基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

深度学习与一致性表示空间学习的跨媒体检索

提出一种基于深度学习与一致性表示空间学习的方法,针对图像与文本2种模态,分别采用卷积神经网络模型和潜在狄利克雷分布算法学习图像的深度特征和文档的主题概率分布;通过一个概率模型将两个高度异构的向量空间非线性映射到一个一致性表示空间;采用中心相关性算法计算不同模态信息在此空间的距离.在Wikipedia Dataset上的实验结果表明:在单模态输入检索中,文中方法的平均准确率为38.43%,相比于其他方法有明显提高.     

一种基于覆盖超球算法的径向基概率神经网络结构优化

介绍了径向基概率神经网络(RBPNN)的一种启发式结构优化算法.该算法首先提出一种移动平均中心超球覆盖算法,并用于初选径向基概率神经网络的隐中心矢量,然后使用遗传算法进一步优选隐中心矢量,同时优化核函数控制参数.实验结果表明,该算法在实际应用中能够加快优化速度,降低计算复杂度,有效地简化RBPNN模型的结构.     

基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法

提出一种将形状上下文特征应用于植物叶片图像自动识别的方法.该方法首先根据叶片形状自适应确定边界点数目,然后计算叶片的形状直方图,最后利用形状直方图计算不同目标之间的匹配相似度.实验结果验证了该方法的有效性.