本文關(guān)鍵詞：基于顯著性差值局部定向模式和深度卷積網(wǎng)絡(luò)的魯棒人臉識別　出處：《光電子·激光》2017年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)人臉識別算法特征提取不充分和對噪聲敏感的缺點,提出了一種基于顯著性差值局部定向模式(SDLDP)和深度卷積網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的人臉識別算法�；谛畔⒌娘@著性,提出一種改進的SDLDP人臉描述方法,首先計算8個相鄰邊緣響應(yīng)值的強度差,前k個最突出的強度差對應(yīng)的方向編碼為1,其他方向編碼為0;然后在利用局部井型領(lǐng)域梯度信息的基礎(chǔ)上,使用兩組梯度值中各自最大值和次大值的方向編碼成一個二位八進制數(shù),從而形成改進的SDLDP編碼,進而通過統(tǒng)計選出最具有顯著性的SDLDP編碼作為特征向量;最后將改進的SDLDP編碼作為DCNN的輸入,通過逐層貪婪訓練網(wǎng)絡(luò),獲得良好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并用訓練好的網(wǎng)絡(luò)對測試樣本進行預(yù)測。仿真實驗表明,相對于傳統(tǒng)的人臉識別算法,本文算法的識別率高,并且在對抗噪聲方面更具有魯棒性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of traditional face recognition algorithms such as inadequate feature extraction and noise sensitivity. A face recognition algorithm based on significant difference local orientation mode (SDLDP) and deep convolution network (DCNN) is proposed. An improved SDLDP face description method is proposed. Firstly, the intensity difference of eight adjacent edge response values is calculated. The direction coding of the first most prominent intensity difference is 1, and the other direction coding is 0. Then, based on the local well field gradient information, the direction of the maximum and sub-maximum values of the two sets of gradient values are used to code into a binary octal number, thus an improved SDLDP code is formed. Then the most significant SDLDP coding is selected as the feature vector by statistical analysis. Finally, the improved SDLDP code is taken as the input of DCNN, and the network parameters are obtained by greedy training network, and the test samples are predicted by the trained network. Compared with the traditional face recognition algorithm, this algorithm has a high recognition rate and is more robust against noise.
【作者單位】： 湖南工程學院電氣信息學院;湖南工程學院電氣信息學院 風力發(fā)電機組及控制湖南省重點實驗室;湖南風電裝備與電能變換協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然基金(61263031,61563030) 湖南省自然科學基金(16JJ6025) 湖南省教育廳(14k029,15A044,16K024) 湖南工程學院博士科研啟動基金(15045)資助項目
【分類號】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 1 引言 隨著人工智能技術(shù)和可穿戴技術(shù)的發(fā)展[1],復雜環(huán)境下人的行為分析技術(shù)已經(jīng)成為人機交互領(lǐng)域的一個研究熱點[2]。人臉識別由于具有成本低、不侵犯使用者隱私權(quán)和應(yīng)用廣泛等特點,是目前的一個研究熱點。 局部定向模式(LDP,local direction pattern)[3]因其在紋理分析方

【相似文獻】

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1 余棉水;朱岸青;解曉萌;;基于局部定向模式的人臉年齡估計[J];科學技術(shù)與工程;2014年03期

2 高現(xiàn)文;付煒;;局部定向模式在人臉識別中的應(yīng)用[J];計算機工程與應(yīng)用;2012年12期

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本文編號：1438714