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基于深度学习的人脸跟踪自动初始化方法
基于深度学习的人脸跟踪自动初始化方法
作者:
陈姝
陈芷薇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
稀疏自编码
softmax分类器
人脸跟踪
深度学习
摘要:
针对机器学习领域的人脸跟踪研究,其人脸首帧初始化由人工手动标注的问题,提出了一种基于深度学习的人脸跟踪自动初始化首帧方法.通过建立栈式稀疏自编码神经网络,对大量未标注的样本采用近似恒等的方法计算各隐层节点并运用反向传播法进行权值微调.预训练网络之后,连接soft-max分类器,再用少量已标注样本对softmax分类器进行有监督训练,从而形成一个能进行人脸跟踪首帧自动初始化的分类器.结果表明,该方法显著提高了人脸跟踪中首帧初始化的效率,识别准确率达到92%,基本满足了人脸首帧自动初始化的要求.
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文献信息
篇名
基于深度学习的人脸跟踪自动初始化方法
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
稀疏自编码
softmax分类器
人脸跟踪
深度学习
年,卷(期)
2017,(4)
所属期刊栏目
图形与图像
研究方向
页码范围
791-795
页数
5页
分类号
TP391.41
字数
3254字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2017.04.025
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
陈姝
湘潭大学信息工程学院
16
54
4.0
6.0
2
陈芷薇
湘潭大学信息工程学院
1
7
1.0
1.0
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节点文献
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softmax分类器
人脸跟踪
深度学习
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
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:
http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:
一般面上项目
学科类型:
期刊文献
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