基于深度学习的SPD人脸识别算法  

作　　者：张伊乔 黄丽莲[2] 周赏 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江省哈尔滨市150001 [2]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江省哈尔滨市150001

出　　处：《电子技术与软件工程》2019年第11期64-68,共5页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61203004,61306142);黑龙江省自然科学基金项目(No.F201220)支持的项目

摘　　要：本文提出一种自商图像法(SQI)、主成分分析法(PCA)和深度信念网络(DBN)相结合的SPD人脸识别算法。首先将人脸图像经过自商图像处理,勾勒其边缘特征。然后使用主成分分析法将高维自商图像降维至低维子空间。接着将训练集低维子空间的数据作为深度信念网络的输入,并对网络逐层进行训练。最后使用训练好的深度信念网络对测试集低维子空间的数据进行识别。对于遮挡性识别,采用遮挡分割法,减弱局部遮挡对整个图像的影响因子。经过反复实验验证,本文提出的算法在小样本中对脸部识别效果较好。

关 键 词：人脸识别 深度信念网络 自商图像 主成分分析法 特征提取 局部遮挡 遮挡分割 非均匀光照 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]