文献类型：期刊文章

作　　者：王大伟[1] 陈章玲[1]

WANG Da-wei;CHEN Zhang-ling(Center for Applied Mathematics, Tianjin University, Tianjin 300072, Chin)

机构地区：[1]天津大学应用数学中心,天津300072

出　　处：《天津理工大学学报》

年　　份：2017

卷　　号：33

期　　号：6

起止页码：41-45

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：卷积神经网络在人脸识别上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征.为了提取更加全面的人脸特征,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)与卷积神经网络相结合的新方法.首先,提取人脸图片的LBP特征图像,然后把LBP图像与原RGB图像结合作为网络输入数据,并且使用随机梯度下降法训练网络参数,最后用训练得到的网络模型对人脸图片进行识别.通过在LFW(labeled face in the wild)人脸识别数据库上的实验表明,在卷积神经网络中加入LBP图像信息可以提高人脸识别的准确率.另外,当增加训练数据时,提出的方法得到的识别率会进一步提高,更说明提出方法的有效性.

关 键 词：局部二值模式 卷积神经网络 人脸识别 深度学习  特征提取

分 类 号：TP391]