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摘要:
在人脸属性的识别过程中,目前常见的方法有以下几种,基于Gabor小波变换的人脸属性识别,基于SIFT的人脸属性识别和基于差分纹理的人脸属性识别。传统方法存在很多问题,例如特征的选取需要人为的干预,而且特征的选择也不一定能够符合预期。采用有监督的基于深度卷积神经网络(DCNN)的方法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获得深度卷积激活特征,该方法采用CelebA库训练,之后用JAFFE人脸库进行检测,取得很好的实验结果。
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文献信息
篇名 基于DCNN的人脸多属性识别
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 属性识别 SIFT 监督 深度卷积神经网络
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 51-54
页数 4页 分类号 TP391.4
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DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 广长彪 四川大学视觉合成图形图像国家重点实验室 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
属性识别
SIFT
监督
深度卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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