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基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法
第35卷第6期 通信学报 、,01.35NO.6
2叭4年6月 JournalonCOn]111H12iCations June2014
doi:10.3969/j.issn.1000—436x.2014.06.020
基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法
梁淑芬,刘银华,李立琛
(五邑大学信息工程学院,广东江门529000)
摘要:提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,
通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库
得较高识别率,进一步说明以LBP纹理特征作为网络输入的深度学习方法能够对人脸图像进行准确识别。
关键词:非限制条件;人脸识别;LBP;深度网络;深度学习
中图分类号:TP391.4 文献标识码:A
]一 ■J■ 1 ■ 1
■aCe nntlerunconstrainecI
recognition
basedonLBPand
deeplearning
LIANG Li—chen
Shu—fen,LIUYin—hua,LI
ofInformation
(School Engineering,WuyiUniversity,Jiangmen
529000,China)
Abstract:Aface method
underunconstrainedconditionwas basedon thesame
recognition proposed deeplearning.At
LBPtexturefeaturesasthe of thenetworkwasmade
time,making inputdeeplearningnet,andgreedy
training layer by
toobtainnetwork trainednetwasusedto thetest resultsof
layer good parameters.Atlast,the predict samples’labels.The
on facesinthe thatthe canobtain ratethantraditional
experimentsLFW(1abeledwild)showalgorithm higherrecognition
as rateonYaleand
Yale—Barealso
algorithms(suchPCA,SV
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