-
题名基于流形正则的块增量距离尺度学习算法
- 1
-
-
作者
王磊
刘铁
贾华丁
-
机构
西南财经大学经济信息工程学院
西南财经大学金融智能与金融工程重点实验室
IBM中国研究院
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1131-1135,共5页
-
基金
教育部人文社会科学研究青年基金(No.10YJCZH153)
西南财经大学"211工程"三期青年教师成长项目(No.211QN09028)
-
文摘
在实时应用中,观测样本通常以数据块的形式依次达到,传统的批量距离算法难以进行学习.本文提出一种新颖的利用成对约束关系进行学习的块增量距离尺度算法.首先给出块增量学习的一般模型,并通过扩展约束集克服其容易"过拟合"的缺陷;然后引入流形正则项使得学习过程中数据块的局部邻域结构得以保持.实验结果表明,本文算法学习的距离尺度在测试精度、计算开销上优于现有的增量距离算法,并且在存储开销方面显著优于批量距离算法.
-
关键词
距离尺度学习
半监督
块增量学习
流形正则
-
Keywords
distance metric learning
semi-supervised
chunk incremental learning
manifold regularization
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于多尺度LBPH特征的快速人脸识别算法
被引量：9
- 2
-
-
作者
朱峰
-
机构
上海城市管理职业技术学院人文与信息技术学院
-
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第8期315-319,共5页
-
文摘
人脸探测和相似度比较的相关算法经过十几年的发展,目前已经进入实用的阶段。在目前先进研究成果的基础上,侧重考虑处理速度和识别性能的均衡性,实现实时的人脸识别系统。首先基于Haar特征快速提取人脸轮廓,然后基于形变组件模型训练、提取脸部关键部位的landmark,并根据landmark采用多尺度LBPH(Local Binary Patterns Histogram)表示人脸特征,采用距离尺度学习算法训练尺度模型并进行人脸识别。系统人脸识别时间接近实时,识别性能接近实用水平。
-
关键词
人脸探测
脸部landmark提取
距离尺度学习
人脸识别
形变组件模型
-
Keywords
Face detection Facial landmark extraction Distance metric learning Face recognition Deformable part model
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
