结合局部二值模式和卷积神经网络的人脸美丽预测

卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)用于人脸美丽预测,能学习到深层次的特征表达,但提取的是全局特征,忽略了人脸的局部信息,因此,泛化能力不强。为此,本文提出一种结合局部二值模式(Local binary pattern,LBP)和卷积神经网络的人脸美丽预测算法。首先,利用数据增强技术扩大数据库规模;其次,将LBP纹理图像和原始灰度图像进行通道融合;再采用1×1卷积操作进行通道特征图的线性组合,从而实现网络跨通道的信息整合,提升人脸美丽预测精度。基于大规模亚洲女性人脸美丽数据库(Large Scale Asian Fe-male Beauty Database,LSAFBD)的实验结果表明,该算法在分类和回归预测中均取得了较好效果,优于其他模型的人脸美丽预测算法;表明在卷积神经网络中加入纹理图像能有效提升人脸美丽预测精度。