基于加權(quán)特征融合與局部特征注意的人種分類(lèi)
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)
頁(yè)數(shù)： 7 2024-09-16
摘要： 為充分利用淺層特征中的細(xì)節(jié)紋理信息對(duì)人種特性的描述能力，挖掘具有區(qū)分性部位的表達(dá)特征對(duì)人種分類(lèi)的作用，更好利用數(shù)據(jù)不同層次的特征與區(qū)分性部位以提供更具魯棒性的人種信息，提出一種基于加權(quán)特征融合與局部特征注意的人種分類(lèi)模型(weighted feature fusion and local feature attention model, WFLA)。模型設(shè)計(jì)加權(quán)特征融合模塊增強(qiáng)... （共7頁(yè)）
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