10.3969/j.issn.1001-4616.2017.01.004
基于深度学习MPCANet的年龄估计
提出了一种基于多层PCA网络(MPCANet)的深度学习模型来进行年龄估计.它是基于卷积神经网的结构来设计的,并且用来提取年龄特征.MPCANet是主成分分析网络(PCANet)的一种改进,它是最近提出的一种深度学习算法,MPCANet模型结构组成的成分:(1)卷积滤波层是采用多层级联主成分分析(PCA),(2)非线性层则采用二进制哈希,(3)特征抽取层使用直方图统计方法.使用核支持向量回归(K-SVR)进行估计年龄值.实验分别在两个数据库(FG-NET and MORPH)上进行,实验结果表明该方法比目前最新的方法表现得更好.
深度学习、年龄估计、多层PCA网络(MPCANet)
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61673186、61502183;福建省自然科学基金2013J06014;华侨大学中青年教师科研提升资助计划项目ZQN-YX108;华侨大学研究生科研创新能力培养项目1400214009、1400214003
2017-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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