【摘 要】
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深度学习方法可以自动发现更佳数据以改善分类器性能。然而,在计算机视觉任务中,比如性别识别问题,有时候很难直接从整个图像进行学习。因此,提出一种新的基于局部特征和深度
【机 构】
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攀枝花学院数学与计算机学院,西华大学计算机与软件工程学院
【基金项目】
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This research was financially supported by National natural science fund(U1433130)(60773035)/Key project of science and technology supported by ministry of education(205136)/key project supported by S
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深度学习方法可以自动发现更佳数据以改善分类器性能。然而,在计算机视觉任务中,比如性别识别问题,有时候很难直接从整个图像进行学习。因此,提出一种新的基于局部特征和深度神经网络的人脸性别识别模型。首先,该模型从输入图像中提取数个局部特征,并将这些特征反馈给判别图像的深度神经网络,然后根据图像所属标签将每个局部特征分类。最后,使用简单的投票方案对整体图像进行判决。在FERET和CAS-PEAL-R1两个人脸图像资料库上进行了人脸性别分类实验,结果显示提出的方法优于其他深度学习方法,具有较好的准确性和稳定性。
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