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上传时间: 2022-04-24 09:06:35
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文件类型: PDF
在研究人脸识别技术的过程中,针对浅度特征(LBP、SIFT、HOG、Gabor等)对人脸特征表达效果不理想的问题,提出了一种基于多特征融合的深度学习人脸识别方
法。该方法首先要用局部二值算法提取人脸局部纹理特征,然后对深度网络模型进行构建,并利用深度卷积网络的共享权值和池化、下采样等技术降低模型的复杂度。在构建后的模型顶层形成人脸图像特征分类面,通过训练后得到完好的深度网络模型,利用该模型对人脸图像进行特征提取,能够有效的完成对人脸图像的识别。实验效果很好的证明了基于多特征融合的深度学习人脸识别方法对人脸特征表达效果良好,显著提高了人脸识别的准确率。