【摘 要】
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针对目前面部美化已被广泛研究,然而缺乏有效美化图像质量评价方法限制美化技术进一步发展问题,提出一种面部美化图像质量的无参考评价方法。该方法结合面部美感的认知与感知
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771473);江苏省自然科学基金（BK20181354）
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针对目前面部美化已被广泛研究,然而缺乏有效美化图像质量评价方法限制美化技术进一步发展问题,提出一种面部美化图像质量的无参考评价方法。该方法结合面部美感的认知与感知和面部美化技术以挖掘美化图像的质量表示,首先构建面部美化数据库,将面部图像分解为皮肤、眼睛和嘴巴三种区域,然后从肤色、光滑度,光照、灰度差和清晰度等五个方面提取面部美学特征,最后用支持向量回归(SVR)训练面部美化质量模型并预测美化图像的质量。实验结果表明,所提方法在构建的数据库上Pearson线性相关系数和Spearman等级系数分别达到0.9205和0.9009,优于现有BIQI、NIQE图像质量评价方法。
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