您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 201202-844
论文题目 基于稀疏表示的自动年龄估计
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

Automatic age estimation via sparse representation

首发时间:2012-02-22

LIANG Yixiong 1   

Liang Yixiong,(1977-),male,associate professor,major research direction:Computer Vision and Machine Learning.

LIU Lingbo 2   

Liang Yixiong,(1977-),male,associate professor,major research direction:Computer Vision and Machine Learning.

  • 1、School of Information Science and Engineering, Central South University, ChangSha 410083
  • 2、School of Information Science and Engineering, Central South University, ChangSha 410083

Abstract:Automatic age estimation from face has received increasing attention due to its wide range of application. A successful age estimator typically consists of two key modules: age-related feature extraction and age estimation by regression or classification. In this paper we propose a novel age estimator method based on sparse representation. In the feature exaction stage, the mid-level Spatial-Pyramid face representation based on Sparse codes of SIFT features (ScSPM) is used to characterize the age-related variance. For age estimation, linear sparse regression models are learned which can not only select the most discriminative features but also perform the age estimation. The hierarchical strategy, which first coarsely classifies the faces into age groups and then finely estimates the detailed age by the linear regression model of this group, is adopted to deal with the non-linearity attribute of aging to improve the performance of the age regression model. To our best knowledge, it is the first time to apply ScSPM and sparse linear regression to age estimation. The experimental results show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art on the FG-NET database and achieves competitive performance on the MORPH database.

keywords: Pattern Recognition Age Estimation Sparse Representation Spatial Pyramid Matching elastic net

点击查看论文中文信息

基于稀疏表示的自动年龄估计

梁毅雄 1   

Liang Yixiong,(1977-),male,associate professor,major research direction:Computer Vision and Machine Learning.

刘凌波 1   

Liang Yixiong,(1977-),male,associate professor,major research direction:Computer Vision and Machine Learning.

  • 1、中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083

摘要:基于人脸的自动年龄估计研究因其广泛的应用前景而越来越被人们所关注。一个成功的年龄估计系统主要包括两个部分:年龄特征的提取和基于分类或回归的年龄估计。论文提出了一种基于稀疏表示的年龄估计新方法。该方法基于SIFT特征的稀疏编码,采用中层稀疏空间金字塔人脸表示作为年龄特征,然后采用线性稀疏回归模型来同时选择特征并完成年龄的估计。针对人脸老化的非线性性,该方法采用层次模型,即首先训练若干个分类器将人脸粗分类到不同的年龄组,然后再在该年龄组中训练对应的线性模型进行精确年龄的估计。在FG-NET人脸库和MORPH人脸库上的实验结果验证了本文提出的方法的有效性和优越性。

关键词: 模式识别 年龄估计 稀疏表示 空间金字塔匹配 弹性网

点击收起

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
LIANG Yixiong,LIU Lingbo. Automatic age estimation via sparse representation[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2012-02-22]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201202-844.

No.****

同行评议

共计0人参与

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于稀疏表示的自动年龄估计