要約
特徴抽出はコンピュータビジョンのタスクにおいて重要な役割を果たしています。本論文では、顔認証タスクで事前学習されたモデルから豊かな深層特徴を転送し、それらの特徴をベイジアンリッジ回帰アルゴリズムに投入して顔の美しさを予測する方法を提案します。私たちは、積み重ねられた層からより抽象的な特徴を抽出する深層ニューラルネットワークを利用します。単純だが効果的な特徴融合戦略を通じて、当手法はSCUT-FBPデータセットおよびECCV HotOrNotデータセットにおいて改善または同等の性能を達成しました。実験結果は、提案手法の有効性を示すとともに、顔の美しさ認識の内部解釈可能性を明確にしています。