通过深度人脸特征理解美
计算机视觉与模式识别
2019-04-18 v2
摘要
美的概念被哲学家和心理学家争论了数个世纪，但大多数定义是主观且形而上学的，缺乏准确性、通用性和可扩展性。在本文中，我们提出了一种基于大数据挖掘面部属性之美学语义的新研究，试图以定量方式客观构建美的描述。我们首先部署深度卷积神经网络（CNN）提取面部属性，然后考察这些特征与两个带有美评分的大规模数据集上吸引力之间的相关性。我们不仅通过统计显著性检验发现了得到验证的美之秘密，我们的发现也与现有心理学研究完美吻合，例如小鼻子、高颧骨和女性化有助于吸引力。我们进一步通过生成对抗网络（GAN）将这些高层表示映射到原始图像。合成后的美颜增强在视觉上引人注目，并通过 10,000 个数据点的用户调查在统计上得到令人信服的验证。
引用
@article{arxiv.1902.05380,
title = {Understanding Beauty via Deep Facial Features},
author = {Xudong Liu and Tao Li and Hao Peng and Iris Chuoying Ouyang and Taehwan Kim and Ruizhe Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.05380},
year = {2019}
}