基于标签敏感最大间隔准则的人脸年龄两步估计算法

摘要：

传统的最大间隔准则在计算类间离散度矩阵时往往忽略了类别之间的差异,但是对于人脸年龄估计,不同年龄标签之间的差异性是非常显著的.因此,在标签之间引入距离度量,提出标签敏感的最大间隔准则维数约减算法.此外,考虑到人脸变老的复杂性,提出两步的局部回归算法——K近邻-标签分布的支持向量回归(K Nearset Neighbors-Label Distribution Support Vector Reressor,KNN-LDSVR),以进行人脸年龄估计.在FGNET数据库子集上提出的人脸年龄估计方法的平均绝对误差为4.1岁,相对于已有的年龄估计方法,性能得到提升.

关键词：最大间隔准则、标签敏感、两步、局部回归、年龄估计

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61373063,61375007,61233011;国家重点基础研究发展计划2014CB349303

在线出版日期：2018-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：284-290