基于显著性局部定向模式和深度学习的鲁棒人脸识别

吴迪; 唐勇奇; 林国汉; 胡慧

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基于显著性局部定向模式和深度学习的鲁棒人脸识别

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针对传统人脸识别算法特征提取不充分和对噪声敏感的问题,提出了一种基于显著性局部定向模式(SLDP)和深度学习(DL)的人脸识别算法。首先基于信息的显著性提出一种改进的SLDP人脸描述方法,在利用局部井型领域梯度信息的基础上,使用两组梯度值中各自最大值和次大值的方向编码成二位八进制数,从而形成改进的SLDP编码,通过统计选出最具有显著性的SLDP编码作为特征向量;然后将改进的SLDP编码作为深度神经网络(DBN)的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。仿真实验表明,本文所提出的人脸识别算法相对于传统识别算法识别率高,并且在对抗噪声方面比其它算法更具有鲁棒性。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第6期|655-661|共7页
作者
吴迪; 唐勇奇; 林国汉; 胡慧;
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作者单位

湖南工程学院电气信息学院;

湖南湘潭411004;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
计算机应用; 局部定向模式(LDP); 深度学习(DL); 显著性; 人脸识别;

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