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基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

来源 :西南师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：ccw629

【摘要】

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针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征

【作者】

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【机构】

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重庆水利电力职业技术学院大数据学院

【出处】

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西南师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2020年03期

【关键词】

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方向梯度直方图中心对称局部二值模式二叉树深度信念网络跨年龄人脸识别 Histogram of Oriented GradientCentral Symm

【基金项目】

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重庆市教委科学技术研究项目(KJ1603701).

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针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模

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