基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

• 作者: 付迎迎 杨芳臣 梁淑芬
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor小波变换 Gabor融合特征 自动编码器 深度自动编码器 笑脸识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·技术
• 页码范围: 83-84
• 页数: 2页
• 分类号: TP212.6
• 字数: 1218字
• 语种: 中文

摘要

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点.深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用.考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别.该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验.实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁淑芬	五邑大学智能制造学部	31	176	6.0	12.0
2	杨芳臣	五邑大学智能制造学部	4	0	0.0	0.0
3	付迎迎	五邑大学智能制造学部	4	0	0.0	0.0