本文關(guān)鍵詞：采用局部二值模式與深度信念網(wǎng)絡(luò)的人臉識別

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【摘要】：針對人臉維度過高和人臉局部特征提取易忽略的問題,提出了一種將多尺度局部二值模式(LBP)算法與深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)算法相結(jié)合的人臉識別方法。首先采用多尺度LBP算法提取人臉紋理特征,進而將LBP提取的紋理特征作為深度信念網(wǎng)絡(luò)的輸入,最后通過逐層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù),并在ORL人臉庫中進行測試,識別率可達95.2%,比使用Gabor小波和主成分分析(PCA)算法的人臉識別高2.6%,說明該算法具有很好的人臉識別能力。
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人臉識別 特征提取 局部二值模式 深度信念網(wǎng)絡(luò) 受限波爾茲曼機
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61272120) 陜西省科技統(tǒng)籌項目(2016KTZDGY02-04-02)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人臉識別作為模式識別領(lǐng)域的熱點研究,其社會價值在各個領(lǐng)域得到了體現(xiàn)[1]。而自從Hinton等人提出了深度學(xué)習(xí)的概念后,深度學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)上取得了良好的成果。在復(fù)雜函數(shù)和復(fù)雜分類上,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加有效,繼而產(chǎn)生了各種深度學(xué)習(xí)的模型,而深度信

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本文編號：751850