通過構(gòu)建針對人臉美感評價的機器學(xué)習(xí)模型，并進行實驗驗證，將這一客觀化的人臉美感評價方法推廣到普通人們的生活中，提高人們的審美水平及觀察力，同時也為相關(guān)行業(yè)（如美容、影視、廣告等）提供輔助決策的科學(xué)依據(jù)。本研究的具體內(nèi)容包括：1.搜集數(shù)據(jù)資源：收集現(xiàn)有的人臉美感評價標(biāo)準(zhǔn)體系和數(shù)據(jù)資源。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，主要包括數(shù)據(jù)清洗和特征提取。3.特征工程：對采集的數(shù)據(jù)進行特征分析和工程，提煉人臉美感評價的個體特點。4.機器學(xué)習(xí)建模：采用主流機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等）進行建模和訓(xùn)練，得到一個針對人臉美感評價的高精度預(yù)測模型。5.模型應(yīng)用與驗證：在大量的實驗數(shù)據(jù)集上進行模型的應(yīng)用和驗證，比較模型的效果與人類主觀評價的結(jié)果，進一步優(yōu)化模型。三、研究工作計劃研究階段|工作計劃-|-第一階段：文獻綜述|對人臉美感評價標(biāo)準(zhǔn)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)文獻進行綜述第二階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理|數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗和特征提取工作第三階段：特征工程|對數(shù)據(jù)進行特征選擇和特征工程第四階段：機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計|采用主流機器學(xué)習(xí)算法進行模型建立和訓(xùn)練第五階段：模型應(yīng)用與優(yōu)化|在實驗數(shù)據(jù)集上進行模型的應(yīng)用和驗證，進行模型的優(yōu)化第六階段：論文撰寫|撰寫開題報告、中期報告和畢業(yè)論文四、預(yù)期研究成果通過本研究，預(yù)期獲得以下成果：1.構(gòu)建一個針對人臉美感評價的機器學(xué)習(xí)模型，能夠客觀、全面地對人臉美感進行評價。2.得到的人臉美感評價標(biāo)準(zhǔn)能夠揭示不同文化、不同地域、不同人類群體的審美差異，為相關(guān)行業(yè)（如美容、影視、廣告等）提供科學(xué)依據(jù)。3.提高普通人們的審美水平及觀察力，幫助人們更好地欣賞人臉之美，提高生活的品質(zhì)。五、參考文獻[1]ZhouY,GaoL,LeAQ,etal.TowardsAutomaticFacialBeautyDetectionwithDeepLearning[C]//Pacific-RimConferenceonMultimedia.Springer,Cham,2015:396-406.[2]WangL,WangK,LuH,etal.Evaluatingthefacialattractivenessofwomenwithfertilityproblems[J].HumanFertility,2018,21(3):206-211.[3]GangW.FacialAnalytics:TurningaCameraintoaFacialBeautyMeter[C]//Proceedingsofthe2016ACMSIGPLANInternationalSymposiumonHaskell.ACM,2016:19-21.[4]HuangL,GuoY,HuY,etal.ADeepLearningApproachtoBeautifulWomanClassification[C]//2017IEEEInternationalConferenceonComputerVisionWorkshops(ICCVW)