基于二进制多层GELM的异质人脸识别模型

• 作者: 刘春晓 柯灵 罗丽红
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 异质人脸识别 Gabor特征提取 性能验证 极限学习机 识别模型 Gabor滤波
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.23.009

摘要

为提高异质人脸识别模型精度,提出一种基于二进制多层Gabor极限学习机(GELM)的异质人脸识别模型方法.首先,提出一种新的基于像素加权的随机加权Gabor特征提取方案,将局部几何输入图像子块传播到隐藏节点,并将提取的Gabor特征嵌入隐藏层中,利用一组Gabor核随机加权求和,实现对传播像素的非线性激活函数的卷积运算;然后,利用类似于极限学习机方式对输出层采用线性加权方法进行估计.最后,利用BERC VIS-TIR数据库和CASIA NIR-VIS 2.0数据库对所提算法的异质人脸识别方法性能进行验证,实验结果显示该算法识别精度高、CPU计算时间短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗丽红	重庆邮电大学移通学院	1	1	1.0	1.0
2	刘春晓	重庆电讯职业学院计算机与传媒系	2	2	1.0	1.0
3	柯灵	重庆邮电大学移通学院	1	1	1.0	1.0