深度稀疏自编码网络融合多LBP特征用于单样本人脸识别

• 作者: 万品哲 赵淑欢 郭昌隆
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 稀疏自编码 单样本人脸识别 空-频特征 多特征融合 二维离散小波变换 数据库
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 全面感知
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2019.11.002

摘要

单样本人脸识别的关键在于充分挖掘单样本判别性信息,采用深度稀疏自编码网络与空频域多LBP特征融合进行特征提取.首先利用部分样本训练深度稀疏自编码网络,利用训练好的网络分别提取训练及测试集的特征;其次,利用二维离散小波变换将时域样本变换到频域,实现样本扩展,增加单样本信息并分别提取各域上的多LBP特征;最后利用协同表示对深度自编码网络及多LBP特征进行分类识别,融合识别结果获取最终分类结果.在AR及PIE数据库上的实验结果表明,该融合算法能提高样本判别性信息的提取,提高单样本人脸识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵淑欢	河北大学电子信息工程学院	4	2	1.0	1.0
2	郭昌隆	河北大学电子信息工程学院	4	38	3.0	4.0
3	万品哲	河北大学电子信息工程学院	2	16	1.0	2.0