人工智能类科研课题｜基于欧式空间距离的人脸颜值评估方法

MS基于欧式空间距离的人脸颜值评估方法

项目分类：人工智能｜数学｜数据科学

课题背景01Project Background

在现代社会，个体的外貌特征已成为衡量社会经济趋势的一个指标，这引发了广泛的社会讨论。一个值得深入探讨的问题是：我们是否能够开发出一种算法，以量化并客观评估个体的外貌吸引力？

在我们可以建立一个颜值的数学标准的前提下，我们可以通过量化人脸特征来实现这一 点。一旦识别出人脸的多个特征，我们就可以利用欧几里得距离来衡量“标准颜值”与“个 体颜值”之间的差异。这种数学模型使得我们 能够为任何给定的人脸分配一个颜值分数。

本研究项目专注于以下几个研究领域：应用数学模型对面部特征进行建模、使用欧几里得空间距离来评估不同个体之间的相似性、基础 Python 编程与仿真实验。该项目应用场景包括图像算法、人脸识别等。

深度学习图像特征提取是指利用深度神经网络自动学习图像数据的高级特征表示， 以便于进行图像识别、分类等后续任务。一个常见的特征提取模型是卷积神经网 络（CNN），其核心公式为：

其中，f(x) 表示特征提取的结果，wi 是卷积核的权重，x 是输入图像的局部区域，b 是偏置项，∗ 表示卷积操作，σ 是激活函数，如 ReLU 等。

项目目标02Project objective

（1）深入理解深度学习基本理论和常见模型。

在图像处理领域，常见的深度学习图像算法包括：卷积神经网络（CNN）、循环神 经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

深度学习的基本原理是通过多层神经网络自 动学习数据的复杂表示和抽象，从而实现对 数据的高效识别和分类。核心公式是反向传 播算法中的权重更新规则：

其中，∆w 表示权重的更新量，η 是学习率， ∂L ∂w 是损失函数 L 相对于权重 w 的梯度。

（2）对人脸图像进行数学建模与仿真并完成报告。

项目收获04Project Harvests

本项目在数学、编程和专业写作方面提供了多项技能提升。

• 巩固学科知识点数学–几何–函数论 数据科学-参数优化

研究欧几里得距离是衡量两点在欧几里得空间中 的直线距离，它是最常用的距离度量之一。其 公式为：

其中，d(x, y) 表示点 x 和点 y 之间的距离，xi 和 yi 分别是这两个点在第 i 维的坐标。

• 深度参与编程实践使用专业编程语言实现深度学习模型

• 掌握 LaTex 写作学习掌握国际通用的科技写作软件 LaTex

项目成果05Project achievements

项目成果丰富，包括实物、数据、论文、专利等，不仅能帮助挖掘兴趣特长、选择适合自己的专业，成果对申请国际名校还有加分作用。

□ 项目总结 □ 技术报告

□ 仿真代码 □ 小论文

□ 求解器 □ 实物模型

□ 协助发表相关论文、申请软件专利

更多课题列表（部分）

历史学生案例06Examples

F同学

成都石*国际部｜牛津大学机械工程专业

因为小学有参加过机器人竞赛的经历，而且也计划后期就读机械工程的方向。所以跟老师商议后，决定开展水下机器人水下机器人的科研项目对，这段经历不仅让我更直观的了解了工程学相关的知识，也可以说是我拿到牛津offer最直接的助力。

X同学

成都*德国际部｜德州农工大学

我进行科研项目不仅仅是因为物理ee要求学生进行自主实验，更因为我对我的项目（空气动力学）抱有极大的兴趣。

很早之前我就有过想要做飞行器简易研究的想法，但是苦于缺乏机会，而ee给了我一个完美的时机。在我做科研的过程中，学到新的物理学知识是必然的，然而我认为更重要的是动手能力。

因为我计划后期继续在工程方面发展，科研项目让我有机会自己动手设计，制作，组装和运行我的项目。