基于局部二值特征与深度学习的人脸识别

李腾; 张宝华

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传统人脸识别算法特征表征能力差,且对光线变化和噪声干扰敏感.为了克服这些问题,提高人脸识别的准确性,本文提出了一种基于改进卷积神经网络模型的人脸识别算法.该模型先通过分块局部二值模式提取人脸图像的纹理特征,然后将得到的纹理特征作为卷积网络的输入,在卷积网络中提取各池化层处理后得到的特征,利用提取的特征并在全连接层进行级联融合,得到最终的分类特征,最后利用Softmax分类器分类识别.实验中,将人脸库旋转不同的角度来扩充数据库和验证算法的鲁棒性,分别在ORL,YALE,AR 3个数据库进行实验,本文算法正确识别率分别达到了98.6％,95.6％,98.9％,高于经典识别算法,鲁棒性也优于对比算法.

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来源
《内蒙古科技大学学报》 |2018年第2期|163-169|共7页
作者
李腾; 张宝华;
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作者单位

内蒙古科技大学信息与工程学院,包头内蒙古 014010;

内蒙古科技大学信息与工程学院,包头内蒙古 014010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸识别; 局部二值模式; 卷积神经网络; 特征提取;

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