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为解决传统特征提取过程中过多依赖人工选择和传统DBN网络易忽略局部特征问题,提高人脸识别率,提出一种基于局部三值模式的深度学习人脸识别算法(LTDBN)。该算法首先把归一化的人脸图像均匀分割为多个小块,对每个小块进行LTP运算,然后用统计直方图获得最后图像特征,将其作为DBN的输入数据,利用逐层贪婪学习法对整个网络进行训练识别。该算法在ORL,Yale,Yale-B等公开人脸库的识别率分别达到了98.75%,100%,96.62%,实验结果表明LTDBN算法不仅识别率明显优于其他现有算法,而且也降低了光照、姿态等因素对实验结果的影响。 相似文献
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