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标签有序的人脸年龄估计方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-10页
1 绪论第10-22页
  1.1 概述第10-12页
    1.1.1 研究意义与背景第10-11页
    1.1.2 面临困难与挑战第11-12页
    1.1.3 人脸年龄估计的研究内容第12页
  1.2 人脸年龄估计方法研究现状第12-19页
    1.2.1 特征提取第13-16页
    1.2.2 年龄估计第16-18页
    1.2.3 概述第18-19页
  1.3 本文研究内容与组织结构第19-22页
    1.3.1 研究内容第19-20页
    1.3.2 组织结构第20-22页
2 预处理和特征提取第22-32页
  2.1 符号表示第22页
  2.2 预处理第22-25页
    2.2.1 灰度化第23页
    2.2.2 旋转第23页
    2.2.3 裁剪第23-24页
    2.2.4 尺度归一化第24页
    2.2.5 直方图均衡化第24-25页
  2.3 特征提取第25-28页
    2.3.1 形状特征第26-27页
    2.3.2 生物启发特征第27-28页
    2.3.3 年龄融合特征第28页
  2.4 距离度量调整第28-31页
  2.5 小结第31-32页
3 标签敏感的维度约减算法第32-42页
  3.1 引言第32页
  3.2 基于监督邻域的Fisher鉴别分析的标签敏感维度约减算法第32-36页
    3.2.1 局部Fisher鉴别分析第32-33页
    3.2.2 基于监督邻域的Fisher鉴别分析第33-34页
    3.2.3 基于SNFDA的标签敏感维度约减算法第34-36页
  3.3 基于最大间隔准则的标签敏感维度约减算法第36-38页
    3.3.1 最大间隔准则第36页
    3.3.2 基于MMC的标签敏感维度约减算法第36-38页
  3.4 算法对比和分析第38-39页
  3.5 不平衡处理方式第39-40页
  3.6 标签有序性提升实验第40-41页
  3.7 小结第41-42页
4 基于近邻的局部回归算法第42-54页
  4.1 引言第42页
  4.2 相关工作第42-43页
    4.2.1 K近邻第42-43页
    4.2.2 标签分布的支持向量回归第43页
  4.3 K近邻-标签分布的支持向量回归第43-45页
    4.3.1 标签分布第43-44页
    4.3.2 K近邻-标签分布的支持向量回归第44-45页
  4.4 数据库介绍第45-47页
    4.4.1 FGNET数据库第45-46页
    4.4.2 MORPH数据库第46-47页
  4.5 实验与分析第47-53页
    4.5.1 评价准则第47-48页
    4.5.2 实验设置第48页
    4.5.3 算法的有效性验证第48-50页
    4.5.4 参数设置第50-51页
    4.5.5 性能比较实验第51-53页
  4.6 小结第53-54页
5 总结与展望第54-56页
  5.1 总结第54-55页
  5.2 展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-64页
附录第64页

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