增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究
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四川理工学院

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中图分类号:

TP391.3

基金项目:

四川省教育厅科研项目;四川省高校重点实验室开放基金项目;企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室资助项目;软件工程专业综合改革


The Research of Face Recognition Based on Fusion of Enhanced LGBP and GNNN
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    摘要:

    针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验评估本文方法的有效性,实验结果表明,相比其它几种较新的方法,本文方法取得了更好的识别效果。

    Abstract:

    For the issue that the recognition performance of face recognition is affected by the facial expression, pose and scale, a method that use Gabor wavelet and generalized neural network for face recognition is proposed. The normalized face image in multi direction, multi-scale Gabor wavelet filter, the amplitude of Gabor pattern generation is divided into a plurality of sub region; then the enhanced local two value model for each sub region operation to form a feature vector; finally, by using the generalized neural network recognition. Experiments on ORL, FERET and LFW has comparied proposed method. Experimental results show that proposed method has better recognition efficiency than several other advanced methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黎远松. 增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(24): .
liyuansong. The Research of Face Recognition Based on Fusion of Enhanced LGBP and GNNN[J]. Science Technology and Engineering,2014,14(24).

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  • 收稿日期:2014-04-01
  • 最后修改日期:2014-08-16
  • 录用日期:2014-05-07
  • 在线发布日期: 2014-08-28
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