基于随机双线性分类器的亲子关系分类
2017-01-15分类号：TP391.41
【部门】淮阴师范学院城市与环境学院 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 盐城工学院机械优集学院
【摘要】孩子-父母关系分析在现实社会中有广泛的应用,研究表明,机器学习算法已经可以较好地进行亲子关系验证,但是亲子关系分类仍然是计算机视觉领域的一大挑战.为此提出一种基于随机双线性分类器进行亲子关系分类,其中包括从相似性度量,分类器的设计这两个方面来探究孩子和父母之间的空间结构依赖关系.通过在模型中对不是一个家庭的图像组的相似度施加约束来确保随机选择样本的稳定性.在TSKinFace和Family101亲子关系数据库上,我们都达到了较对比方法更好的性能.
【关键词】亲子分类 双线性分类器 人脸识别
【基金】国家自然科学基金(61373060);; 江苏省高校自然科学基金(13KJD520002);; 江苏省研究生科创基金(kylx15_0320)资助
【所属期刊栏目】中国科学技术大学学报
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