基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

作者：胡渝苹

来源：西南师范大学学报(自然科学版), 2020, 45(03): 115-120.

DOI：10.13718/j.cnki.xsxb.2020.03.018

• 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

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型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.

• 单位
  重庆水利电力职业技术学院