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公开(公告)号：CN102254180B
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201110177113.5
申请日：2011-06-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于几何特征的人脸美感分析方法，通过基于组合策略的局部几何特征进行组合描述，并采用基于记忆的动态加权核密度估计(MDKDE)构建弱分类器，利用Adaboost集成学习机制实现特征的有效集成，得到人脸美感精确类别。与以往基于几何特征的人脸美感分析技术不同的是，本发明从欧氏距离、斜率和面积等多角度选取描述人脸美感的局部几何特征，构成人脸美感的单一描述，并由局部几何特征描述进行组合得到组合特征描述，并采用MDKDE构建Adaboost集成学习的弱分类器，对任意输入的人脸图像获得了较好的分类结果。
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公开(公告)号：CN102254180A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110177113.5
申请日：2011-06-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于几何特征的人脸美感分析方法，通过基于组合策略的局部几何特征进行组合描述，并采用基于记忆的动态加权核密度估计(MDKDE)构建弱分类器，利用Adaboost集成学习机制实现特征的有效集成，得到人脸美感精确类别。与以往基于几何特征的人脸美感分析技术不同的是，本发明从欧氏距离、斜率和面积等多角度选取描述人脸美感的局部几何特征，构成人脸美感的单一描述，并由局部几何特征描述进行组合得到组合特征描述，并采用MDKDE构建Adaboost集成学习的弱分类器，对任意输入的人脸图像获得了较好的分类结果。
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