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摘要:
目前机器学习算法已经能够很好地理解单张人脸图像,但是探究多个主体之间的关系仍然是计算机视觉领域的一大挑战。父母-孩子关系是家庭关系的核心部件,研究这一关系对促进人工智能加深对人类社会的理解有重要影响。为此,通过在互联网上搜索名人及其家人的照片建立了一个目前最大的亲子关系图像数据库LKFW (labeled KinFace in the wild)。基于大间隔双线性分类器(large margin bilinear classifier,LMBC)进行亲子关系验证,其中包括从相似性度量、分类器设计这两个方面来探究孩子和父母之间的空间结构依赖关系。算法借助嵌入核的二次规划进行求解,在KinFaceW和LKFW亲子关系数据库上都达到了比最好性能更好或相当的性能。
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文献信息
篇名 基于大间隔双线性分类器进行亲子关系验证
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 亲子验证 双线性分类器 人脸验证
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 524-532
页数 9页 分类号 TP181
字数 6132字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1505063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈松灿 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 120 1370 19.0 32.0
2 谭晓阳 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 25 119 6.0 10.0
3 秦晓倩 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 12 17 2.0 3.0
传播情况
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
亲子验证
双线性分类器
人脸验证
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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4
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10748
论文1v1指导