结合CS-LBP和DBN的非受控人脸识别

摘要：

针对当前现有的局部特征描述子在非受控环境下人脸识别的性能受光照、背景、遮挡等因素影响较大的问题,提出基于Retinex理论的小波融合预处理方法并融合CS-LBP和DBN对图像进行高级特征提取的算法,该算法获得的特征既有局部纹理特征对光照鲁棒的特性又有深层特征的特性.相较于直接使用原始图像,使用局部纹理特征的图像作为DBN的输入,明显提升了计算效率.在FERET、Yale-B和CMU-PIE人脸数据库上的实验对比结果表明,该算法较其它算法识别率有明显提高,对光照的变化尤为鲁棒,验证了其优越性.

关键词：小波融合、光照预处理、局部纹理特征、深度信念网络、人脸识别

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市教委科研计划基金项目SQKM201810009005;国家自然科学基金项目61503005;北京市自然基金项目4162022;北京市优秀人才青年拔尖个人基金项目2015000026833ZK04;北京市教委科技创新服务能力建设基金项目PXM2017-014212-000002

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1430-1434,1439