【摘 要】
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针对当前现有的局部特征描述子在非受控环境下人脸识别的性能受光照、背景、遮挡等因素影响较大的问题,提出基于Retinex理论的小波融合预处理方法并融合CS-LBP和DBN对图像进
【基金项目】
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北京市教委科研计划基金项目(SQKM201810009005);国家自然科学基金项目(61503005);北京市自然基金项目(4162022);北京市优秀人才青年拔尖个人基金项目(2015000026833ZK04);北京市教委科技创新服务能力建设基金项目(PXM2017-014212-000002)
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针对当前现有的局部特征描述子在非受控环境下人脸识别的性能受光照、背景、遮挡等因素影响较大的问题,提出基于Retinex理论的小波融合预处理方法并融合CS-LBP和DBN对图像进行高级特征提取的算法,该算法获得的特征既有局部纹理特征对光照鲁棒的特性又有深层特征的特性。相较于直接使用原始图像,使用局部纹理特征的图像作为DBN的输入,明显提升了计算效率。在FERET、Yale-B和CMU-PIE人脸数据库上的实验对比结果表明,该算法较其它算法识别率有明显提高,对光照的变化尤为鲁棒,验证了其优越性。
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