2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、人臉識(shí)別一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題,對(duì)于具有不同頭部轉(zhuǎn)動(dòng)姿勢(shì)的人臉識(shí)別,估計(jì)人臉頭部姿態(tài)是必要前提,因而具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。流形學(xué)習(xí)是目前用于頭部姿態(tài)估計(jì)的主流方法,因?yàn)椴煌^部姿態(tài)的人臉圖像集很自然地看成一個(gè)具有頭部轉(zhuǎn)動(dòng)姿勢(shì)流形的高維空間,因此我們研究提出了兩種監(jiān)督流形學(xué)習(xí)方法進(jìn)行魯棒的與身份無(wú)關(guān)的頭部姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題,本論文的研究工作包括:
  提出局部保持監(jiān)督流形學(xué)習(xí)方法,首先將LLE與LE方法進(jìn)

2、行集成提出LapLLE方法,構(gòu)建數(shù)據(jù)的多圖模型,使用基于類(lèi)別標(biāo)簽的監(jiān)督項(xiàng),來(lái)獲得最優(yōu)的保持?jǐn)?shù)據(jù)集局部幾何結(jié)構(gòu)的低維流形嵌入,然后提出保持拉普拉斯正則化,將低維流形嵌入用于提出的正則化最小二乘中,獲得直接的顯式映射,從而解決了流形學(xué)習(xí)方法無(wú)法快速獲得直接顯式的映射問(wèn)題,有效地解決樣本外擴(kuò)展,并且基于FacePix數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的方法顯著地改進(jìn)了頭部姿態(tài)估計(jì)的性能。
  提出局部判別監(jiān)督流形學(xué)習(xí),它充分探索了數(shù)據(jù)的判別信息和同

3、時(shí)的保持流形幾何結(jié)構(gòu),將基于拉普拉斯判別流行結(jié)構(gòu)項(xiàng)加入到LapLLE中來(lái)獲得判別流形嵌入,然后基于判別流形結(jié)構(gòu)提出判別拉普拉斯正則化用于獲得判別的直接顯式映射,從而有效地處理樣本外學(xué)習(xí)問(wèn)題,流形可視化驗(yàn)證了提出的方法的假設(shè),并且實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的算法在頭部姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題的有效性和性能。
  提出了監(jiān)督流形學(xué)習(xí)框架,將提出的流形學(xué)習(xí)方法分為兩步,第一步使用非線性流形學(xué)習(xí)方法,來(lái)獲得低維的嵌入結(jié)果,第二步使用提出的正則化方法來(lái)學(xué)習(xí)從高維數(shù)

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