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基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究  
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【英文篇名】 Face recognition based on LBP and stacked autoencoders
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【作者】 易焱; 蒋加伏;
【英文作者】 YI Yan; JIANG Jiafu; Institute of Computer and Communication Engineering; Changsha University of Science and Technology;
【作者单位】 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 人脸识别; 深度学习; 栈式自动编码器; 局部二值模式;
【英文关键词】 face recognition; deep learning; stacked autoencoders; local binary pattern;
【摘要】 LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和栈式自动编码器(Stacked Autoencoders,SAE)的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。
【英文摘要】 LBP algorithm is robust to illumination and can extract the texture features of face images. A face recognition algorithm based on LBP and stacked auto encoder is proposed in this paper. At first, uniform LBP features are extracted from different blocks of a face image, which are connected together to serve as the description for the whole face. Then,the LBP feature is input to stacked autoencoders. At last, the trained SAE is used to complete the recognition and classification of face images. The experimen...
【更新日期】 2018-02-01
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言人脸识别作为一种非入侵式的生物信息鉴别方法,在人机交互、信息安全等领域有着广泛的应用。特征学习作为人脸识别领域的关键问题受到了学者们的广泛关注。线性特征提取算法主要有主分量分析(PrincipalComponent Analysis,PCA)和线性判别分析(LinearDiscriminate Analysis

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