基于SIFT稀疏深度信念网络人脸识别研究

史涛; 秦琴

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基于SIFT稀疏深度信念网络人脸识别研究

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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在特征提取过程中运算量过大、非主要特征数据冗余、匹配率低等问题,提出一种基于SIFT稀疏深度信念网络算法模型。首先使用SIFT算法提取人脸特征,然后利用局部方差相似性优化稀疏编码,对提取的特征向量进行稀疏表示,最后采用无监督逐层训练,并用有监督的BP网络进行微调,深度信念网络进行分类,识别人脸图像,实现网络的自学习和自优化。将该算法应用到FERET人脸库上,实验结果表明,在光照、模糊、旋转、姿态等因素的影响下,有效地提高了人脸识别效果以及匹配速率。

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来源
《国外电子测量技术》 |2019年第3期|88-92|共5页
作者
史涛; 秦琴;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
尺度不变特征变换; 稀疏编码; 局部方差相似性; 深度信念网络; 人脸识别;

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