模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (1): 14-19    DOI:
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阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术
邓剑勋1,熊忠阳1,曾代敏2
1.重庆大学计算机学院重庆400044
2.重庆大学物理学院重庆400044
Equity Multi-Instance Face Identification Based on Threshold Control and Fusion Feature
DENG Jian-Xun1,XIONG Zhong-Yang1,ZENG Dai-Min2
1.College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044
2.College of Physics,Chongqing University,Chongqing 400044

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摘要 多示例学习在区域图像检索中取得较好效果。其一票通过制在人脸鉴别中易导致误判,因五官之一相似,甚至都相似,两幅人脸仍可能不同。为适应特殊场景,提出股权多示例学习概念,某示例类在实验库中有不同股权,训练集特性可近似代表实验库特性;不同类示例的判别结果按示例类股权配比后,形成包的类别归属。其次引入整体特性作为特殊示例进行特征融合,引入整体示例股权阈值控制配比,防止五官类似而整体不同的情况;通过股权阈值选优提升识别率。在ORL和FERET图像集上进行的对比实验表明,该算法分类准确性优于传统算法。
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作者相关文章
邓剑勋
熊忠阳
曾代敏
关键词 人脸鉴别股权多示例学习示例股权特征融合阈值控制    
Abstract:Image retrieval based on multi-instance learning (MIL) has great value in the field of regional image retrieval. The traditional voting mechanism in MIL is prone to misunderstanding,because the local similarity does not mean the overall similarity in face identification. Firstly,instance equity concepts of equity MIL are presented. Each kind of instance has different equity and the training set has the similar features to the test set. Therefore,the classification attribution for different packets can be obtained by the sum of results from multiplying every discriminant result and its instance equity. Secondly,the overall characteristic is considered as a special instance,and the overall sample equity threshold is used to control equity ratio. At the same time,the abnormal conditions,such as two persons have similar facial features,are prevented by means of the feature fusion. And the recognition rate is improved by the use of threshold control. The experimental results on the ORL and FERET show that the algorithm is feasible and the performance is superior to other algorithms.
Key wordsFace Identification    Equity Multi-Instance Learning    Instance Equity    Feature Fusion    Threshold Control   
收稿日期: 2011-11-01     
ZTFLH: TP391  
基金资助:中国博士后科学基金项目(No.20070420711)、中央高校基本科研业务费科研专项-研究生科技创新基金项目(No.CDJXS11180001)、中央高校基本科研业务费科研专项-自然科学类项目(No.CDJZR10100023)、重庆市科委自然科学基金项目(No.2007BB2372)资助
作者简介: 邓剑勋(通讯作者),男,1978年生,博士,主要研究方向为图像检索、模式识别。E-mail:dengjianxun@189。cn。熊忠阳,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像检索、网格与并行技术、数据挖掘等。曾代敏,女,1977年生,博士,讲师,主要研究方向为概率论、最优化理论。
引用本文:   
邓剑勋,熊忠阳,曾代敏. 阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(1): 14-19. DENG Jian-Xun,XIONG Zhong-Yang,ZENG Dai-Min. Equity Multi-Instance Face Identification Based on Threshold Control and Fusion Feature. , 2013, 26(1): 14-19.
链接本文:  
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