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為對特定對象的個性化審美偏好進行預(yù)測，將機器學(xué)習與深度學(xué)習相結(jié)合，提出融合共識性與主觀性偏好信息的個性化人臉吸引力評估方法。從數(shù)據(jù)集中收集群體評分形成共識性信息，構(gòu)建個人評分預(yù)測模型以反映主觀性信息。結(jié)合這2種信息并發(fā)揮共識性信息的普遍性優(yōu)勢以及主觀性信息的獨特性，從而構(gòu)建個性化人臉吸引力預(yù)測模型。在公開的 SCUT-FBP和 Facescrub數(shù)據(jù)集上進行實驗，結(jié)果表明，該方法的 Pearson相關(guān)系數(shù)高達0.90，殘差值低至0.25。
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