基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

陈鹏展; 章新志

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基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

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摘要

针对传统人脸识别方法所提取的人脸信息特征较为单一,且分类算法存在局限性的问题,在多特征信息融合的基础上结合深度信念网络(DBN)对人脸进行深度训练并进行识别.首先采取对比度受限自适应均衡化对人脸图像进行预处理,从而削弱光照对人脸识别的影响;然后,将提取到的人脸图像的TPLBP纹理特征和HOG结构特征进行特征融合,得到信息互补的融合特征;最后,将降维后的融合特征作为DBN的输入,通过对DBN深度模型的参数的动态搜索确定最佳值后,基于训练好的深度信念网络实现人脸图像样本的识别.以ORL、AR和Yale-B人脸数据库为基础进行试验,试验结果表明本文方法相较于传统的SVM、KNN和DBN算法准确率有很大提高,鲁棒性强.

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来源
《测控技术》 |2019年第6期|5-10|共6页
作者
陈鹏展; 章新志;
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作者单位

华东交通大学电气与自动化工程学院;

江西南昌330013;

华东交通大学电气与自动化工程学院;

江西南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度信念网络; TPLBP纹理; HOG; PCA; RBM;

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