中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS11180001)
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
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- 基于AFSVM-MIL算法的图像标注
- 2011年
- 通常情况下关键字只标注在图像上,而多示例(MIL)检索的需要将关键字下沉到区域。针对这个问题,在模糊支持向量机算法(FSVM)的基础上提出了一种改进的自适应模糊支持向量机多示例学习算法(AFS-VM-MIL算法),在多示例学习的框架下把区域级的图像标注变成了一种有监督的学习。该方法利用AFSVM-MIL对训练集进行分类,结合包之间的相似度进行广义集合运算,可以有效地将关键字进行下沉,从而达到减少人工标注工作量的目的。实验结果表明,该方法有效且性能优于其他方法。
- 邓剑勋熊忠阳曾代敏
- 关键词：图像标注多示例学习
- 基于EMD的融合特征快速多示例人脸识别算法被引量：8
- 2012年
- 在基于五官模版技术的人脸识别中,因光照、角度及缺少整体性考虑等情况,易产生异常示例,影响了算法精度。而适合多示例检索的EMD距离寻优路径较长,导致在人脸识别中应用受限。为此提出一种基于EMD距离的快速融合特征多示例人脸识别算法(IIFEMD-MIL)。针对异常点的问题,通过引入结合整体特征的融合多示例技术以及距离阀值,从而减少异常示例的产生并对超过阈值的示例予以平滑处理;针对寻优路径长的问题,将人脸五官之三结合整体示例为模版构建四示例的一一匹配,并进一步提出了融合快速EMD-MIL框架,缩短了寻优遍历路径。在ORL和MIT图像集上进行的比对实验表明,该算法执行效率和分类准确性优于其他同类算法。
- 邓剑勋熊忠阳曾代敏
- 关键词：人脸识别
- 阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术
- 2013年
- 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.
- 邓剑勋熊忠阳曾代敏
