本文主要研究内容
作者向润,陈素芬,曾雪强（2019）在《基于多重多元回归的人脸年龄估计》一文中研究指出：基于标记分布学习的人脸年龄估计方法利用相近年龄的人脸变化较为缓慢的特点,采用年龄标记分布向量表示附近年龄描述目标年龄的程度,将学习任务从单值的目标年龄预测转变为年龄标记分布向量的估计,较为有效的解决了人脸年龄估计任务中训练数据不足的问题。但是,现有的标记分布学习方法存在不能构建统一的标记分布预测模型(基于最大熵模型的方法)或容易过拟合的问题(基于神经网络的方法)。为了解决这些问题,将基于标记分布学习的年龄估计转换为同时对多因变量进行预测的多重多元回归分析问题,并采用多因变量偏最小二乘回归方法进行求解。多因变量偏最小二乘回归模型对数据分布没有前提假定,在自变量存在较大的相关性的情况下仍可建立有效的多因变量预测模型。在FG-NET人脸数据库上的大量对比试验结果表明,本研究提出的基于多重多元回归的人脸年龄估计方法在大幅度提高模型训练效率的同时,具有更高的年龄估计准确度。
Abstract
ji yu biao ji fen bu xue xi de ren lian nian ling gu ji fang fa li yong xiang jin nian ling de ren lian bian hua jiao wei huan man de te dian ,cai yong nian ling biao ji fen bu xiang liang biao shi fu jin nian ling miao shu mu biao nian ling de cheng du ,jiang xue xi ren wu cong chan zhi de mu biao nian ling yu ce zhuai bian wei nian ling biao ji fen bu xiang liang de gu ji ,jiao wei you xiao de jie jue le ren lian nian ling gu ji ren wu zhong xun lian shu ju bu zu de wen ti 。dan shi ,xian you de biao ji fen bu xue xi fang fa cun zai bu neng gou jian tong yi de biao ji fen bu yu ce mo xing (ji yu zui da shang mo xing de fang fa )huo rong yi guo ni ge de wen ti (ji yu shen jing wang lao de fang fa )。wei le jie jue zhe xie wen ti ,jiang ji yu biao ji fen bu xue xi de nian ling gu ji zhuai huan wei tong shi dui duo yin bian liang jin hang yu ce de duo chong duo yuan hui gui fen xi wen ti ,bing cai yong duo yin bian liang pian zui xiao er cheng hui gui fang fa jin hang qiu jie 。duo yin bian liang pian zui xiao er cheng hui gui mo xing dui shu ju fen bu mei you qian di jia ding ,zai zi bian liang cun zai jiao da de xiang guan xing de qing kuang xia reng ke jian li you xiao de duo yin bian liang yu ce mo xing 。zai FG-NETren lian shu ju ku shang de da liang dui bi shi yan jie guo biao ming ,ben yan jiu di chu de ji yu duo chong duo yuan hui gui de ren lian nian ling gu ji fang fa zai da fu du di gao mo xing xun lian xiao lv de tong shi ,ju you geng gao de nian ling gu ji zhun que du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自山东大学学报(工学版)的向润,陈素芬,曾雪强，发表于刊物山东大学学报(工学版)2019年02期论文，是一篇关于人脸年龄估计论文,多重多元回归论文,偏最小二乘回归论文,标记分布学习论文,最小二乘回归论文,山东大学学报(工学版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自山东大学学报(工学版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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