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题名面部表情识别中基于TTL的特定个体学习模型
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作者
褚龙现
刘建芳
马丽
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机构
平顶山学院软件学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2015年第21期99-103,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61103143)
河南省科技厅科技发展计划项目(134300510037)
平顶山学院青年科研基金项目(PDSU-QNJJ-2013010)
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文摘
针对现实生活中采集的特定个体数据稀疏而导致学习时产生过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习的特定个体学习模型。首先,利用直推式迁移学习从源数据提取有用信息并将其添加到目标数据;然后,利用核主成分分析进行特征提取;最后,将各个样本建模为流形,并利用稀疏系数重建和k近邻分类器完成识别。在PAINFUL数据库上的实验结果表明,所提模型在痛苦表情上的识别精度可高达96.29%,ROC下方面积可高达0.904,相比其他几种较新的模型,所提模型取得了更好的识别性能。
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关键词
直推式迁移学习
面部表情识别
核主成分分析
特定个体学习
稀疏系数重建
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Keywords
transductive transfer learning
facial expression recognition
kernel principal component analysis
specific person learning
sparse coefficient reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用判别共同向量方法选取ROI的面部遮挡人脸识别
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作者
刘晓蔚
黄淼
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机构
东莞理工学院科研处
平顶山学院软件学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第3期35-38,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(11201067)
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文摘
人脸识别中面部遮挡易影响识别性能,针对该问题提出一种判别共同向量方法。该方法利用DWT对训练图像进行预处理,利用DCVA提取特征以确定感兴趣区域,计算测试图像与训练图像之间的多流形距离,并利用稀疏重建系数和最近邻分类器完成识别。在AR及LFW人脸数据库上的实验结果表明,该方法的识别率可高达99%,相比其他几种较新的面部遮挡识别方法取得了更高的识别率,同时减少了识别所耗的时间。
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关键词
面部遮挡
人脸识别
判别共同向量方法
稀疏重建系数
感兴趣区域
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Keywords
face covering
face recognition
discriminative common vector approach
sparse reconstruction coefficient
region of interest
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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