基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 10次 | 上传用户：cookid

【摘要】

：

针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别卷积神经网络模型包括3层卷积层,3层池化层,1个全连接层,1个Softmax分类回归层。仿真实验中,选取ORL人脸数据库中40人每人10张的人脸图像按8∶1∶1比例设置为训练集、

【作者】

：

任飞凯邱晓晖

【机构】

：

南京邮电大学通信与信息工程学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

CNN LBP 数据集扩充人脸识别 CNNLBPdataset expansionface recognition

【基金项目】

：

江苏省自然科学基金(BK2011789)

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