10.3778/j.issn.1673-9418.1505063
基于大间隔双线性分类器进行亲子关系验证
目前机器学习算法已经能够很好地理解单张人脸图像，但是探究多个主体之间的关系仍然是计算机视觉领域的一大挑战。父母-孩子关系是家庭关系的核心部件，研究这一关系对促进人工智能加深对人类社会的理解有重要影响。为此，通过在互联网上搜索名人及其家人的照片建立了一个目前最大的亲子关系图像数据库LKFW （labeled KinFace in the wild）。基于大间隔双线性分类器（large margin bilinear classifier，LMBC）进行亲子关系验证，其中包括从相似性度量、分类器设计这两个方面来探究孩子和父母之间的空间结构依赖关系。算法借助嵌入核的二次规划进行求解，在KinFaceW和LKFW亲子关系数据库上都达到了比最好性能更好或相当的性能。
亲子验证、双线性分类器、人脸验证
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TP181(自动化基础理论)
The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61373060;the Natural Science Foundation of Jiangsu Province under Grant No. BK2012793;the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20123218110033;the Natural Science Founda-tion of the Jiangsu Higher Education Institutions under Grant No.13KJD520002
2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
524-532
