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許多現(xiàn)實(shí)場景要求準(zhǔn)確的臉部性別識別。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在正常狀況下取得好的準(zhǔn)確率，適用于大規(guī)模分類任務(wù)，但存在模型可解釋性差、易丟失細(xì)節(jié)信息等問題，并且光照、姿勢、表情等因素帶來的不確定性會導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率較低。提岀一種基于陰影集的二級分類模型。采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大規(guī)模圖像集進(jìn)行一階段分類;結(jié)合陰影集理論，將圖像分類結(jié)果劃分為接收域、拒絕域和不確定域，得到不確定的臉部圖像集，用傳統(tǒng)方法進(jìn)行二階段分類。在LFW數(shù)據(jù)集和 Adience數(shù)據(jù)集下，與現(xiàn)有先進(jìn)算法相比，所提方法能有效地提高總體分類的準(zhǔn)確率。
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