【摘 要】
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为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601412,61571404,61471325);山西省自然科学基金(201801D121158)
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为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。
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