本文選題：深度信念網(wǎng)路　切入點：逐層訓練　出處：《計算機仿真》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對人臉易受非均勻光照等因素而干擾其識別效果,提出了Gabor特征和深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)相結(jié)合的人臉識別算法。首先利用Gabor小波變換處理人臉圖像得到Gabor特征;其次把得到的Gabor特征當作深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的輸入,并將網(wǎng)絡(luò)進行逐層訓練,進而在最高層構(gòu)建其分類面;最后,對人臉圖像樣本進行識別基于訓練好的深度信念網(wǎng)絡(luò)。通過仿真,極大改善了人臉圖像在非均勻光照干擾下的識別效果,識別率也有很大的提高,達到了很好的的魯棒性。
[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.
【作者單位】： 新疆大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61462082)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1615189