近日，国际学术刊物《Pattern Recognition》接收了我中心硕士生庄妮同学的最新研究成果“Multi-label Learning Based Deep Transfer Neural Network for Facial Attribute Classification”（DOI：10.1016/j.patcog.2018.03018）。Pattern Recognition影响因子为 4.582。该论文提出了基于多标记学习深度迁移网络的人脸属性识别方法，并根据属性群组来计算人脸属性的损失权重，用于解决传统的基于深度学习的人脸属性识别方法需要依赖于大量具有标记信息的训练数据。
    该研究工作由厦门大学的庄妮硕士、严严副教授、陈思副教授、王菡子教授、以及澳大利亚阿德莱德大学沈春华教授共同完成。该项研究得到了国家自然科学基金（61571379, 61503315, U1605252, 61472334）、福建省自然科学基金（2017J01127）、厦门大学校长基金（20720170045）以及国家重点研发计划“智能机器人“重点专项项目（2017YFB1302400）的资助。