基于深度自学习与超完备稀疏表示的人脸美丽研究

项目名称： 基于深度自学习与超完备稀疏表示的人脸美丽研究

项目编号： No.61372193

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 甘俊英

作者单位： 五邑大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 人脸美丽的智能研究是关于人类认知本质与规律研究的前沿课题，涉及认知心理学、美容医学、哲学、图像处理、人工智能与机器学习等多个交叉学科领域。本项目旨在通过深度自学习方法对人脸美丽特征进行深度提取，获得更形象、更具结构性的高级特征，实现人脸美丽吸引力的精确预测；并从局部与全局特征出发，研究表征人脸美丽吸引力的特征信息，挖掘局部吸引力与全局吸引力的相关准则，揭示人脸美丽本质，为人脸美丽密码给出科学、客观与量化的描述；同时，利用超完备稀疏表示对人脸图像进行美化，达到修饰美、创造美的目的。深度自学习方法结合超完备稀疏表示，与传统人脸美丽研究相比，无需人工标注人脸特征点，避免了主观因素的影响，能更好地揭示美丽的本质规律，进而推动人脸美丽研究这一跨学科领域的长足发展；其研究成果将在数字娱乐、医学整容等应用领域产生极大的社会经济效益。

中文关键词： 人脸美丽预测；深度自学习；卷积深度信念网络；自学习；超完备稀疏表示

英文摘要： Facial beauty intelligence research is a forefront topic on human cognitive essence and law, concerned with multiple interdisciplinary fields about psychology, cosmetic medicine, philosophy, image processing, artificial intelligence and machine learning,

英文关键词： Facial beauty prediction；Deep self-learning；CDBN；Self-learning；overcomplete Sparse representation