【摘 要】
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针对目前人脸美丽预测算法难于同时满足实时性、鲁棒性、准确性的现状,本文提出一种轻量级的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）.首先,利用图像预处理来提高模型
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针对目前人脸美丽预测算法难于同时满足实时性、鲁棒性、准确性的现状,本文提出一种轻量级的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）.首先,利用图像预处理来提高模型的鲁棒性.其次,通过减少网络层数和减小输入图像尺寸来提高模型的实时性,并通过优化网络结构和增加卷积核数来增强模型的学习能力.最后,提出大规模数据微调训练方法来进一步提高模型的预测准确性.实验结果表明,本文方法在SCUT-FBP数据库中获得0.887 6的相关度,对单张144？144的输入图像预测时间为185.8
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