一种改进的深度学习人脸识别算法研究

发布时间：2018-03-15 08:17

  本文选题：深度信念网路　切入点：逐层训练　出处：《计算机仿真》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对人脸易受非均匀光照等因素而干扰其识别效果,提出了Gabor特征和深度信念网络(DBN)相结合的人脸识别算法。首先利用Gabor小波变换处理人脸图像得到Gabor特征;其次把得到的Gabor特征当作深度信念网络(DBN)的输入,并将网络进行逐层训练,进而在最高层构建其分类面;最后,对人脸图像样本进行识别基于训练好的深度信念网络。通过仿真,极大改善了人脸图像在非均匀光照干扰下的识别效果,识别率也有很大的提高,达到了很好的的鲁棒性。
[Abstract]:In view of the fact that face is easily disturbed by non-uniform illumination and other factors, a face recognition algorithm based on Gabor feature and depth belief network is proposed. Firstly, the Gabor feature is obtained by using Gabor wavelet transform to process face image. Secondly, the obtained Gabor feature is regarded as the input of the deep belief network (DBN), and the network is trained layer by layer to construct its classification surface at the highest level. The recognition of face image samples is based on trained depth belief network. Through simulation, the recognition effect of face image under non-uniform illumination interference is greatly improved, and the recognition rate is also greatly improved, which achieves good robustness.
【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61462082)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1615189