一种基于局部三值模式的深度学习人脸识别算法

摘要：

为解决传统特征提取过程中过多依赖人工选择和传统DBN网络易忽略局部特征问题,提高人脸识别率,提出一种基于局部三值模式的深度学习人脸识别算法(LTDBN).该算法首先把归一化的人脸图像均匀分割为多个小块,对每个小块进行LTP运算,然后用统计直方图获得最后图像特征,将其作为DBN的输入数据,利用逐层贪婪学习法对整个网络进行训练识别.该算法在ORL,Yale,Yale-B等公开人脸库的识别率分别达到了98.75％,100％,96.62％,实验结果表明LTDBN算法不仅识别率明显优于其他现有算法,而且也降低了光照、姿态等因素对实验结果的影响.

关键词：LTP、人脸识别、深度学习、DBN

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61305008

在线出版日期：2018-06-01（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：112-117