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   将选定结果: 

 基于余弦距离损失函数的人脸表情识别算法

吴慧华 苏寒松 刘高华 李燊 苏晓

[摘要]为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题,基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数,提出一种新的基于余弦距离损失函数来指导深度卷积神经网络的学习。该方法不仅可以减小特征空间...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(24):241502

 基于属性驱动损失函数的人脸识别算法

李燊 苏寒松 刘高华 吴慧华 王萌

[摘要]为使通过卷积神经网络学习到的人脸识别特征更容易判别,在角度距离损失函数A-Softmax的基础上进行改进,将人脸属性融入到训练过程中,如性别、年龄和种族。使用属性驱动损失函数,利用属性邻近性对特征映射进行正则化,实...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(24):241505

 基于卷积神经网络的教室人脸检测算法

王萌 苏寒松 刘高华 李燊

[摘要]针对教室场景下后排学生人脸微小难以检测的情况,提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法。采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将Softmax损失函数与中心特征...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(21):211501

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