从古至今,人类从未停止过对美的追求。“什么是美？怎样变美?”一直是美学研究者们探讨的话题。随着计算机图像处理技术的蓬勃发展,用机器来评价人脸美丽程度已经成为可能。在此基础上,研究者们又提出了大量人脸美化算法。然而现有人脸美化算法只能返回一个平均的美化结果,不能很好地适应不同人的审美需求。即现有人脸美化算法只考虑了审美的共性部分,缺乏对个性审美的部分的考虑。本文在现有基于共性审美的人脸几何美化算法基础上,对个性审美做了进一步研究。本文主要工作如下：首先,介绍了现有人脸美化算法涉及到的内容,包括人脸数据库的采集,人工评分,人脸关键点定位,用于做美丽评价学习的支持向量回归算法,人脸变形,以及美丽提升算法等。本文在此构建了一个人脸数据库,并对其进行了人工评分。为了获取更准确的人脸特征,本文还提出了一种更高精度的人脸关键点定位算法。接着,分析了现有人脸美化算法的不足之处,创造性地提出两种基于共性与个性的人脸美化模型提取算法。第一种采用了低秩与稀疏的矩阵分解思想,将评分矩阵分解成低秩和稀疏两部分,低秩对应了共性审美,稀疏则对应了个性审美。第二种采用了推荐算法的思想,将评分矩阵分解成两个低秩部分,第一个低秩矩阵对应共性审美,而第二个低秩矩阵中所有行的某个线性组合对应了个性审美。与现有方法在皮尔森相关系数标准的对比中、得出审美需要考虑个性审美的结论。最后,本文实现了一个基于共性与个性的人脸实时美化系统,用户可以在本文学习出的共性与个性审美基的基础上,自由组合出自己满意的美化结果。人脸几何美化的应用前景十分广阔。在智能手机十分普及的当今,很多人喜欢自拍,并晒到微信朋友圈中,对图像加以美化,可以吸引更多人的关注。图像的人脸几何美化对应于实际生活中的整容,在整容前使用人脸几何美化技术,可以提供给整容医生以及整容者做参考。在动画或者游戏人物的制作中,人脸几何美化也能给制作者提供辅助参考的作用。