基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

摘要：

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法.首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像.仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法.

关键词：显著局部二值模式、特征提取、深度信念网络、网络训练、深度学习、人脸识别

所属期刊栏目：42

分类号：TN926-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金61203343;河北省自然科学基金F2018209289;河北省高等学校科学技术研究青年基金项目QN2016102,QN2016105

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：177-181