초록
특징 추출은 컴퓨터 비전 작업에서 중요한 역할을 합니다. 본 논문에서는 얼굴 인증 작업에 사전 학습된 모델로부터 풍부한 딥 특성을 전달하고, 이 특성을 베이지안 릿지 회귀 알고리즘에 입력하여 얼굴 미용 예측을 수행하는 방법을 제안합니다. 우리는 스택된 계층에서 더 추상적인 특성을 추출하는 딥 신경망을 활용하였습니다. 간단하지만 효과적인 특성 융합 전략을 통해 제안된 방법은 SCUT-FBP 데이터셋과 ECCV HotOrNot 데이터셋에서 개선되거나 유사한 성능을 달성하였습니다. 실험 결과는 제안된 방법의 유효성을 입증하며, 얼굴 미용 인식의 내재적 해석 가능성을 명확히 하였습니다.