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1. 基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法

赵一丁, 田森平

计算机应用 2017, 37 (7): 1999-2002. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1999

摘要（899）

PDF （813KB）（519）

针对现有人脸年龄数据库样本数量少、各年龄段分布不均匀的问题，提出了一种基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法。该方法主要包含两个方面：特征学习和估计模式。在特征学习方面，利用已有的深度卷积神经网络（CNN），先在粗糙年龄标注数据集上预训练，再在现有的精确年龄标注数据库上微调，分别得到一个年龄段判别模型和两个年龄估计模型；在估计模式方面，该方法采用由粗到细的策略：首先，将人脸分入青少年、中年、老年和两个重叠区域这五个年龄段；然后，对于青少年和老年采用分类模型估计，对于中年采用回归模型估计，对于重叠区域采用两个模型估计的均值。所提方法在测试集上的平均绝对误差（MAE）为2.56。实验结果表明该方法受不同肤色和性别的影响较小，有较低的误差。

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2. 基于数据挖掘的仿真模型参数修正

赵一丁李志民王洪利刘卫光楚纪正

计算机应用 2013, 33 (10): 2827-2831.

摘要（598）

PDF （859KB）（518）

针对工业仿真数学模型参数估计实践中的难点,提出了通过数据挖掘来修正模型参数的新方法。从实际生产的大量数据中挖掘样本,通过数学方法计算模型参数,针对包含噪声的工业生产数据主要采用改进了最小二乘方法来修正参数;根据工业生产数据不完全及常见分布特点,采用分段组合修正参数的方法;通过实际生产的动态过程的历史数据挖掘来估计动态特性的相关参数,模型参数修正与数据挖掘过程交互引导,来缩小海量工业数据中的挖掘范围及提高参数修正所需样本数据的充分性,并建立两者之间互相协调的网络模型。实际案例验证了方法在工程项目中的有效性和实用性,表明这种方法能大幅提高仿真精度