【摘 要】
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针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法.首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺
【机 构】
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四川理工学院计算机学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(607360462);四川省教育厅科研项目(13ZAO125);四川省高校重点实验室开放基金项目(2014WZY05);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室资助项目(2014WZY03);软件工程专业综合改革(B12201002)资助
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针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法.首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别.在ORL、FE-RET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性.实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果.
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