采用局部二值模式与深度信念网络的人脸识别

• 作者: 严辉 吴进 王洁
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 局部二值模式 深度信念网络 受限波尔兹曼机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1119-1123
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7|TP391.4
• 字数: 2859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.10.010

摘要

针对人脸维度过高和人脸局部特征提取易忽略的问题，提出了一种将多尺度局部二值模式( LBP)算法与深度信念网络( DBN)算法相结合的人脸识别方法。首先采用多尺度LBP算法提取人脸纹理特征，进而将LBP提取的纹理特征作为深度信念网络的输入，最后通过逐层网络训练，得到网络的最优参数，并在ORL人脸库中进行测试，识别率可达95.2%，比使用Gabor小波和主成分分析(PCA)算法的人脸识别高2.6%，说明该算法具有很好的人脸识别能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴进	西安邮电大学电子工程学院	51	202	9.0	12.0
2	王洁	西安邮电大学电子工程学院	2	16	2.0	2.0
3	严辉	西安邮电大学电子工程学院	1	14	1.0	1.0