基于面部结构特征和皮肤纹理特征的人脸吸引力分析与研究

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 研究现状与相关工作

1.2.1 人脸吸引力的研究现状

1.2.2 皮肤纹理特征的研究现状

1.3 论文主要内容

1.4 论文各章节安排

第二章 人脸吸引力的相关理论与评价方法

2.1 传统的人脸吸引力分析与研究

2.1.1 近古典规则与黄金比例

2.1.2 三庭五眼与四高三低

2.1.3 平均脸和对称性假说

2.2 人脸吸引力评价预测的机器学习方法

2.2.1 线性回归

2.2.2 高斯过程回归

2.2.3 支持向量机回归

2.2.4 K近邻回归

2.3 人脸吸引力预测性能评价指标

2.3.1 Pearson相关系数

2.3.2 平均绝对误差

2.3.3 均方根误差

2.4 本章小结

第三章 基于皮肤纹理特征的人脸吸引力研究

3.1 原始的局部二值模式（LBP）算子

3.2 局部二值模式(LBP)的扩展算法

3.2.1 多尺度LBP算法

3.2.2 旋转不变LBP算法

3.2.3 均匀模式

3.3 基于分块加权的LBP 直方图匹配算法

3.3.1 分块LBP直方图匹配算法

3.3.2 分块自适应加权LBP直方图匹配算法

3.4 本章小结

第四章结合面部结构特征与皮肤纹理特征的人脸吸引力预测

4.1 面部结构特征

4.1.1 人脸轮廓特征

4.1.2 几何特征

4.1.3 特征选择算法

4.2 自建人脸图像数据库

4.2.1 自采集学生人脸图像数据库

4.2.2 中老年人脸图像数据库

4.3 人脸吸引力评价预测实验结果与分析

4.3.1 基于面部结构特征的人脸吸引力预测

4.3.2 基于特征选择的人脸吸引力预测

4.3.3 基于皮肤纹理特征的人脸吸引力预测

4.3.4 基于分数融合的人脸吸引力预测

4.4 本章小结

总结与展望

工作总结

工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的科研成果

致谢