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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：刘笑,陈家炜,胡峻林
单位：1. 北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029;2. 北京航空航天大学软件学院, 北京 100191
关键词：亲属关系鉴别,人脸识别,成对约束,度量学习,相似度学习,
基金：国家自然科学基金项目(62006013);北京市自然科学基金资助项目(4204108)
针对现有的度量学习方法存在训练参数多,容易导致过拟合和鲁棒性差的问题,提出一种成对约束组合度量学习方法(pairwise constrained compositional metric learning, PCCML),利用数据集中生成的局部判别度量,学习各组份度量的最优权重组合。在大边距框架下,PCCML通过约束正样本对马氏距离小于较小的阈值,负样本对马氏距离大于较大的阈值,有效提高了鉴别精度。在KinFaceW-I和KinFaceW-II基准数据集上的试验结果表明了所提出的PCCML方法对鉴别亲属关系问题的有效性。
来源：2022年第2期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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