超越表情的感知：可爱度

随着互联网文化的发展，可爱已成为一个流行的概念。许多人好奇是什么因素使一个人看起来可爱。然而，很少有研究回答这个有趣的问题。在这项工作中，我们构建了一个带有全面标注可爱度分数和面部属性的个人图像数据集，以深入调查这个高层概念。基于该数据集，通过自动属性挖掘过程，我们发现了决定一个人可爱度的几个关键属性。我们还开发了一种新颖的连续潜在支持向量机(C-LSVM)方法来仅给定其图像预测一个人的可爱度分数。大量评估验证了所提方法用于可爱度预测的有效性。