【摘 要】
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为解决人脸性别识别这一传统模式识别领域中富有挑战性的难题,提出一种联合人脸高层特征学习和低层特征学习的深层网络模型。利用卷积和下采样交替提取人脸局部的、抽象的特
【机 构】
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中国科学院声学研究所南海研究站,中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303249);海南省重大科技基金项目(JDJS2013006)
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为解决人脸性别识别这一传统模式识别领域中富有挑战性的难题,提出一种联合人脸高层特征学习和低层特征学习的深层网络模型。利用卷积和下采样交替提取人脸局部的、抽象的特征,重建原始的输入人脸图像,以学习人脸全局的特征作为补充。联合两类特征时,加入一个可训练的权重进行调节,利用这种多特征结构进行最终的性别分类。实验结果表明,该方法在学习能力和泛化能力上具有超越现有人脸性别识别方法的优秀性能。
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