基于黄金比例的非监督人脸美貌度自动评价

"非监督人脸美貌度评价* (2012年)" 本文是2012年发表的一篇关于工程技术的论文，主要探讨了如何利用计算机视觉技术进行非监督的人脸美貌度自动评价。该研究旨在解决现有方法计算复杂度高的问题，并依据美学中的黄金比例原理来评估人脸的美观程度。 在论文中，作者首先提出了一个关键概念，即人脸的美学标准基于黄金比例和面部的三分之一原则。黄金比例是一种普遍认为具有美学价值的比例关系，大约为1:1.618，而面部的三分之一原则则指的是人的面部特征如眼睛、鼻子和嘴巴的位置通常分布在脸部宽度的三分之一处，这被认为是一种美的表现。 为了实现非监督的美貌度评价，研究者利用了类似Haar的特征来定位人脸区域。Haar特征是一种在计算机视觉中常用的边缘和形状检测工具，它能够有效地识别图像中的物体边缘，特别是人脸的轮廓。接着，他们提取了人脸面部的相关特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置，并确定这些特征相对于整个脸部的位置。此外，通过分析肤色的聚类特性，确定了人脸的边界，这有助于更准确地分离出人脸区域。 论文的核心在于如何评价人脸的美观程度。研究人员注意到，人脸不同特征之间的比例和评分权重对于整体美感有着显著影响。他们计算了提取出的面部特征比例与美学理想比例之间的差异度，并赋予每个比例不同的权重。通过这种方法，可以量化这些差异，从而给出一个综合的美貌度评分。这种方法无需预先训练的数据集，因此被称为非监督学习。 实验结果表明，这种方法是有效且可行的，能够客观地对人脸的美貌度进行自动评价。这不仅降低了计算复杂性，而且提供了一种基于数学模型的美感评价标准，有助于未来在人像处理、美容咨询、虚拟试妆等领域应用。 这篇论文提出了一个新颖的、基于图像的非监督方法来评价人脸的美观程度，利用了黄金比例和面部三分之一规则，结合Haar特征和肤色聚类来定位和分析人脸特征。这一工作为计算机视觉在美学领域的应用提供了新的视角和工具，对于理解人类面部吸引力的计算模型以及开发相关应用具有重要意义。