人脸图像特征提取matlab代码CS676A项目-第1组 Vikas Jain-13788 Shubham Jain-13683 语言： Python和Matlab 随后的论文： Parikh，Devi和Kristen Grauman。 “相对属性”。 计算机视觉（ICCV），2011年IEEE国际会议上。 IEEE，2011年。 伯吉斯，克里斯，等。 “学习使用梯度下降进行排名。” 第22届机器学习国际会议论文集。 ACM，2005年。 约阿希姆斯，索尔斯滕。 “使用点击数据优化搜索引擎。” 第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。 ACM，2002年。 Simonyan，Karen和Andrew Zisserman。 “用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。” arXiv预印本arXiv：1409.1556（2014）。 资料集： PubFig数据集“用于面部验证的属性和比喻分类器”，Neeraj Kumar，Alexander C. Berg，Peter N. Belhumeur和Shree K. Nayar，国际计算机视觉会议（ICCV），2009年。 代码

相对属性 用于图像分类和零镜头学习的视觉相对属性的Python实现 描述 此实现引用论文“ Relative Attributes, D. Parikh and K. Grauman, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 。 作者给出的原始代码在matlab中。 此仓库包含用于从头开始使用牛顿优化来学习相对排名功能的python代码。 使用高斯混合模型的零射击学习也是在python中实现的。 实施细节 包含使用牛顿方法的rank svm的实现。 和 分别是用于零击学习的训练和测试文件。 此实现中使用了来自'PubFig'数据集的预提取要点特征。 要训​​练新的数据集， 模块和 可用于提取要点特征。 读取学习的排名功能，预处理的数据等，并将其保存在 目录。