基于径向基网络的无监督亲子关系验证

作者:张鑫坤; 范永胜*
来源:新疆大学学报(自然科学版)(中英文), 2023, 40(04): 453-460.
DOI:10.13568/j.cnki.651094.651316.2023.02.22.0001

摘要

亲子关系验证旨在通过给定的两张图像判断其是否具有亲子关系,该问题在机器视觉领域日益受到人们的关注.现有的方法将工作重心放在学习更有效的度量、提取更有判别力的特征、选择更好的分类器上,无法较好地解决成对图像之间差异大的问题.提出了基于径向基网络(RBFN)的无监督分类方法,该方法首先将图像进行聚类,然后将聚类中心点作为径向基核函数的中心点,利用RBFN在成对图像之间建立多变量插值函数,为了使函数逼近的效果更好,将RBFN的输出与子女方图像计算损失并将损失反向传播,不断优化网络模型,最后根据阈值完成分类.算法在公共数据集KinFaceW和UB KinFace上进行了5折交叉验证,结果充分证明了所提方法的有效性及对样本间差异的适应性,为后续亲子关系验证研究提供参考.

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