阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术.pdfVIP

第26卷 第 1期 模式识别与人工智能 Vol_26 No．1 2013年 1月 PR ＆AI Jan 2013 阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术米 邓剑勋 熊忠阳 曾代敏 (重庆大学 计算机学院 重庆400044) (重庆大学 物理学院 重庆400044) 摘 要 多示例学习在区域图像检索中取得较好效果．其一票通过制在人脸鉴别中易导致误判 ，因五官之～相似， 甚至都相似，两幅人脸仍可能不同．为适应特殊场景 ，提出股权多示例学习概念，某示例类在实验库中有不同股权 ， 训练集特性可近似代表实验库特性；不同类示例的判别结果按示例类股权配比后 ，形成包的类别归属．其次引入整 体特性作为特殊示例进行特征融合 ，引入整体示例股权阈值控制配比，防止五官类似而整体不同的情况；通过股权 阈值选优提升识别率．在ORL和 FERET图像集上进行的对比实验表明，该算法分类准确性优于传统算法． 关键词 人脸鉴别 ，股权多示例学习，示例股权，特征融合，阈值控制 中图法分类号 TP391 EquityM ulti-InstanceFaceIdentification BasedonThresholdControlandFusionFeature DENGJian．Xun，XIONGZhong—Yang ，ZENGDai．Min (CollegeofComputerScience，ChongqingUniversity，Chongqing400044) (CollegeofPhysics，ChongqingUniversity，Chongqing400044) ABSTRACT ImageretrievalbasedOilmulti—instancelearning(MIL)hasgreatvalueinthefieldofregionalimage retrieva1．The traditionalvotingmechanism in MIL isprone tomisunderstanding，because the local similaritydoesnotmeantheoverallsimilarityinfaceidentification．Firstly，instanceequityconceptsof equityMILarepresented．Eachkindofinstancehasdifferentequityandthetrainingsethasthesimilar featurestothetestset．Therefore，theclassificationattributionfordifferentpacketscanbeobtainedby thesum ofresultsfrom multiplyingeverydiscriminantresultanditsinstanceequity．Secondly，theoverall characteristicisconsideredasa specialinstance，and theoverallsample equity threshold isused to controlequityratio．Atthesametime，theabnormalconditions，suchastwopersonshavesimilarfacial features，arepreventedbymeansofthefeaturefusion．Andtherecognitionrateisimprovedbytheuseof thresholdcontro1．TheexperimentalresultsontheORLandFERET show thatthe