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摘要:
传统的最大间隔准则在计算类间离散度矩阵时往往忽略了类别之间的差异,但是对于人脸年龄估计,不同年龄标签之间的差异性是非常显著的.因此,在标签之间引入距离度量,提出标签敏感的最大间隔准则维数约减算法.此外,考虑到人脸变老的复杂性,提出两步的局部回归算法——K近邻-标签分布的支持向量回归(K Nearset Neighbors-Label Distribution Support Vector Reressor,KNN-LDSVR),以进行人脸年龄估计.在FGNET数据库子集上提出的人脸年龄估计方法的平均绝对误差为4.1岁,相对于已有的年龄估计方法,性能得到提升.
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文献信息
篇名 基于标签敏感最大间隔准则的人脸年龄两步估计算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 最大间隔准则 标签敏感 两步 局部回归 年龄估计
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 284-290
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 7912字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.050
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 金忠 南京理工大学计算机科学与工程学院 72 1142 17.0 31.0
5 贲圣兰 南京大学电子科学与工程学院 2 3 1.0 1.0
6 徐晓玲 南京理工大学计算机科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
最大间隔准则
标签敏感
两步
局部回归
年龄估计
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
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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
论文1v1指导