Neighborhood repulsed metric learning for kinship verification
Kinship verification from facial images is a challenging problem in computer vision, and there is a very few attempts on tackling this problem in the literature. In this paper, we propose a new neighborhood repulsed metric learning (NRML) method for kinship verification. Motivated by the fact that i...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lu, Jiwen, Hu, Junlin, Zhou, Xiuzhuang, Shang, Yuanyuan, Tan, Yap Peng, Wang, Gang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/98388 http://hdl.handle.net/10220/12489 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Local large-margin multi-metric learning for face and kinship verification
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2020) -
Discriminative deep metric learning for face verification in the wild
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2015) -
Sharable and individual multi-view metric learning
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2020) -
Deep metric learning for visual understanding : an overview of recent advances
بواسطة: Lu, Jiwen, وآخرون
منشور في: (2020) -
Deep transfer metric learning
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2016)