BeautyNet: Joint Multiscale CNN and Transfer Learning Method for Unconstrained Facial Beauty Prediction
المؤلفون المشاركون
Zhai, Yikui
Cao, He
Deng, Wenbo
Gan, Junying
Piuri, Vincenzo
Zeng, Junying
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Because of the lack of discriminative face representations and scarcity of labeled training data, facial beauty prediction (FBP), which aims at assessing facial attractiveness automatically, has become a challenging pattern recognition problem.
Inspired by recent promising work on fine-grained image classification using the multiscale architecture to extend the diversity of deep features, BeautyNet for unconstrained facial beauty prediction is proposed in this paper.
Firstly, a multiscale network is adopted to improve the discriminative of face features.
Secondly, to alleviate the computational burden of the multiscale architecture, MFM (max-feature-map) is utilized as an activation function which can not only lighten the network and speed network convergence but also benefit the performance.
Finally, transfer learning strategy is introduced here to mitigate the overfitting phenomenon which is caused by the scarcity of labeled facial beauty samples and improves the proposed BeautyNet’s performance.
Extensive experiments performed on LSFBD demonstrate that the proposed scheme outperforms the state-of-the-art methods, which can achieve 67.48% classification accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhai, Yikui& Cao, He& Deng, Wenbo& Gan, Junying& Piuri, Vincenzo& Zeng, Junying. 2019. BeautyNet: Joint Multiscale CNN and Transfer Learning Method for Unconstrained Facial Beauty Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129350
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhai, Yikui…[et al.]. BeautyNet: Joint Multiscale CNN and Transfer Learning Method for Unconstrained Facial Beauty Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129350
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhai, Yikui& Cao, He& Deng, Wenbo& Gan, Junying& Piuri, Vincenzo& Zeng, Junying. BeautyNet: Joint Multiscale CNN and Transfer Learning Method for Unconstrained Facial Beauty Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129350
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129350
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر