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提出一种人脸识别方法用于解决姿态变化对识别准确率的影响。首先检测人脸图像的SIFT特征,然后根据SIFT特征计算人脸图像间的多示例距离;基于此多示例距离,用保局投影将人脸图像映射至流形空间,最后在流形空间中采用K近邻方法进行人脸识别。该方法有三个特点：(1)采用SIFT特征减小了未知姿态对识别准确率的影响;(2)通过保局投影将特征变换到流形空间一个点,避免了复杂的SIFT特征匹配策略;(3)借助流形方法滤除高维特征中的噪声。实验结果表明与已有方法相比,在人脸姿态不确定的情况下,该方法能提供较为理想的识别准确率。 相似文献
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[目的/意义] 旨在对大量的中文专利实现快速分类,满足专利审查以及情报分析等工作的要求。[方法/过程] 结合专利文本的固有格式以及存在多个IPC分类号的实际情况,将多示例多标签学习应用于专利自动分类中,在介绍几种经典的多示例多标签模型的基本原理之后,将这些模型运用于中文专利IPC分类号的确定。[结果/结论] 实验证明,多示例多标签模型适合运用在专利的自动分类中,并且从Average precision、Hamming Loss、Ranking Loss、One Error、Coverage、Training time等指标分析可以发现,MIMLRBF模型能快速、准确地运用在中文专利IPC分类号的确定中,为大规模专利的自动分类提供借鉴。 相似文献
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In this paper, we utilize the framework of multi-label learning for face demographic classification. We also attempt to explore
the suitable classifiers and features for face demographic classification. Three most popular demographic information, gender,
ethnicity and age are considered in experiments. Based on the results from demographic classification, we utilize statistic
analysis to explore the correlation among various face demographic information. Through the analysis, we draw several conclusions
on the correlation and interaction among these high-level face semantic, and the obtained results can be helpful in automatic
face semantic annotation and other face analysis tasks. 相似文献
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传统的微博用户人格分析将人格分为五类,但未考虑人格类别之间潜在的关联性。为此基于多标签集成分类方法（RAkEL）进行改进,构建RAkEL-PA模型。RAkEL-PA模型使用标签集合中不同的随机子集训练相应的Label Powerset（LP）分类器,然后集成所有分类结果作为最终分类结果。在微博用户文本消息数据上进行实验,结果表明,RAkEL-PA模型的两个不同策略对用户人格分类准确率较高。RAkEL-PA模型充分考虑多个人格之间的相关性,以提高用户人格分类鲁棒性。 相似文献
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石王阳 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2012,12(5):36-39
针对移动通信基站选型的问题,提出基于多标签分类技术移动通信基站选型的一种新方法。引入多标签分类技术中的BR方法,基于基站建设的历史数据进行自动选型,通过数据的分解、分类器的处理和集成,最后建立基站选型的预测模型。实验结果表明,多标签分类技术在移动通信基站建设中基站选型的预测上有较好的预测能力,优于传统的经验选型方法。 相似文献
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点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题，在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network（MPN）来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想，改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素，而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先，把点集匹配问题转换为序列问题。这样，网络的输入为顶点的坐标序列，输出为点对之间的对应关系。利用这种方式，可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大幅度的刚性变换。实验结果表明，模型也可以被推广解决其他带结构的组合优化问题，如三角剖分等。 相似文献
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介绍一种基于在线多实例学习的目标跟踪方法,在线多实例学习在目标跟踪中的应用是采用基于多实例学习的自适应表观模型,解决了训练样本中存在的模糊歧义问题,探讨了处理训练正包中正样本和负样本的问题,指出了今后多实例学习目标跟踪的研究方向． 相似文献
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