基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

• 作者: 任红格 史涛 王玮 秦琴
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 177-181
• 页数: 5页
• 分类号: TN926-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.14.041

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史涛	华北理工大学电气工程学院	15	21	3.0	4.0
2	任红格	华北理工大学电气工程学院	20	36	4.0	4.0
3	秦琴	华北理工大学电气工程学院	2	2	1.0	1.0
4	王玮	华北理工大学电气工程学院	2	4	1.0	2.0