文件名称：面部吸引力分析
文件大小：1.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 14:25:50
python machine-learning scikit-learn regression facial-landmarks
面部吸引力预测 这是使用地标特征和gabor过滤器预测面部吸引力的存储库。 从以下获得的功能： 面部距离 面部比例 伽柏滤波器 如何运行： 首先必须通过运行generate_features.py生成所有功能 然后，您可以通过运行train.py来训练自己的模型 您可以通过运行demo.py对单个图像进行测试（在开头给出路径） 所需的库：Dlib，OpenCV，numpy，scipy，sklearn，imutils 验证结果： 演示： 请参阅下载整个数据集。
【文件预览】：
facial-attractiveness-analysis-master
----label()
--------labels.txt(3KB)
----Readme.md(863B)
----imgs()
--------demo-test.png(132KB)
--------results.png(76KB)
--------.DS_Store(6KB)
----scripts()
--------train.py(2KB)
--------generate_features.py(3KB)
--------gabor_features.py(1KB)
--------demo.py(2KB)
--------landmark_features.py(2KB)
----.DS_Store(6KB)
----data()
--------SCUT-FBP-1.jpg(314KB)
--------SCUT-FBP-3.jpg(351KB)
--------SCUT-FBP-2.jpg(400KB)