深度稀疏自编码网络融合多LBP特征用于单样本人脸识别

作者：赵淑欢; 万品哲; 郭昌隆

来源：物联网技术, 2019, 9(11): 13-17.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2019.11.002

• 稀疏自编码
• 单样本人脸识别
• 空-频特征
• 多特征融合
• 二维离散小波变换
• 数据库

单样本人脸识别的关键在于充分挖掘单样本判别性信息,采用深度稀疏自编码网络与空频域多LBP特征融合进行特征提取。首先利用部分样本训练深度稀疏自编码网络,利用训练好的网络分别提取训练及测试集的特征;其次,利用二维离散小波变换将时域样本变换到频域,实现样本扩展,增加单样本信息并分别提取各域上的多LBP特征;最后利用协同表示对深度自编码网络及多LBP特征进行分类识别,融合识别结果获取最终分类结果。在AR及PIE数据库上的实验结果表明,该融合算法能提高样本判别性信息的提取,提高单样本人脸识别性能。

• 单位
  河北大学; 电子信息工程学院