简介：提出利用多图像组信息构建二部学习框架进行人脸识别。首先，利用两种不同的多图像组信息源分别学习两个相应的度量空间模型；其次，将得到的模型合并为一个统一的判别距离度量空间；最后，对所构建的二部学习框架进行范化，使得框架中的多图像组信息能够用来进行子空间学习和距离度量学习。通过在多个标准通用数据集上得到实验结果验证了所提出方法的有效性。
简介：构建了一个统一的多图学习框架,来验证在不同类别情感图像中,使用不同级别特征在情感图像检索上的性能表现。首先,提取每个图像在不同层级上的共有特征,其中,从元素级别提取的一般特征作为底层特征;可解释的属性特征作为中层特征;而情感图像的语义感念描述作为高层特征。其次,为每种类型的特征构建一个图模型来验证情感图像检索的性能。最后,将多个图模型合并在一个规范化的框架内来学习每个图模型的优化权重。通过在5个不同数据集上得到的实验结果验证了所提方法的有效性。
基于多图像组信息的人脸识别研究
基于多图学习的情感图像检索研究
