基于深度学习的人脸识别算法研究

• 作者: 杨涵
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 深度学习 深度置信网络 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 155-159
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6236.2019.19.034

摘要

针对传统人脸识别算法在非限定条件下识别能力不强的问题,文中提出了一种基于局部二值模式(LBP)与深度置信网络(DBN)结合的人脸识别方法.该方法结合LBP在光照条件下的人脸识别鲁棒性较好,且利用了DBN对图像数据平移、缩放、倾斜及其他的形变,使其具有高度鲁棒性的特点.通过对比传统方法以及深度学习领域的一些常见方法,在ORL人脸数据库样本集上进行识别,使人脸识别的准确率相较于传统方法可提高85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨涵		1	4	1.0	1.0