文献类型：会议

作　　者：孙劲光 孟凡宇

作者单位：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院/辽宁省数字化矿山装备工程技术研究中心

会议文献：第三届CCF大数据学术会议论文集

会议名称：第三届CCF大数据学术会议

会议日期：20151020

会议地点：合肥

主办单位：中国计算机学会

出版日期：20151002

语　　种：中文

摘　　要：为解诀难以提取到适合用于分类的人脸特征以及在非限条件下进行人脸识别准确率低的问题，提出了一种基于深度神经网络的特征加权融合人脸识别方法(DLWF).首先，应用主动形状模型(ASM)提取出入脸面部的主要特征点，并根据主要特征点对人脸不同器官区域进行采样；然后，将所得采样块分别输入到对应的深度自信网络(DBN)中进行训练，获得网络最优参数；最后，利用softmax回归求出各个区域的相似度向量，将多区域的相似度向量加权融合得到综合相似度评分进行人脸识别.经ORL和WFL人脸库上进行实验验证，识别准确率分别达到97％和88.76％.实验结果表明本文算法能够有效提高人脸识别能力，与传统识别算法相比在限制条件和非限制条件下都具有较高的识别准确率.

分 类 号：TP3[计算机类] O1[数学类]