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す。本論文では、顔認識タスクで事前学習されたモデルから豊富な深層特徴を転移し、その特徴をベイズリッジ回帰アルゴリズムに投入することで、顔の美しさ予測を行う手法を提案する。我々は、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活用する。シンプルでありながら効果的な特徴統合戦略を採用することで、本手法はSCUT-FBPデータセットおよびECCV HotOrNotデータセットにおいて、より優れたまたは同等の性能を達成した。実験結果から、提案手法の有効性が確認されるとともに、顔の美しさ認識の内部的な解釈可能性についても明らかになった。