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摘要:
在目前已提出多种人脸年龄估计(age estimation,AE)潜在关系挖掘的工作,绝大多数工作仅局限于挖掘单一层面的潜在关系,极少考虑多层面耦合关系的挖掘.因此,本文提出一种耦合关系自学习的AE模型CRSAE,以此挖掘输入特征关系、输出编码关系以及输入输出关系3种耦合关系,提高AE模型的泛化能力.首先对投影矩阵的行列协方差矩阵建模,构建输入特征关系与输出编码关系正则项.其次,本文通过引入一个结构矩阵,发掘输入输出关系.随后,为有效求解CRSAE模型,本文构建一种交替优化方法.鉴于面部特征具有高度非线性的特征,本文在所提出模型的基础上引入深度架构进一步提升模型的泛化能力.最后,通过在多个人脸图像数据集上的年龄评估实验,验证了所提模型的有效性和性能优越性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 耦合关系自学习的人脸年龄估计研究
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 人脸年龄估计 耦合关系 特征关系 编码关系 输入输出关系 关系自学习 交替优化 深度架构
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 机器学习|Machine Learning
研究方向 页码范围 257-265
页数 9页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11992/tis.202101020
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
人脸年龄估计
耦合关系
特征关系
编码关系
输入输出关系
关系自学习
交替优化
深度架构
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导