人脸美化随笔1——研究方向总结

照片总是需要修的，那么多种模型和算法各有各的优势，但仔细一想还是一团浆糊，按照理科生分类的思想，索性写个总结吧。

现在手机里的美颜相机、修图软件数量超多的。但是设计嘛审美嘛，因人而异，各有各的观点，所以总有提升空间，这也是当时姐我没有选设计的原因，每个人都能对你的作品指(zhi)点(shou)一(hua)二(jiao)，特别是在我知道自己审美不咋地的情况下就更难过了，超佩服搞设计类的大神，言归正传，下面我们就来跟随这篇文章分析一下人脸美化发展成神马样子了，还有神马发展空间呢~

参考文章：

LAURENTINI Aldo, BOTTINO Andrea. Computer analysis of face beauty: A survey[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2014, 125(2011):658-669.

1. Face analysis problem

2. Beauty in human science and medicine

3. Applications of machine beauty analysis

4. Face feature extraction and the face space paradigm

5. Computer-based beauty analysis

6. Results obtained and open areas of research

1. 有关人脸的问题

人脸识别（一般来说对于很美或者很丑的脸识别率会更高），人脸验证，人脸吸引力评分，人脸美化，估计年龄，人脸老化，分析人脸表情

2. 人脸美丽密码

黄金比例，马夸特模型

头骨（软组织）

人类对于人脸的感知：人们对于美的认识超越种族，当人们看到美和丑的事物大脑会有不同的活动，婴儿会被美丽的面孔吸引

3. 人脸美化用处

化妆，选发型，美容整形

4. 面部特征提取范式

整体自动提取，局部（根据先验知识提取最有用的特征）

5. 人脸美化方法

形状和纹理，3Dor2D，对称和平均，对美丽的预测（打分机制），化妆

6. 结果和发展空间

分析人脸局部吸引力

美丽面孔数据库

建立标准的美丽评分机制

流形学习

考虑表情对面部吸引力的影响

研究动态美

笔记一向简洁，只为留有更多想象空间~（并不，只是懒

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