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本研究中面部特征迁移的架构与Stargan:多域图像到图像翻译的统一生成对手网络中的架构一致。

4实验

表2:在Beauty 799数据集上测试的重要特征。

图10kus数据集中的相关性分析，包括女性分类下的子类、男性分类下的子类和整个数据集。

表3:在组合数据集中测试的重要特征。

图7:用户研究结果验证了本文的假设和相关分析。

5分析和判断

5.3美丽的女性特征

我们不仅可以通过统计得到美的客观定义，还可以发现女性化被认为比男性化更有吸引力。从心理学角度来看，有大量证据表明，女性特征增加了不同文化中男性和女性面孔的吸引力。浓妆、口红等特征通常被认为是女性的特征。因此，从我们的统计结果和心理学来看，这些属性对吸引力有积极的影响。另外，还有一个性别属性叫男。从我们的深度模型来看，这个预测在CelebA中是令人信服的(95%的准确性)。然而，我们发现了一个有趣的结果。在模型结果中，来自美容799数据库的一些女性图像被估计为男性，这表明这些女性具有一些男性特征(男性倾向)，并且她们不被认为是有吸引力的。另外，根据相关性分析，这种阳刚属性会降低吸引力。这个例子从反面证明了女人味可以增加吸引力。

5.4不一致和一致的定义

如前所述，这两个数据集有一些本质上的区别。所以定义结果有些不一致。我们发现美国成年人更喜欢黑发金发，这和美颜799的结果相反。这种现象可能是环境影响造成的，不同文化背景的人对发色和体型的喜好也可能不同。除了数据库之间的不一致，我们还发现黑发浓眉是有魅力的男性特征，而女性不是。黑发浓眉对女性的美丽有负面影响。另一个不一致的是金发对男女美的影响。金发对女性来说是一个有吸引力的特征，但对男性来说不是。

虽然在[21，41]中有一些不一致的地方，但是在美的定义上有一些相似之处。表3总结了在美国发挥积极或消极作用的两个相对较大的数据集的一致特征。比如浓妆、高鼻梁、口红等特征会增强吸引力。反之，大鼻子、阳刚(指女性)、微张的嘴唇会对吸引力产生负面影响。

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