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Convex hull based distance metric learning for face classification

主 講 人 :王長忠    教授

活動時間:09月16日09時00分    

地      點 :理科群1號樓D504

講座內容:

Distance metric learning is an important topic invisual classification tasks. Learning an appropriate distance measure cangreatly improve the performance of image recognitions. In this paper, we modelan image set as a regularized convex hull and propose a distance metric learning method for face recognition based onregularized convex hulls. In particular, a regularized point-to-convex hull distancemetric (RCHPSD) and a regularized convex hull-to-convex hull distance metric(RCHSSD) are introduced to measure the distance between the query image object and the existing image sets for image classification tasks. The coefficients indistance metric are solved by an approximate optimization strategy. Two SVM-like distance metric learning models are constructed and transformed into the standard support vector machines to learn distance metric matrix in RCHPSDand RCHSSD. Positive and negative sample pairs are proposed to represent distance metric matrix. Experimentson the Extended Yale B and YouTube databases show that our proposed RCHPSD andRCHSSD can effectively improve the performance of image recognitions.

主講人介紹:

王長忠,男,教授,渤海大學數據科學研究中心主任,數學學科帶頭人;哈爾濱工程大學博士生導師,東北大學特聘教授,“興遼英才計劃”科技創新領軍人才(遼寧特聘教授)。畢業于哈爾濱工業大學數學系,主要研究方向為:機器學習、不確定性推理、模式識別、大數據分析方法。

先后主持和完成國家自然科學基金面上項目4項(其中一項為國基子項目)、主持和完成遼寧省自然科學重點基金、遼寧省高校優秀人才支持計劃等省部級課題十幾項。獲批專利和計算機著作權5項。出版專著一部。曾多次赴香港理工大學電子計算學系和澳門科技大學計算機系進行訪學。

先后在《IEEET ransactions on NNLS》、《IEEET ransactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybnetics》、《Information sciences》、 《Fuzzy sets and systems》、《中國科學》等國內外重要學術期刊和國際會議上發表論文60多篇。其中,被SCI檢索的論文30多篇,被ESI高被引論文6篇。截止目前,所發表的SCI論文被Web of Science數據庫他引1000多次,單篇論文被引次數最高為300次多次。曾獲得遼寧省自然科學學術成果論文類一等獎3次和二等獎多次。應邀擔任多個國內、國際學術會議程序委員會委員,中國醫藥數學會遼寧分會常務理事,人工智能基礎學協會專委會委員,中國人工智能學會專業委員會委員,中國自動化學會多粒度與多尺度分析專業委員會委員,國家自然科學基金函評專家。


發布時間:2023-09-14 16:16:14

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