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一种基于人脸图像阴影集的二级分类模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.49 MB | 2021-03-30

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　　许多现实场景要求准确的脸部性别识别。深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率，适用于大规模分类任务，但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题，并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低。提岀一种基于阴影集的二级分类模型。采用深度卷积神经网络对大规模图像集进行一阶段分类;结合阴影集理论，将图像分类结果划分为接收域、拒绝域和不确定域，得到不确定的脸部图像集，用传统方法进行二阶段分类。在LFW数据集和 Adience数据集下，与现有先进算法相比，所提方法能有效地提高总体分类的准确率。

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